IA en SaaS: Cómo crear un producto SaaS + Las mejores ideas

La inteligencia artificial ha estado causando revuelo en varias industrias, y el Software como Servicio (SaaS) está probablemente a la vanguardia. La IA en SaaS está ganando terreno como una herramienta poderosa que mejora o incluso redefine las soluciones habituales. En lugar de competir por el interés en un mercado altamente competitivo, puedes adelantarte utilizando esta potente tecnología.

Ahora, entendemos que la IA es actualmente una tecnología muy promocionada que parece recomendarse para casi todo. Pero argumentaríamos que SaaS es el caso de uso perfecto para ella. Ya sea automatización o personalización, las características impulsadas por IA mejoran el software. Explicaremos cómo lograrlo a continuación.

También hablaremos sobre el potencial del uso de la IA en SaaS, mostraremos algunas buenas ideas de productos y te guiaremos a través de los pasos de construcción. Luego, la guía equilibrará las cosas con una mirada en profundidad a los riesgos que suelen enfrentar dichos proyectos, así como las formas de mitigarlos. Esto debería cubrir todas las preguntas y aprensiones estándar sobre la IA.

En última instancia, esperamos que veas una imagen clara de la importancia y usabilidad de la IA en SaaS. Por ahora, comencemos con la pregunta fundamental. 

No es ningún secreto que la IA es la próxima gran novedad, con un 92% de los gerentes de producto creyendo que tendrá un impacto a largo plazo. Claramente, la gente está adoptando esta tecnología hoy en día, lo cual es genial. Pero es igualmente importante entender lo que aporta.

En nuestra opinión, no hay duda de que las soluciones SaaS con IA son el futuro. Incluso ahora, el 47% de las empresas SaaS reportan haber descubierto nuevas fuentes de ingresos gracias a la IA. Si a eso le sumamos las previsiones de que las interacciones con los clientes se basarán completamente en IA, se puede ver la dirección del mercado. 

Invertir en AI SaaS ahora significaría estar a la vanguardia. Mientras otros adoptan la IA y la usan para mejorar o rediseñar su estructura corporativa, tú puedes empezar a ofrecer soluciones impulsadas por IA. Subirse a la tendencia temprano puede ayudar a capturar una gran parte del mercado, así como a establecerte como una empresa con visión de futuro.

Además, puedes moldear la IA como mejor te parezca, adaptándola a tus necesidades y visión. Aunque la tecnología aún es joven, tu proyecto puede convertirse en el que dé forma a su uso futuro. Para ello, por supuesto, necesitas lanzar un producto de IA en SaaS que sea lo suficientemente influyente. Hacerlo requiere una buena idea y su realización. Nosotros podemos ayudarte con ambas cosas, y comenzaremos dándote algo de inspiración.

Si bien hemos estado hablando de proyectos de IA en SaaS en general, tiene muchos usos. La IA puede ayudar con el análisis de datos, la personalización en marketing, la automatización de tareas y muchos otros servicios. La pregunta es solo qué te atrae más y qué puede abordar tu personal de manera confiable.

En esta sección, presentaremos algunas de las aplicaciones más emocionantes de la IA, mostrando cómo transforman las características tradicionales. Sin embargo, la elección final es tuya. De hecho, esperamos que estas simplemente te inspiren a idear una nueva perspectiva sobre las soluciones SaaS de IA. JetBase siempre está buscando ideas innovadoras y con gusto te ayudaremos a crear algo revolucionario.

Por ahora, sin embargo, aquí tienes las mejores ideas para proyectos impulsados por IA para inspirarte.

Gestión de Relaciones con Clientes (CRM) con Automatización y Análisis de IA

Una solución SaaS de IA puede procesar los comentarios de los clientes, responder a consultas y compilar datos para evaluar tu éxito. Además, analizará cómo una empresa puede aumentar la satisfacción del cliente y proporcionar consejos prácticos para implementar mejores políticas. Como resultado, las empresas aumentarán sus ventas y establecerán una base de clientes recurrentes, todo gracias a tu solución. 

