¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en los negocios?

La inteligencia artificial, o el desarrollo de sistemas informáticos y machine learning para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la inteligencia humana, afecta a una serie de procesos empresariales. Las organizaciones utilizan la inteligencia artificial (IA) para fortalecer el análisis de datos y la toma de decisiones, mejorar las experiencias de los clientes, generar contenido, optimizar las operaciones de TI, las ventas, las prácticas de marketing y ciberseguridad, etc. A medida que las tecnologías de IA mejoran y evolucionan, surgen nuevas aplicaciones empresariales.

La inteligencia artificial se utiliza como herramienta para ayudar a una plantilla humana a optimizar los flujos de trabajo y hacer que las operaciones comerciales sean más eficientes. Estos avances se consiguen de varias maneras, por ejemplo utilizando la IA para automatizar tareas repetitivas, generar información basada en algoritmos de machine learning, procesar rápidamente grandes cantidades de conjuntos de datos y extraer perspectivas significativas, y predecir resultados futuros basándose en el análisis de datos. Los sistemas de IA impulsan varios tipos de automatización en los negocios, incluida la automatización empresarial y la automatización de procesos, lo que ayuda a reducir los errores humanos y liberar personal humano para trabajos de mayor nivel.

Según McKinsey & Company, el uso de la inteligencia artificial en las operaciones empresariales se ha duplicado desde 2017¹. Esto se debe en gran medida a que la tecnología de IA se puede personalizar para satisfacer las necesidades únicas de una organización. El 63 % de los encuestados de McKinsey esperan que su inversión en tecnologías de IA aumente en los próximos tres años². Para utilizar la IA en una estrategia empresarial eficaz, una organización debe tener un claro conocimiento de sus funciones empresariales, cómo funciona la IA y qué aspectos del negocio pueden mejorarse con la implementación de la IA.

Aunque el uso de herramientas de IA para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad de los empleados sigue siendo popular, las empresas también están yendo más allá de estos casos de uso y están utilizando la IA para ayudar en iniciativas estratégicas de mayor nivel que ayuden a impulsar un valor empresarial más amplio.

La inteligencia artificial, "la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes"³, utiliza grandes cantidades de datos y conocimientos humanos para dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de categorizar datos, hacer predicciones, identificar errores, mantener conversaciones y analizar información de forma similar a los humanos.

Uno de los objetivos de la inteligencia artificial es crear sistemas informáticos que puedan imitar las habilidades de pensamiento crítico de los humanos. Estos sistemas se basan en datos empresariales y utilizan tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el machine learning (ML) y el deep learning para facilitar las operaciones empresariales. La integración de la IA en las funciones empresariales requiere una comprensión básica de los siguientes componentes: 

Estos algoritmos son un subconjunto de la inteligencia artificial y se utilizan para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. A través de conjuntos de datos de entrenamiento, estos algoritmos pueden aprender a identificar patrones, descubrir anomalías o hacer proyecciones como los futuros ingresos por ventas. Los algoritmos de machine learning ayudan a minar grandes conjuntos de datos en busca de conocimiento clave que puede ofrecer beneficios en el mundo real para mejorar las decisiones empresariales. Los algoritmos de machine learning se benefician de los datos etiquetados, que son datos que un experto humano categoriza antes de procesarlos.

El deep learning es un subconjunto del machine learning que permite la automatización de tareas sin intervención humana. Los asistentes virtuales, los chatbots, el reconocimiento facial y la tecnología de prevención del fraude dependen del deep learning. Al examinar los datos que están relacionados con el comportamiento del usuario, los modelos de deep learning pueden hacer predicciones sobre el comportamiento futuro. En comparación con el machine learning general, los modelos de deep learning pueden extraer información con mayor precisión de datos no estructurados, como texto e imágenes, y no requieren tanta intervención humana.

El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que "permite a los ordenadores y dispositivos digitales reconocer, entender y generar texto y voz"⁴. Los chatbots de atención al cliente, los asistentes digitales y las tecnologías operadas por voz, como los sistemas GPS, funcionan con PLN. Utilizado con algoritmos de machine learning y modelos de deep learning, el PLN permite a los sistemas extraer conocimiento de los datos no estructurados basados en texto o voz.

La visión artificial es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas informáticos extraer información de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales⁵. La visión artificial utiliza algoritmos de deep learning y machine learning para aprender e identificar elementos específicos de las imágenes digitales. La visión artificial se aplica actualmente de varias maneras y las aplicaciones se están expandiendo a medida que avanza la tecnología. Por ejemplo, la visión artificial puede implementarse en las líneas de producción para detectar defectos menores durante el proceso de fabricación.

La integración de la IA de nivel empresarial puede ayudar a liberar a los trabajadores de tareas manuales repetitivas, mejorar el análisis de datos, la estrategia empresarial y la toma de decisiones, y optimizar los procesos de toda la organización. Para ello, las empresas deben disponer de una infraestructura que gestione adecuadamente los datos y sea compatible con la tecnología de IA. Disponer de un marco sólido de gobierno de datos ayuda a mantener los datos disponibles para todas las partes interesadas relevantes y a salvo de vulneraciones de datos.

