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Inteligencia Artificial en las empresas: usos y cómo implementarla



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Datos, personas y procesos son los elementos principales de la Inteligencia Artificial empresarial, cuya implementación es cada día más sencilla

Actualizado el 3 dic 2024



Cómo implantar la inteligencia artificial en tu empresa
Cómo implantar la inteligencia artificial en tu empresa

La IA está abriendo nuevas posibilidades para que las empresas utilicen sus recursos y datos, hagan más inteligente la tecnología mediante el aprendizaje profundo y creen aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial empresarial. La inteligencia artificial empresarial se ha convertido en un elemento fundamental para que las empresas identifiquen oportunidades de negocio y generen ingresos.

La importancia de la IA empresarial

La IA se considera desde hace tiempo una fuente potencial de innovación empresarial. Ahora que ya existen los habilitadores, las organizaciones están empezando a ver cómo la IA puede multiplicar su valor. La automatización reduce costes y aporta nuevos niveles de coherencia, velocidad y escalabilidad a los procesos empresariales. Sin embargo, aún más convincente es la capacidad de la IA para impulsar el crecimiento. Las empresas que escalan con éxito ven multiplicado por tres el rendimiento de sus inversiones en IA empresarial en comparación con las que se quedan estancadas en la fase piloto.

La inteligencia artificial no solo implica una eficiencia y agilización de tareas laboriosas. Gracias al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, las aplicaciones de IA pueden aprender de los datos y los resultados casi en tiempo real, analizando la nueva información procedente de muchas fuentes y adaptándose en consecuencia, con un nivel de precisión que resulta inestimable para las empresas. Esta capacidad de autoaprendizaje y autooptimización significa que la Inteligencia Artificial empresarial aumenta continuamente los beneficios que genera para el negocio.

Ventajas de utilizar la IA en las empresas

Al implantar la tecnología de IA adecuada, una empresa puede obtener la capacidad de:

  • Ahorrar tiempo y dinero automatizando y optimizando procesos y tareas rutinarias
  • Aumentar la productividad y la eficiencia operativa
  • Tomar decisiones empresariales más rápidas basadas en los resultados de las tecnologías cognitivas
  • Evitar equivocaciones y errores humanos, siempre que los sistemas de IA se configuren correctamente
  • Utilizar la información para predecir las preferencias de los clientes y ofrecerles una experiencia mejor y más personalizada
  • Explotar una gran cantidad de datos para generar clientes potenciales de calidad y ampliar la base de clientes
  • Aumentar los ingresos identificando y maximizando las oportunidades de venta
  • Aumentar los conocimientos técnicos facilitando el análisis y ofreciendo asesoramiento y asistencia inteligentes.

Cómo implementar la IA empresarial

Opentrends, consultora tecnológica especializada perteneciente a Grupo Seidor, ha hecho público un listado con las cinco claves principales para la aplicación de inteligencia artificial (IA) en las empresas españolas. Los expertos de la consultora han establecido dichas claves tanto a nivel interno (organización de los datos, perfiles profesionales, procesos) como externo (tecnologías, proveedores, recursos, etc.).

Diseñar la gestión de los distintos tipos de datos

La IA puede procesar cuatro tipos de datos, y para cada uno habrá que utilizar diferentes técnicas y modelos: datos de imagen (verificación de identidades, detección de objetos en imágenes…), datos de sensores (mantenimiento predictivo, procesos industriales, proyectos de Smart Cities…), datos de idioma (transcripción de voz a texto, asistentes virtuales, análisis de los sentimientos…); y datos transaccionales (recomendaciones de productos, precios y promociones personalizados, detección de tendencias y previsión de la demanda…).

Elegir los perfiles profesionales adecuados

Para lograr implementar una estrategia de IA exitosa será esencial determinar desde un principio las diferentes competencias y los profesionales que se ocuparán de gestionarlas: científicos de datos, capacitados para manejar datos en masa y crear algoritmos de ML; especialistas de TI, que crean los data lakes, eliminan los silos y garantizan la accesibilidad de los datos; o Domain Experts, que garantizan que los algoritmos añaden valor y detectan los cambios necesarios en los procesos. Abordar un proyecto de IA con éxito dependerá de que las personas de las tres áreas trabajen juntas con una comprensión básica de cada una de ellas.

Establecer procesos sólidos y precisos

De lo comentado anteriormente cabe deducir que los primeros desafíos suelen provenir de la falta de datos, o de personal especializado, o de ambos, lo que puede requerir una inversión inicial importante. Por otro lado, será primordial establecer nítidamente los procesos a los que se aplicará IA, y establecer sub-proyectos compartimentados pero interdependientes para arrojar resultados e ir escalando con el tiempo a medida que ganamos aceptación en el resto de la compañía.