Soluciones de Gestión de Proyectos con Corrección de Rumbo por IA

La IA puede hacer una estimación objetiva del progreso de un equipo, evaluar un plazo razonable, calcular la distribución óptima de tareas y señalar los puntos débiles. De esta manera, un gerente de proyecto puede basar sus decisiones en datos imparciales. Además, puedes añadir automatización basada en IA para el registro de tiempo y los informes de sprint. Esto reducirá las tareas burocráticas, permitiendo que los equipos se concentren en el trabajo en cuestión.

Software de RRHH con Análisis de IA

Usar AI SaaS para estimar la eficiencia, el rendimiento y el crecimiento de un empleado puede ahorrar una enorme cantidad de tiempo a las grandes corporaciones. También se le puede "enseñar" a manejar el aspecto contable, procesando facturas y pagos cada mes. Lo que venderás, ante todo, es la racionalización de las tareas de un equipo de RRHH, lo que les permite profundizar más con los empleados que lo necesitan.

Mejor ciberseguridad a través de la IA

Uno de los aspectos fundamentales para asegurar un ecosistema empresarial es la prueba externa. Contratar regularmente empresas especializadas en esto es costoso, por lo que una AI SaaS puede ser un salvavidas aquí. Las empresas pueden usar tu solución para probar sus propios sistemas, encontrar puntos débiles y obtener análisis basados en datos sobre cómo mejorarlos.

De manera similar, la IA puede funcionar como una herramienta inteligente de verificación de identidad. Proporcionará acceso de forma flexible, garantizando que los datos solo estén disponibles para los roles apropiados. El algoritmo incluso puede configurarse para asignar roles por sí mismo, así como personalizar permisos según los proyectos de un empleado.

Soluciones de Marketing con Contenido Autogenerado y Personalización

Cualquier marca que quiera seguir siendo relevante tiene que invertir mucho en marketing, tanto en tiempo como en dinero. Sin embargo, puedes ofrecerles una alternativa de IA SaaS: usar un enfoque algorítmico para la generación de contenido y la divulgación. Con suficientes datos, una empresa podrá lanzar campañas de marketing con solo unos pocos clics, adaptándolas a una audiencia específica.

Ya sea que un producto impulsado por IA se utilice para CRM, RRHH o ciberseguridad, generalmente tiene ciertas características clave.

• Capa de Ingestión de Datos – Un sistema confiable que recopila y limpia datos para su uso en modelos de IA.
• Los sistemas de IA deben conectarse fácilmente tanto al frontend como al backend.
• Anulación Humana – Las personas deben tener la capacidad de anular o cambiar las decisiones de IA en casos críticos.
• La gente quiere poder ver los análisis en el Panel de control. Un panel que representa el proceso de toma de decisiones de la IA infunde confianza en los usuarios.
• Acceso Personalizado – La IA debe poder adaptarse a cada usuario, no al revés. La capacidad de configurar rápidamente es importante para que las personas recuerden la información.

Para industrias como la atención médica, el derecho y las finanzas, el cifrado, el registro y el control de acceso son obligatorios.

No satures tu aplicación con demasiada IA. Usa valores predeterminados sensatos, haz que la plataforma sea fácil de entender y proporciona una UX clara para animar a más personas a usarla.

Ahora, analicemos cómo convertirás estas ideas en realidad. El proceso de crear una solución SaaS de IA no es tan complicado; solo tienes que hacerlo paso a paso.

Paso 1. Analizar el mercado y sentar las bases

Idear la idea correcta para un proyecto de IA SaaS es solo el comienzo. Es aún más importante asegurarse de que el producto se posicione bien en un mercado que ya está bastante saturado. Además, necesitas evaluar los equipos de outsourcing disponibles y determinar sus habilidades. Es crucial contar con un equipo que pueda igualar tus ambiciones y, quizás, también ayudar con el análisis de mercado.

