Cómo Procter & Gamble utiliza la IA para extraer nuevos conocimientos de los datos

Pocas organizaciones pueden afirmar legítimamente que llevan más de un siglo haciendo investigación analítica. Pero, en 1924, el CEO de Procter & Gamble (P&G), William Cooper Procter, pidió a Paul “Doc” Smelser, economista de P&G durante 34 años, que averiguara cuántos clientes usaban jabón de la marca Ivory para lavar sus cuerpos en lugar de la vajilla y la ropa. La respuesta fue que el 12 % lo usaba para lavar la vajilla, el 31 %, para lavarse la cara y las manos, el 40 % lo empleaba como jabón de baño, y el 17 %, para otros usos (presumiblemente, para lavar ropa).

El jabón de la marca Ivory pasó a ser comercializado como un producto de cuidado personal y no para la limpieza del hogar, aunque los comentaristas de Internet sugieren que sigue resultando efectivo para lavar la ropa.

P&G también fue pionera en la compartición de datos por toda una organización global, creando un gran grupo de analistas profesionales e integrándolos en las unidades de negocio. Ha mantenido la tradición de utilizar la información sobre los clientes y los mercados hasta la actualidad, y ahora hace uso de las IA analítica, generativa y agente para abordar importantes cuestiones empresariales.

Para saber qué está haciendo P&G con la inteligencia artificial, hablamos con Jeff Goldman, vicepresidente de análisis de datos corporativos y líder de iniciativas de IA empresarial en esta compañía. Conocimos a Goldman por primera vez hace más de una década, cuando estaba desarrollando un enfoque innovador para la visualización analítica en P&G a través de una iniciativa llamada Business Sphere. Desde entonces, ha formado un grupo de varios cientos de expertos en análisis de datos e ingenieros de IA que desarrollan e implementan algoritmos de IA a gran escala en las organizaciones de marketing, comercio digital, cadena de suministro y ventas de la empresa. La mayoría de los expertos en análisis de datos están directamente integrados en unidades de negocio o equipos de producto de IA.

Como explicaba Goldman, sigue vigente la orientación centenaria hacia los datos y el análisis. “El ethos analítico histórico se ha mantenido intacto en nuestra cultura actual”, dijo. “Siempre nos ha motivado el análisis para entender las dinámicas que subyacen en nuestro negocio. Pero, con la IA, el tipo de preguntas que podemos hacer y la profundidad de las respuestas que podemos obtener se han ampliado drásticame...