También ayuda a promover el uso de análisis de datos avanzados. Parte de este marco implica una transformación digital y la integración de entornos de nube híbrida y multinube para ayudar a gestionar grandes volúmenes de datos. Una vez implantados estos sistemas, una organización puede empezar a extraer datos para obtener información y crear modelos de formación para instruir a las tecnologías de IA.

A medida que nuevas tecnologías entran en el mercado y las existentes mejoran, las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa son cada vez más numerosas. Los beneficios de la IA varían y requieren la integración de tecnologías y la plantilla humana para mejorar la eficiencia operativa e impulsar el valor comercial.

Algunos ejemplos que demuestran el uso de la inteligencia artificial en los negocios incluyen:

AIOps, inteligencia artificial para operaciones de TI, consiste en la práctica de utilizar modelos de IA, machine learning y procesamiento del lenguaje natural para optimizar las operaciones de TI y la gestión de servicios. AIOps permite a los equipos de TI examinar rápido grandes cantidades de datos y reducir la cantidad de tiempo necesario para detectar anomalías, solucionar errores y monitorear el rendimiento de los sistemas de TI. La inteligencia artificial ayuda a los equipos de TI a lograr una mayor observabilidad y proporciona información en tiempo real sobre las operaciones.

Los datos de los clientes ayudan a los equipos de marketing a desarrollar estrategias de marketing mediante la identificación de tendencias y patrones de gasto. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a procesar estos grandes conjuntos de datos para prever futuras tendencias de gasto y realizar análisis de la competencia. Esto ayuda a una organización a comprender mejor su lugar en el mercado.

Las herramientas de IA permiten la segmentación del marketing, una estrategia que utiliza los datos para adaptar las campañas de marketing a clientes específicos en función de sus intereses. Los equipos de ventas pueden utilizar estos mismos datos para hacer recomendaciones de productos basadas en análisis de clientes.

La IA permite a las empresas ofrecer un servicio de atención al cliente 24x7, y tiempos de respuesta más rápidos, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente. Los chatbots con IA pueden ayudar a los clientes a resolver consultas sencillas sin necesidad de un agente humano. Esta capacidad permite al personal humano del servicio de atención al cliente abordar problemas más complejos.

McKinsey informó del ahorro de 80 millones de dólares de una empresa de telecomunicaciones sudamericana que utilizó la IA conversacional para dar prioridad a los clientes de mayor valor.⁶ Las potentes herramientas de IA conversacional, como IBM watsonx Assistant, ayudan a los chatbots a superar algunos de los puntos débiles de los modelos anteriores, que no podían gestionar muchas preguntas de los clientes. 

La IA generativa (IA gen) es un campo en crecimiento que ayuda a las organizaciones a optimizar la creación de contenidos. Herramientas como ChatGPT proporcionan a los equipos de contenido herramientas potentes para crear contenido original. Estas herramientas pueden generar imágenes o texto a partir de instrucciones, y los diseñadores, redactores y responsables de contenidos pueden utilizar estos resultados generativos de la IA como ayuda para la lluvia de ideas, los esquemas y otras tareas del proyecto. Gartner estima que para 2025 la IA generativa se utilizará para crear el 30 % del contenido de marketing saliente, frente al 2 % en 2022⁷. Las herramientas generativas como IBM watsonx Code Assistant pueden ayudar a los desarrolladores generando código.

Aunque la generación de contenidos mediante IA sigue sin estar regulada en gran medida, los empleados humanos deben supervisar el uso de la IA en la generación de contenidos para evitar la infracción de derechos de autor, la publicación de información errónea u otras prácticas empresariales poco éticas.

Las herramientas de inteligencia artificial se pueden utilizar para mejorar la seguridad de la red, la detección de anomalías, la detección de del fraude y ayudar a prevenir las vulneraciones de datos. El aumento del uso de la tecnología en el lugar de trabajo crea mayores oportunidades para las violaciones de seguridad; para frustrar las amenazas y proteger los datos de la organización y de los clientes, las organizaciones deben ser proactivas en la detección de anomalías. Por ejemplo, los modelos de deep learning se pueden utilizar para examinar grandes conjuntos de datos de tráfico de red e identificar el comportamiento que podría indicar un intento de ataque a la red.

Las vulneraciones de datos pueden ser costosas y erosionar la confianza de los clientes. El informe "Cost of a Data Breach" de 2023 de IBM indica que el ahorro medio para las organizaciones que "utilizan ampliamente la IA y la automatización de la seguridad es de 1,76 millones de dólares en comparación con las organizaciones que no lo hacen".

La aplicación de la IA en la gestión de la cadena de suministro se presenta en forma de análisis predictivos, que ayudan a prever los precios futuros de los gastos de envío y material. El análisis predictivo también ayuda a las organizaciones a mantener los niveles de inventario adecuados. Esto reduce los cuellos de botella o el exceso de existencias de productos.

Las tecnologías de IA están evolucionando rápidamente y su uso se está ampliando para satisfacer una mayor variedad de necesidades y estrategias empresariales. Las nuevas tecnologías y la innovación de los líderes empresariales dictarán el futuro de la IA: entender cómo encaja la IA en su modelo de negocio es clave para mantener una ventaja competitiva.