Asesoría externa y visión a largo plazo

Más allá de la definición de los datos, de los perfiles profesionales y de los procesos a liberar, en la actualidad, la empresa (su equipo técnico) no tiene por qué cargar necesariamente con todo el peso del proyecto. En su lugar, lo más sensato suele ser contar con un partner plenamente especializado en Inteligencia Artificial empresarial, que aporte una visión integral y en perspectiva y que ofrezca la garantía de haber realizado con éxito numerosos proyectos en diversos sectores, y que aporte asesoría y externalización, incluyendo proyectos “llave en mano” para determinados hitos, en combinación con servicios de más largo recorrido como una oficina de datos.

Posibles recursos: Inteligencia Artificial “off-the-shelf”

Las nuevas tecnologías permiten a las empresas adoptar modelos “off-the-shelf”, que pone a disposición de los equipos de TI potentes algoritmos, bien entrenados, a través de servicios de pay-per-use. Esto representa una oportunidad única para aquellos que se están iniciando, ya que se pueden utilizar en casos específicos, bien estandarizados, reduciendo así notablemente el tiempo de desarrollo y subida a producción. Es interesante, en este caso, poder contar con una consultora que aporte especialización en arquitecturas modulares y eficientes basadas en PaaS y componentes serverless aprovechando el potencial de clouds públicas como AWS.

A todos nos asombra lo que puede hacer la IA por nosotros a nivel usuario. Pero la pregunta para los que trabajamos en empresas es: ¿de qué manera podemos hacer un uso inteligente de la IA en nuestro puesto de trabajo? ¿cómo puedo optimizar mi tiempo y al mismo tiempo aportar más a mi compañía?
A todos nos asombra lo que puede hacer la IA por nosotros a nivel usuario. Pero la pregunta para los que trabajamos en empresas es: ¿de qué manera podemos hacer un uso inteligente de la IA en nuestro puesto de trabajo? ¿cómo puedo optimizar mi tiempo y al mismo tiempo aportar más a mi compañía?

Ejemplos de uso de IA en empresas

Estas definen las oportunidades en las que las empresas y los negocios pueden beneficiarse de los sistemas de IA impulsando el compromiso y la fidelización de los clientes, reforzando la retención de clientes y elevando los niveles de confianza que los consumidores muestran hacia su marca. He aquí algunos ejemplos prácticos.

Mejora del compromiso y la experiencia del cliente

Para el 84% de los líderes de marketing digital, el uso de IA/ML puede ayudar a ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real a los clientes. La atención al cliente es la prioridad número uno para cualquier empresa. Funciona como una forma de retención de clientes y, si se hace bien, puede transmitir una sensación de profesionalidad y enfoque excepcional, que construyen la integridad de la marca. Los sistemas y programas de IA se pueden utilizar para la predicción de las preferencias de los clientes y cómo cambian las tendencias de lo que le gusta y no le gusta a la gente.

Optimización de procesos, eficiencia y productividad mediante IA

El uso de chatbots puede ahorrar un 30% en las tarifas de atención al cliente, ya que se encargan del 80% de las tareas rutinarias y preguntas de los clientes. Si nos fijamos en los asuntos internos de una empresa, el software de inteligencia artificial puede hacer mucho bien a su flujo de trabajo y sus resultados.

Una inteligencia artificial bien optimizada en la asistencia empresarial aumentará la productividad y la eficiencia operativa mediante:

  • Reducción de los gastos financieros y mejora de la gestión del tiempo mediante la actualización de las tareas rutinarias
  • Automatización de las cargas de trabajo y uso del aprendizaje automático para compartimentar los procedimientos de trabajo
  • Optimización de la logística mediante el uso de herramientas de reconocimiento para incrementar y supervisar determinados sectores
  • Impulso del rendimiento de la producción mediante la puesta a disposición de fuerza de trabajo robótica preprogramada para realizar tareas mundanas y tediosas

Apoya y acelera las decisiones empresariales

El 78% de los líderes empresariales considera la IA generativa como una de las principales tecnologías emergentes en los próximos tres a cinco años. Gracias a la velocidad de los procesos informáticos y a la tecnología de vanguardia, se pueden recopilar datos inmensamente valiosos que pertenecen a clientes, productos, servicios o a los propios procesos de la empresa mucho más rápido que antes.

Reducción del factor humano y los errores en la IA

La inteligencia artificial en los sistemas empresariales correctamente configurados puede reducir los factores humanos, es decir, los elementos ambientales, organizativos o característicos que influyen en los comportamientos humanos. Sin estos factores, su empresa puede minimizar el número de errores en la producción o en las relaciones con los clientes.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza la IA para ayudar a las empresas a anticipar las reparaciones o sustituciones de equipos antes de que se produzcan fallos. Al analizar los datos de los sensores y los registros de mantenimiento, la IA puede identificar posibles problemas con antelación, lo que permite a los operarios tomar decisiones a tiempo. Este enfoque convierte grandes conjuntos de datos en información útil, ayudando a las empresas a mantener la fiabilidad, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.

