La Intel·ligència Artificial (IA) ha passat de ser un concepte futurista a una eina quotidiana, gràcies a models de llenguatge com ChatGPT o Gemini, que han transformat la manera de treballar i comunicar-nos.
És natural que, en veure la facilitat increïble que aporten al dia a dia, et plantegis: hauria d’aplicar IA a les dades de la meva empresa?
A LaMagnètica, sovint rebem peticions de clients que volen “aplicar IA” a tota costa. Tanmateix, després d’una consultoria inicial, descobrim que la solució òptima (i més rendible) no sempre passa per la IA, sinó per estratègies de dades més senzilles.
Perquè sàpigues si la IA és la peça que falta en el teu trencaclosques, et presentem els 4 pilars clau que has de considerar abans de donar el salt. I queda’t fins al final, perquè tenim el test que utilitzem amb els nostres clients per ajudar-te a prendre la decisió.
1. Tens un problema clar a resoldre?
La IA no és útil “només per tenir-la”. El primer pas, i el més crucial, és identificar què vols aconseguir. Si només tens dades sense un objectiu, encara no necessites IA.
La IA t’ajuda a:
- Preveure: la demanda de productes, les vendes del proper trimestre o fallades en maquinària.
- Classificar: clients per risc, documents per tipus o imatges de defectes de qualitat.
- Automatitzar un procés: respondre automàticament a consultes freqüents de suport o detectar anomalies.
- Extreure insights: segmentació de clients i descobriment de patrons en el seu comportament.
2. Tens dades suficients?
A LaMagnética ens hem trobat en diverses ocasions amb clients que buscaven solucions amb IA. Aquí tens alguns exemples:
Cas 1
Un client del sector de serveis financers/hipotecaris volia un model d’IA per predir la conversió dels seus leads i el ROI.
El repte: tot i tenir moltes dades històriques, el seu cicle de conversió era molt llarg. La majoria de leads estaven encara oberts, cosa que impossibilitava entrenar un model predictiu fiable immediatament.
La nostra solució: en lloc de forçar una IA costosa, vam definir una estratègia de “passos intermedis” (micro-conversions) i vam crear un algoritme de classificació de leads basat en la font d’origen.
Resultat: menor cost per al client, impacte immediat en les operacions i una base de dades robusta preparada per a una implementació d’IA més avançada en el futur.
Cas 2
Un client e-commerce ens va contactar perquè volia instal·lar un chatbot conversacional amb IA al seu web per trobar productes de manera intuïtiva i ràpida.
El repte: les fitxes de producte tenien informació insuficient i no estandarditzada. Un chatbot de IA requereix dades estructurades i riques; la font disponible era massa pobra.
La nostra solució: vam prioritzar la qualitat de la base de dades abans de la implementació immediata de la IA. La intervenció es va centrar en:
- Estandardització de dades: definir un format comú i completar la informació que faltava a totes les fitxes.
- Solució pragmàtica: instal·lar un cercador avançat amb filtres senzills per localitzar productes de manera eficient.
Resultat: millora immediata de l’experiència d’usuari (UX) i creació d’un dataset estructurat, preparat per a la futura integració del chatbot amb garanties d’èxit.
La IA aprèn de l’experiència, i al món digital, l’“experiència” són les teves dades. Sense un bon historial i ordre, la IA no pot aportar valor.
Pregunta’t:
- Tinc dades històriques del problema?
- Les dades estan completes o tenen molts buits?
- Estan en formats consistents i són fàcils d’accedir?
Si tens poques dades però molt valuoses, un anàlisi estadístic tradicional o un sistema basat en regles lògiques pot ser millor i més fàcil d’implementar.
3. Les dades canvien amb el temps?
La IA brilla en entorns dinàmics. Si les teves dades s’actualitzen constantment (nous clients, transaccions diàries, lectures de sensors, etc.), la IA és ideal perquè pot aprendre i ajustar-se contínuament.
Si les dades són estàtiques o només necessites l’anàlisi una vegada, un anàlisi tradicional o un dashboard avançat pot ser suficient.
Exemple pràctic:
Com a agència de màrqueting digital basada en dades, sempre calculem el valor de vida del client (LTV) i el cost d’adquisició (CAC) per establir KPIs realistes.
Cas estàtic: un client amb programes acadèmics amb inscripcions fixes anuals. Les dades de conversió són gairebé estàtiques i els càlculs LTV/CAC/CPL només necessiten actualització puntual. Aquí, la IA no aporta valor continu; cal estandarditzar dades i automatitzar informes.
Cas dinàmic: un client SaaS amb alta i baixa d’usuaris diària. Aquí, la IA pot aprendre en temps real i optimitzar prediccions i ofertes contínuament.
4. El teu problema encaixa en algun tipus?
La IA és especialitzada. Si l’objectiu encaixa en alguna categoria, és un senyal que la tecnologia pot ajudar:
- Predicció (vendes, demanda, churn)
- Classificació (clients, productes, frau)
- Processament de llenguatge (emails, documents, xats)
- Recomanació (productes, contingut)
- Optimització (rutes, recursos, inventaris)
Checklist ràpid: IA ara o encara no?
Senyals que SÍ has d’aplicar IA:
- Tens dades històriques però no les aprofites.
- Vols prediccions automàtiques contínues.
- Busques segmentar o entendre comportaments no obvis.
- Hi ha errors humans per massa informació.
- Tens processos repetitius que es podrien automatitzar.
Senyals que ENCARA NO necessites IA:
- No tens dades suficients o estan desordenades.
- El problema es pot resoldre amb una regla o fórmula simple.
- No hi ha un objectiu de negoci mesurable.
- Ningú mantindrà el model després de la implementació.
La nostra metodologia a LaMagnètica:
- Auditoria de dades i negoci: entendre objectius, fonts i estat real de les dades.
- Mapa de casos d’ús i viabilitat: decidir quins problemes necessiten IA i quins amb anàlisi clàssica.
- Prototip mesurable: si té sentit, començar amb un pilot amb impacte mesurable en el negoci.
- Escalat i manteniment: definir responsabilitats i manteniment del model a llarg termini.
Encara dubtes? Aquí tens el test que utilitzem amb clients per saber si necessiten IA o si la solució està en un altre lloc.
Ho tens clar? Tant si “les teves dades et demanen IA” com si no, estarem encantats de col·laborar; pots contactar amb nosaltres a través d’aquest formulari.
