10 consejos para implementar la inteligencia artificial en el gimnasio

La inteligencia artificial nos rodea e interacciona con nosotros en todo momento, ya sea de forma explícita a través de los asistentes como Siri o Alexa, o en menús de recomendaciones como los de Netflix. Pero también puede jugar un papel valioso dentro de la industria del fitness.

Entre los beneficios que puede aportar a los centros deportivos, la plataforma de retención y ventas para gimnasios impulsada por inteligencia artificial Keepme.ai, enumera algunas como una mejora en la predicción del futuro y en la toma de decisiones relacionadas con la mejora de ventas o el aumento de la tasa de retención, entre otros objetivos.

Para sacar más partido a la implementación de la inteligencia artificial, aporta este decálogo de consejos, entre los que destacan una buena política de obtención y gestión de datos, protagonizando este aspecto los cinco primeros consejos.

Paso 1: Investigar. Estudiar cada área del negocio para señalar dónde se capturan los datos, desde la recopilación proactiva, como las aplicaciones de membresía, hasta los sistemas automáticos, como el control de accesos. Tener en cuenta igualmente los datos obtenidos offline y sopesar su digitalizaci´n en caso de que suponga un valor sin explotar.

Paso 2: Ampliar la red. En el caso de optar por niveles de captura de datos predeterminados, en los que se capturan solo los necesarios en ese momento, una buena política puede ser recopilarlo todo. Nunca se sabe lo que podría ser valioso en el futuro.

Paso 3: Rellenar los huecos. Asignar a casa fuente de datos un valor de condición (siendo 0/10 ‘un desastre’ y 10/10 ‘completo y perfecto). Las fuentes de datos que cuenten con una puntuación inferior a 7/10 deberán analizarse en un plan de rectificación de brechas históricas, para lo que puede ayudar contactar con empresas externas especializadas que eduquen sobre cómo avanzar en estos aspectos. Considerar asimismo conectar las fuentes de datos entre sí, ya que los datos de una fuente pueden contribuir a completar la brecha existente en otra fuente.

Paso 4: Designar a un responsable. Establezca en su estructura un director de datos que controle el rendimiento de los datos comerciales e informe sobre las condiciones de esos datos.

Paso 5: Involucrar al equipo. Implementar una política de datos que describa la importancia que se le da a los datos dentro del negocio. Todos en la organización deben comprender el valor de lo que se recopila y su función para garantizar que se haga correctamente.

Paso 6: Preguntar por qué. Con los datos bajo control, es el momento de usar la inteligencia artificial. Pero antes, hay que hacerse la pregunta ¿Tengo un problema que resolver? No se puede pedir a la inteligencia artificial que busque un problema, sino que ayude a resolver uno en concreto. Igualmente, no será útil adoptar esta tecnología simplemente porque está de moda. La inteligencia artificial se puede aplicar de infinitas maneras, pero hay que tener claro por qué utilizarla.

Paso 7: Tiempo. Los resultados de los proyectos de datos + IA aplicados correctamente pueden ser excepcionales, pero normalmente pasan 12 meses antes de que se vea la verdadera justificación. Se debe estar dispuesto a dedicar tiempo: implementar la plataforma, interactuar con ella, actuar en función de sus conocimientos.

Paso 8: Prepararse para la acción. La inteligencia artificial proporcionará un nivel completamente nuevo de transparencia, pero hay que tener en cuenta que el valor no radica en la información, sino en la acción que inspira. Será necesario crear flujos de trabajo, potencialmente nuevos, para aprovechar los nuevos conocimientos. Ejemplos:

• Si sé que no cumpliré los objetivos de ventas del gimnasio en tres meses debido a un rendimiento deficiente en las redes sociales, ¿qué puedo hacer para remediarlo?
• Si sé cuál de los miembros que se unieron en los últimos tres meses tiene la mayor probabilidad de irse, ¿qué haré para cambiar el resultado probable?

Paso 9: Automatización. Una vez se haya calculado qué acciones se desea que impulsen los nuevos conocimientos adquiridos, hay que hacerse la pregunta ¿Puede cualquiera de ellos actuar automáticamente? En la automatización de la inteligencia artificial, eliminando la necesidad de la intervención de cualquier miembro del equipo, es donde están los resultados reales.

Paso 10: Elegir aliado. Finalmente, ¿con quién trabajar? Antes de apresurarse a buscar un científico de datos, es bueno mirar la oferta disponible para el sector, que podrán ofrecer sistemas más ajustados a las necesidades de los centros deportivos.