Paso 2. Diseñar el producto y establecer la infraestructura

Las primeras etapas del desarrollo te dan la oportunidad de consolidar la apariencia de tu producto, creando una identidad visual única. También es el momento de elegir tu proveedor de la nube. Podrías estar pensando en gestionar la infraestructura tú mismo. Sin embargo, eso es un riesgo, y exploraremos por qué a continuación. Generalmente, se recomienda utilizar una plataforma establecida como Azure o AWS para AI SaaS.

Paso 3. Implementar la IA e iterarla

Elegir tu modelo de IA será el paso estrella y el pilar del proyecto. Asegúrate de haber consultado exhaustivamente a los desarrolladores para seleccionar el modelo óptimo. Luego viene la parte técnica, donde tu equipo entrenará el modelo y ejecutará diferentes iteraciones, refinándolo. Al final, será completamente único, adaptado a tu producto AI SaaS.

Entrenar el modelo requiere muchos datos, así como tiempo, pero es un proceso esencial que determina lo que la IA podrá hacer por ti. La falta de entrenamiento significa que los análisis y pronósticos no serán tan precisos, y la capacidad de comunicación del algoritmo se verá afectada. Invertir fuertemente en hacer que tu IA sea más "inteligente" siempre dará sus frutos.

Paso 4. Ejecutar pruebas y recopilar comentarios

Es vital que tu producto se envíe sin errores o fallos importantes, pero eso no es todo lo que debes tener en cuenta. Como el modelo SaaS requiere un compromiso a largo plazo de los clientes para funcionar, necesitas incorporar sus comentarios en la solución. Ya sean ajustes de diseño o algunas actualizaciones de última hora del modelo de IA, tu software AI SaaS puede y debe someterse a algunos cambios para mejorar.

Paso 5. Comercializar la solución y lanzarla

No importa cuán único sea tu producto, no causará un gran impacto sin un marketing adecuado. Enfatiza tus puntos de venta, especialmente las características impulsadas por IA, y demuestra por qué estás por delante de cualquier otra cosa que el mercado pueda ofrecer. Idealmente, el día de tu lanzamiento debería ser un evento importante con mucha expectación y preventas. 

Paso 6. Evaluar las ventas y realizar el mantenimiento

Los datos sobre el éxito de tu proyecto reflejan lo que hiciste bien y cómo proceder, porque el trabajo no termina ahí. Las actualizaciones y el mantenimiento regulares garantizarán que te mantengas competitivo y que tu producto AI SaaS no se sienta obsoleto a medida que la tecnología evoluciona. El período posterior al lanzamiento es más fácil de manejar con el mismo equipo que realizó el desarrollo real.

Aunque los pasos reales del proceso de desarrollo son sencillos, todavía hay algunos desafíos que abordar. A medida que trabajes en tu solución AI SaaS, tenlos en cuenta y navega por ellos con nuestros consejos. No deberías tener problemas importantes, ya que la preparación ayuda a mitigar la mayoría de los riesgos.

Contratar un equipo con poca experiencia

Aunque la IA en SaaS se trata como una nueva tendencia candente, la tecnología ha estado evolucionando durante bastante tiempo. Esto significa que deberías poder encontrar desarrolladores verdaderamente experimentados si buscas en el lugar correcto. Quieres un equipo que haya trabajado con IA y aprendizaje automático, y en proyectos de diversos alcances. La variedad de experiencia es tan importante como la longevidad en el mercado, de hecho.

Dado que la IA está en constante cambio y se vuelve más compleja, deberías buscar equipos que trabajen con ella regularmente. Fusionar la IA con otras tecnologías frescas demuestra tanto destreza tecnológica como la capacidad de adaptarse a nuevos estándares.

