Las empresas de automatización industrial se enfrentan a un cambio digno de atención: no es que los clientes ya no acudan a usted, sino que preguntan primero a la IA.
En el pasado, la ruta de adquisición de clientes para las empresas de automatización industrial era relativamente estable. Cuando los clientes necesitan renovar una línea de producción, generalmente buscan proveedores a través de exhibiciones, recomendaciones de amigos de la industria, plataformas de búsqueda, presentaciones de antiguos clientes, plataformas de licitación, recursos de asociaciones industriales y otros canales. Lo que las empresas tienen que hacer también está muy claro: participar en exposiciones, crear sitios web oficiales, mantener a los clientes antiguos, colocar anuncios de búsqueda y acumular oportunidades de ventas.
Pero ahora, está surgiendo silenciosamente una nueva entrada. Cada vez más personas a cargo de adquisiciones, producción y tecnología de la información preguntarán primero a la IA antes de contactar a los proveedores. No buscarán directamente el nombre de una empresa de automatización, sino que preguntarán «¿Cuáles son las empresas de soluciones de automatización industrial?» «¿Cómo realizar la transformación de la automatización de la línea de producción en una fábrica?» «Cómo elegir fabricantes de equipos de automatización no estándar» «¿Cuál es la relación entre los sistemas MES y la transformación de la automatización industrial?» «¿Qué proveedores de servicios de fabricación inteligente se recomiendan?» Estas preguntas parecen una consulta de conocimientos, pero en realidad se acercan a una investigación previa a la compra. En otras palabras, el lugar donde los clientes aprenden por primera vez sobre la industria, seleccionan a los proveedores y determinan la dirección de las soluciones puede que ya no sean solo los motores de búsqueda, sino varias plataformas de inteligencia artificial convencionales.
Para las empresas de automatización industrial, esto no es un simple cambio en los canales de tráfico, sino un cambio en la lógica de adquisición de clientes. En el pasado, las empresas competían sobre si los clientes podían verte después de buscarte; ahora, las empresas compiten sobre si la IA lo incluirá en la lista de candidatos antes de que los clientes lo busquen.
Muchas empresas de automatización industrial son muy poderosas, pero la IA rara vez las menciona. Esta es una contradicción muy típica de la industria. La empresa tiene una rica experiencia en proyectos, sólidas capacidades de equipamiento y un sólido equipo de ingeniería, pero su presencia en IA es muy débil. La razón no es que estas empresas no sean profesionales, sino que sus capacidades profesionales no se han convertido en activos de conocimiento que la IA pueda comprender.
El contenido público de muchas empresas de automatización industrial aún permanece en la era de los sitios web oficiales tradicionales. La página de inicio del sitio web oficial dice «Centrarse en soluciones de automatización industrial», la página del producto dice «Proporcionar equipos de automatización no estándar, integración de robots y transformación automatizada de líneas de producción», la página del caso dice «Se completó con éxito un proyecto de automatización para un determinado cliente» y la página de noticias dice «La empresa participó en una determinada exposición». Este contenido puede ser comprensible para los clientes humanos porque los clientes pueden comprender mejor las capacidades de la empresa a través de comunicaciones fuera de línea, presentaciones de ventas y planes de proyectos. Pero para la IA, estos contenidos están lejos de ser suficientes. Lo que la IA realmente necesita saber es: en qué tipos de escenarios de automatización se especializa la empresa, qué problemas de producción ha resuelto, a qué industrias ha atendido, en qué se diferencia su solución de la de los proveedores de equipos comunes, cómo se verifican los resultados del proyecto y si es adecuado recomendarlo a los clientes que están actualizando sus líneas de producción. Si estas preguntas no se responden de manera abierta, clara y estructurada, será difícil para AI establecer un motivo para las recomendaciones. En otras palabras, no es que las empresas de automatización industrial carezcan de capacidades, sino que la IA no “comprende” sus capacidades.