Detección del fraude

Al igual que las empresas utilizan la IA para mejorar la experiencia del consumidor, también se emplea en el cada vez más extendido ámbito de la detección del fraude. Los bancos ahora están desplegando modelos de aprendizaje automático que pueden detectar transacciones sospechosas casi en tiempo real, detenerlas de inmediato y alertar a las autoridades.

Chatbots

Un chatbot es un programa desarrollado para simular interacciones similares a las humanas, a menudo utilizado por las empresas para ofrecer atención al cliente las 24 horas del día. A diferencia de las interacciones con un ser humano, los chatbots siguen una estructura programada para imitar conversaciones reales, lo que permite a los usuarios interactuar a través de una interfaz de chat o de voz.

Los chatbots impulsados por IA utilizan un combinando enfoques basados en reglas e inteligentes, estos robots aprovechan el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para retener el contexto de la conversación y reconocer las preferencias del usuario. Como resultado, ofrecen interacciones más personalizadas y fluidas, adaptadas a las necesidades individuales de cada cliente.

Proporcionar nuevos conocimientos

Los sistemas expertos pueden entrenarse en un corpus -metadatos utilizados para entrenar un modelo de aprendizaje automático– para emular el proceso humano de toma de decisiones y aplicar esta experiencia a la resolución de problemas complejos. Estos sistemas pueden evaluar grandes cantidades de datos para descubrir tendencias y patrones, y tomar decisiones. También pueden ayudar a las empresas a predecir sucesos futuros y a entender por qué ocurrieron sucesos pasados.

Acelerar las operaciones con AIOps

 El uso de inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) ofrece muchas ventajas. Al infundir IA en las operaciones de TI, las empresas pueden aprovechar el considerable poder de la PNL, Big Data y los modelos de machine learning para automatizar y agilizar los flujos de trabajo operativos, y supervisar la correlación de eventos y la determinación de causalidad.

Automatización del código y la modernización de aplicaciones

 Muchas empresas están utilizando la IA generativa para la modernización de aplicaciones y operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la programación y el código, la implantación y el escalado. Los desarrolladores pueden introducir un comando de código como una simple frase en inglés a través de una interfaz de lenguaje natural y obtener código generado automáticamente. El uso de IA generativa con capacidades de generación de código también puede permitir a los desarrolladores de nube híbrida de todos los niveles de experiencia migrar y modernizar el código de aplicaciones heredadas a escala, a nuevas plataformas de destino con coherencia de código, menos errores y velocidad.

Aumentar el rendimiento de las aplicaciones

 Garantizar que las aplicaciones rindan de forma constante y consistente -sin aprovisionar ni gastar en exceso- es un caso de uso crítico de las operaciones de IA (AIOps). La automatización es clave para optimizar los costes de la nube, y los equipos de TI, por muy cualificados que sean, no siempre tienen la capacidad de determinar continuamente las configuraciones exactas de computación, almacenamiento y bases de datos necesarias para ofrecer rendimiento al menor coste. El software de IA puede identificar cuándo y cómo se utilizan los recursos, y ajustarse a la demanda real en tiempo real.

Desafíos de la Inteligencia Artificial en las empresas

Desde problemas en la calidad de los datos hasta las preocupaciones éticas, la IA presenta una compleja serie de obstáculos que requieren estrategias efectivas para superarlos. Los cinco principales retos a los que se enfrentarán las empresas son los relacionados con los datos, los problemas éticos, la normativa y la legislación, la parcialidad y la transparencia. El camino hacia el aprovechamiento de la IA está plagado de complejidades. Las organizaciones deben mantenerse proactivas, informadas y formadas sobre los avances de la IA para garantizar que adoptan las mejores prácticas y directrices éticas.

Así, algunos retos apuntan a una falta de conocimientos y experiencia por parte de los empleados. Para superarlo, es importante que las compañías inviertan en formación, colabore con expertos, contrate talento en IA, empiece poco a poco con proyectos piloto y utilice herramientas de IA fáciles de usar. Por otra parte, uno de los mayores obstáculos -con una de las mayores desventajas potenciales cuando se ejecuta incorrectamente- es decidir dónde implantar la IA. Y es que la IA debe utilizarse para ayudar a aliviar las tareas de un empleado que esté supervisando de cerca la IA, en lugar de soltarse para sustituir una función.

Adicionalmente, uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas con la IA es la privacidad y la seguridad de los datos. Los modelos de IA suelen requerir grandes conjuntos de datos para aprender y generar resultados de alta calidad. El problema es que el manejo de información sensible plantea graves riesgos. Es muy importante que las empresas garanticen el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos y protejan los datos confidenciales.

Por otra parte, aunque la IA puede aportar muchas ventajas, como una mayor eficiencia y experiencias personalizadas, algunos clientes siguen teniendo reservas. Les preocupa la privacidad de sus datos, temen perder puestos de trabajo o simplemente no confían en la IA para tomar decisiones.

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