La inteligencia artificial en los negocios es el uso de tecnologías de IA (como machine learning, procesamiento del lenguaje natural, IA generativa, análisis predictivo y visión artificial) para automatizar el trabajo, optimizar las operaciones, mejorar la toma de decisiones e impulsar el valor empresarial.
Inicialmente, la IA en los negocios se centraba en proyectos piloto o en automatización sencilla. Hoy en día, a medida que la tecnología madura y su adopción crece, las organizaciones utilizan la IA para:
El objetivo de utilizar la IA en los negocios es ayudar a las empresas a moverse más rápido, reducir el trabajo manual y descubrir perspectivas procesables que el análisis de datos tradicional por sí solo podría pasar por alto.
Al mismo tiempo, el uso exitoso de la IA requiere mucho más que la adopción de aplicaciones independientes o chatbots. Las empresas necesitan la base de datos adecuada, un modelo de gobierno eficaz y un plan para el desarrollo de las habilidades de los empleados. También necesitan alinear las capacidades y las inversiones en IA con las necesidades empresariales específicas y los rendimientos esperados.
Según una investigación del IBM Institute for Business Value (IBV), el 79 % de los ejecutivos afirma que la IA ha mejorado la productividad y contribuirá significativamente a sus ingresos para 2030, pero solo el 24 % puede ver con claridad de dónde provendrán esos ingresos. Esta brecha pone de manifiesto uno de los principales retos de la inteligencia artificial en el mundo empresarial actual: las empresas están obteniendo beneficios en materia de productividad y otros ámbitos, pero muchas necesitan ayuda para vincular el uso de la IA con los resultados financieros y la ventaja competitiva a largo plazo.
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La inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas informáticos que realizan tareas comúnmente asociadas a la inteligencia humana, como entender el lenguaje, reconocer patrones, hacer predicciones, generar contenido y recomendar acciones. En un entorno empresarial, los sistemas de IA utilizan datos, algoritmos y modelos para apoyar o automatizar procesos entre funciones. Estas funciones empresariales pueden incluir marketing, ventas, atención al cliente, finanzas, compras, IT, desarrollo de software, recursos humanos y operaciones de cadena de suministro.
Las tecnologías clave de IA incluyen:
El machine learning (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para identificar patrones en los datos y generar predicciones o clasificaciones. En entornos empresariales, el machine learning puede ayudar con la previsión de la demanda, la detección del fraude, la optimización de precios, la segmentación de clientes, la predicción de abandonos y la puntuación de riesgos.
Por ejemplo, un minorista podría utilizar modelos de machine learning para analizar los datos de los clientes, el comportamiento del comercio electrónico, los niveles de inventario y los patrones de compra estacionales para predecir qué productos se venderán en regiones específicas. Una institución financiera podría usar machine learning para detectar transacciones sospechosas en casi en tiempo real.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) ayuda a los ordenadores a comprender, interpretar y generar texto o voz. El PLN impulsa chatbots, asistentes virtuales, resumen de documentos, análisis de sentimiento, búsqueda, traducción y sistemas de gestión del conocimiento .
En el servicio de atención al cliente, el PLN puede ayudar a clasificar las solicitudes de servicio entrantes, resumir las interacciones anteriores y recomendar las mejores acciones a los agentes humanos. En marketing, puede analizar fuentes como las conversaciones en las redes sociales, las reseñas de productos y las transcripciones de las llamadas para identificar las necesidades emergentes de los clientes.
La IA generativa crea nuevos contenidos, como texto, código, imágenes, resúmenes, descripciones de productos, informes, correos electrónicos y pruebas de software, basados en instrucciones y contexto. En los negocios, la IA generativa se utiliza cada vez más para la creación de contenidos, la investigación de mercado, el desarrollo de software, el descubrimiento de conocimientos y la productividad de los empleados.
A diferencia de las herramientas de IA anteriores que principalmente clasificaban la información o hacían predicciones, la IA generativa puede ayudar a producir borradores, ideas, código, documentación y recomendaciones. Sin embargo, los outputs generados por la IA deben someterse a la revisión humana adecuada, validación y gobierno. Esto es especialmente importante en sectores regulados, donde las organizaciones deben tener en cuenta la precisión, la privacidad, la seguridad, la propiedad intelectual, el sesgo y el cumplimiento de leyes, regulaciones y políticas internas.