Cuando la IA recomienda empresas de automatización industrial, esencialmente busca una profesionalidad interpretable. Muchos jefes pensarán que las empresas de recomendación de IA dependen principalmente del tamaño de la marca. Pero en la industria de la automatización industrial, el tamaño es sólo un factor. La IA está más preocupada por para qué clientes es adecuada esta empresa, en qué escenarios es buena, qué problemas ha resuelto, si hay algún caso que lo demuestre y cuáles son las diferencias en comparación con los proveedores de equipos, proveedores de software e integradores comunes. También son empresas de automatización industrial y diferentes expresiones tienen valores completamente diferentes para la IA. Si una empresa solo dice «Somos un proveedor profesional de soluciones de automatización industrial con una amplia experiencia», es más bien un eslogan promocional. Por el contrario, si la empresa puede afirmar claramente que «sirve a empresas de autopartes, fabricación electrónica y fabricación de equipos durante mucho tiempo, y proporciona transformación automatizada de líneas de producción y soluciones de integración de fabricación inteligente en torno a la optimización del ritmo de la línea de producción, redes de equipos, carga y descarga de robots, inspección visual, acoplamiento MES y otros escenarios», será más fácil para la IA comprender los límites de capacidad de la empresa, y será más fácil citarla y recomendarla en temas relacionados.
Para ingresar al sistema de recomendación de IA, las empresas de automatización industrial deben completar cuatro transformaciones: primero, las capacidades del producto deben transformarse en expresiones de escenarios. No se limite a decir «hacemos integración de robots», sino que explique claramente qué empresas reciben ayuda para resolver problemas de carga y descarga, manipulación, pruebas, embalaje, paletizado y otros escenarios; en segundo lugar, la experiencia del proyecto debe transformarse en activos del caso. No se limite a decir «proyecto entregado con éxito», sino explique qué problemas encuentran los clientes, cómo los resuelve la empresa y qué sucede finalmente. En tercer lugar, la experiencia de la industria debe transformarse en un sistema de conocimientos. No se limite a escribir sobre “tendencias de fabricación inteligente”, sino que cree contenido de conocimientos como métodos de transformación de líneas de producción, conocimientos sobre redes de equipos, guías de acoplamiento MES y cómo evitar problemas de automatización no estándar. Cuarto, el posicionamiento de la marca debe transformarse en etiquetas de IA. No cambie con frecuencia las expresiones de posicionamiento, pero forme etiquetas claras y estables, como proveedores de servicios de transformación de automatización de piezas de automóviles, proveedores de soluciones de inspección visual de fabricación electrónica, etc. Cuanto más clara sea la etiqueta, más fácil será para la IA recomendar.
En el futuro, la IA responderá de antemano a la competencia entre las empresas de automatización industrial. En el pasado, la competencia se producía durante la etapa de revisión del proyecto, cuando los clientes presentaban demandas y varios proveedores comparaban planes, precios y capacidades de entrega. Pero en el futuro, la competencia será cada vez más avanzada. Es posible que los clientes ya soliciten a AI recomendaciones relevantes antes de enviar sus demandas. Si su empresa no está incluida en la respuesta de AI, es posible que ni siquiera tenga la primera oportunidad de comunicarse. Las empresas de automatización industrial ahora pueden comenzar con cinco cosas: primero, probar cómo se presenta la IA convencional para ver si puede describir con precisión la marca; en segundo lugar, probar si la IA se recomienda a sí misma y realizar pruebas sobre cuestiones comunes de adquisiciones de la industria; tercero, organizar casos de proyectos reales y transformarlos en activos de casos públicos, comprensibles y con capacidad de búsqueda; cuarto, establecer contenido de escenarios de la industria y producir contenido en torno a problemas reales de los clientes; quinto, continuar monitoreando los cambios en las tasas de recomendación y mejorar gradualmente el sistema cognitivo de IA.