Lo más importante es verificar las grandes promesas y afirmaciones de experiencia de cualquier equipo. Un portafolio extenso y reseñas favorables son la única forma de confirmar que estás trabajando con verdaderos expertos. No dudes en hacer preguntas detalladas sobre tu propio proyecto, también, especialmente las técnicas. Antes de comenzar el trabajo, debes saber cómo planea el equipo implementar la IA en soluciones SaaS.

Intentar crear todo desde cero

Incluso si has reunido el mejor equipo posible, no hagas más de lo necesario. Existen numerosos frameworks y bibliotecas de aprendizaje automático e IA que pueden ser tu base. Esto no solo acelerará el desarrollo y reducirá la cantidad de trabajo, sino que dichas bibliotecas también disminuyen la probabilidad de errores y reducen directamente los riesgos durante el proyecto.

Elegir frameworks existentes para productos AI SaaS no significa que tendrás menos flexibilidad o perderás la capacidad de adaptarlos a tus propias necesidades. Simplemente crea una capa base, que tu equipo puede luego configurar y desarrollar. Esto no significa que no puedas crear tus propias implementaciones y protocolos. Simplemente haz ese trabajo para complementar las soluciones existentes, ahorrando tiempo y dinero.

Construir tu propia infraestructura

No es raro que las empresas sopesen sus opciones y piensen si un proveedor de la nube externo es realmente la elección correcta. Esto suele ser el resultado de querer conservar el control total sobre el producto y los datos. Sin embargo, el riesgo no vale los beneficios a menos que tengas un gran departamento de ingenieros para construir, mantener y mejorar la infraestructura.

Los proveedores de la nube para soluciones AI SaaS son gigantes en la industria. Con ellos, se te garantiza estabilidad, prácticas de seguridad exhaustivas y seguridad de los datos. Claro, no tienes tanta flexibilidad para construir el entorno. Pero la contrapartida es una infraestructura de alta calidad que una empresa más pequeña simplemente no igualará.

Concentrarse demasiado en la IA

No nos malinterpretes, la IA puede ser absolutamente el punto de venta de un producto entero. Pero quieres que la gente que paga por él descubra que tienes mucho más que ofrecer. Centrar todo tu desarrollo en la IA y no crear otras características más diversas es un gran error. Prepara una variedad de funciones que puedan hacer que los clientes regresen por más.

No construyas toda la solución en torno a la IA. En su lugar, considera cómo la IA mejorará el software y en qué áreas puedes aplicarla. Trátala como una forma de actualizar un producto que ya era excelente, no como la base. De esta manera, obtienes más flexibilidad y longevidad para tu producto.

Ya sea que quieras reforzar tu equipo con desarrolladores dedicados o externalizar todo el proyecto, JetBase está aquí para ayudarte. Tenemos más de una década de experiencia en desarrollo de software. Nuestro equipo siempre está al tanto de la tecnología, y la IA es una de nuestras nuevas cosas favoritas con las que trabajar.

Por ejemplo, tenemos experiencia con proyectos SaaS como Grapevine, una plataforma de colaboración galardonada. Utilizando AssemblyAI, este software para equipos soporta chat asíncrono de audio y video, así como transcripción. Esto último se utiliza tanto por conveniencia como por inclusividad, permitiendo que cualquier miembro del equipo participe en la conversación.

Otro proyecto de IA SaaS nuestro cubre la industria de la salud. Esta solución web utiliza algoritmos predictivos para evaluar la salud de un paciente y pronosticar sus cambios. Se adapta de forma flexible a cada nuevo caso y basa sus predicciones en datos concretos. Este es un claro ejemplo de la IA como herramienta indispensable para este tipo específico de solución.

Como puedes ver, tenemos casos bastante variados en nuestro portafolio. Pero JetBase nunca deja de aprender y buscar nuevas habilidades. Eso es lo que nos convierte en el equipo perfecto para gestionar tu desarrollo de IA SaaS, desde la concepción hasta el mantenimiento posterior al lanzamiento. Ponte en contacto hoy mismo para recibir una consulta y comenzar nuestra colaboración.