Como empezar integrando Odoo con aplicaciones de inteligencia artificial

Las aplicaciones de inteligencia artificial son las que mayor impacto tienen en la rentabilidad de la empresa. Por ejemplo en Dell Technologies se usaron algoritmos de AI para generar leads a partir de campañas de marketing, lograron una conversión superior al 50%. Creo que el ejemplo más brutal es el del revenue management que aplican las aerolineas. En un principio, las mismas obtuvieron un aumento de las ventas superior al 10% (sobre muchos cientos de millones de dolares).

Y que son las aplicaciones de inteligencia artificial? Son aquellas aplicaciones que hacen uso de herramientas estadísticas o de machine learning para realizar acciones de negocio. Por ejemplo segmentar una base de clientes. Recomendar productos a un cliente. Definir el customer-life-value de un cliente. Realizar el pronóstico de ventas de un producto. Identificar las chances que un cliente no pague las cuotas de su préstamo. La lista es inifinita.

Suena fantástico, ahora se preguntan, como se integra todo esto con Odoo? En mi humilde punto de vista una aplicación de inteligencia artificial consta de tres componentes: tecnología, procesos y gente. Si falta alguno de estos, la implementación falla. No hay vuelta que darle. Asi que procederemos a detallar cada uno de ellos.

El primer punto es la tecnología. Por cuestiones prácticas es muy raro que usemos los mismos servers donde corremos Odoo con las aplicaciones de inteligencia artificial. Es simple, no queremos que se deje de facturar porque estamos corriendo un par de procesos que segmentan clientes. Lo que nos lleva a tener que integrar Odoo con cualquier herramienta que esté corriendo en otro server. El cual es un escenario bastante comun y Odoo esta bien preparado para eso. Odoo se integra facilmente con otros sistemas y es uno de sus fuertes. Odoo cuenta con APIs, es facil agregar información a Odoo... pero por sobre todo existen excelentes librerías de machine learning en Python: por ejemplo pandas, scikit-learn, numpy para darle un par de ejemplos.

El segundo punto son los procesos, y esto es un aspecto muchas veces olvidado de las implementaciones de inteligencia artificial. Los procesos de una empresa se deben modificar para poder acomodar a las nuevas herramientas. Esta adecuación a nivel procesos es fundamental, usar machine learning en una empresa no es correr una aplicación en una PC, observar sus resultados y seguir haciendo lo mismo. Todo lo contrario, es repensar los procesos con la nueva información.

Por último la gente. Los empleados de la empresa deben no necesariamente comprender la tecnología sino saber aplicarla. Por ejemplo; los departamentos de revenue management en las aerolíneas tienen centenares de analistas que saben usar sus aplicaciones de yield management. Las comprenden? Les aseguro que no, pero saben interpretar sus resultados y saben actuar en consecuencia.

Ahora, teniendo estos tres puntos uno se pregunta. Como empezar? Más alla de la respuesta obvia de RTFM hay que buscar las actividades cuyos resultados pueden ser cuantificables a nivel económico. Ya que es sobre esas actividades en las cuales uno puede desarrollar un business case y medir los resultados. Por ejemplo; inventarios. Por ejemplo; ventas procedentes de nuevos leads. O por ejemplo ventas extras procedentes de las recomendaciones de un sistema de recomendaciones. Detras de todo sistema de inteligencia artificial siempre esta presente un seguimiento económico de sus resultados. Esto es algo que las aerolíneas (sobre todo las americanas) conocen muy bien.

Una vez desarrollado el business case se debe proceder al armado del proyecto. Y con el armado del proyecto me refiero a un punto que no es menor. Como planificarlo a traves de múltiples iteraciones, con los prototipos correspondientes para llegar a la aplicación final. 

Hacer todo esto con Odoo es factible. Pero el machine learning o la inteligencia artificial, que es una práctica, como muchas aplicaciones va mucho más alla de la tecnología. Es por ello que se debe prestar atención a los aspectos del personal y procesos (más alla de la tecnología) para que estas tecnologías se implementen exitosamente en la empresa. Es por ello que se debe planificar el proyecto de forma agil para facilitar su adopción en la empresa. Todo esto no es facil y tiene sus riesgos relacionados. Es por ello la importancia del business case del proyecto. Pero se lo puede hacer, es solo que es un proceso muy largo.