El análisis de datos puede ayudar a las organizaciones a entender lo que ha sucedido. El análisis predictivo utiliza datos históricos y actuales para estimar lo que es probable que suceda a continuación. Juntos, ayudan a mejorar las previsiones, la planificación de la capacidad, la optimización de la cadena de suministro, el compromiso con el cliente y la planificación financiera. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a un fabricante a anticipar fallos en los equipos o a una pequeña empresa a estimar el flujo de caja en función de las tendencias de ventas.
La visión artificial permite a los sistemas de IA interpretar imágenes y vídeos, extrayendo información significativa de datos visuales. Se utiliza en el diagnóstico por imagen, el control de calidad en el sector de la fabricación, la monitorización de los estantes en los comercios minoristas, la tramitación de reclamaciones de seguros, la logística y la seguridad en el trabajo.
La IA se ha convertido en una parte fundamental de la estrategia empresarial a medida que las organizaciones buscan formas de mejorar tanto la eficiencia como el crecimiento. El uso inicial se centró en la automatización de tareas repetitivas. Organizaciones más avanzadas están utilizando ahora la IA para rediseñar modelos operativos, crear nuevos productos y mejorar la toma de decisiones.
Las investigaciones indican que la IA se está convirtiendo en un elemento central para la productividad y la transformación industrial. Por ejemplo, el 93 % de los directivos afirma que la soberanía de la IA debe tenerse en cuenta en su estrategia empresarial para 2026, mientras que el 53 % espera que la IA transforme los modelos de negocio en su sector para 2030. También esperan que la IA aumente la productividad un 42 % de aquí a 2030, y el 67 % anticipa que la mayoría de los aumentos de productividad gracias a la IA se capturarán para entonces.
Estos resultados reflejan un cambio más amplio: la IA para empresas está pasando de la fase experimental a la de ejecución. Las organizaciones no solo se preguntan: "¿Dónde podemos implementar la IA?". Se preguntan: "¿Cómo podemos utilizar la IA para crear una ventaja competitiva al tiempo que gestionamos los costes, la seguridad, la confianza y el gobierno?".
A medida que nuevas tecnologías entran en el mercado y las existentes mejoran, crecen las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios. Algunos ejemplos son:
La IA se utiliza habitualmente para automatizar tareas repetitivas como la introducción de datos, el cotejo de facturas, la clasificación de correos electrónicos, la generación de informes, la programación, la revisión de documentos y la incorporación de empleados. Este tipo de automatización ayuda a los empleados a dedicar menos tiempo a tareas que consumen mucho tiempo y más tiempo a trabajos de mayor valor.
La automatización moderna con IA también va más allá de las tareas individuales. Herramientas como IBM® watsonx Orchestrate están diseñadas para ayudar a los empleados a coordinar el trabajo entre aplicaciones, sistemas y equipos. En lugar de funcionar como un chatbot independiente, watsonx Orchestrate puede ayudar a agilizar los flujos de trabajo conectando tareas, datos y aplicaciones empresariales para que las personas puedan hacer su trabajo más rápido.
La IA se utiliza ampliamente en la atención al cliente para ayudar a las empresas a responder más rápido, mejorar la calidad del servicio y personalizar las experiencias de los clientes. Los chatbots con IA pueden responder a preguntas habituales, derivar los problemas complejos al agente humano adecuado y ofrecer asistencia permanente.
Los sistemas de IA más avanzados pueden resumir los historiales de los clientes, analizar las opiniones o integrarse con las plataformas de gestión de la relación con el cliente (CRM). Esto puede mejorar el compromiso con el cliente al ayudar a los empleados a comprender las necesidades de los clientes antes de responder.
Por ejemplo, un agente de servicios podría utilizar la IA para ver un resumen conciso de las compras recientes de un cliente, los tickets abiertos, el historial de soporte y el motivo probable para ponerse en contacto con la empresa. El resultado es un soporte más rápido y relevante.
Los equipos de marketing utilizan herramientas de IA para analizar los datos de los clientes, identificar segmentos, probar nuevos mensajes, generar ideas para campañas y optimizar las estrategias de marketing. La IA puede ayudar a los equipos a comprender qué audiencias tienen más probabilidades de convertirse, qué canales funcionan mejor y qué mensajes resuenan en el correo electrónico, la búsqueda, el comercio electrónico, las redes sociales y LinkedIn.
La IA generativa puede apoyar la creación de contenido mediante la redacción de textos de productos, variaciones de anuncios, publicaciones en redes sociales y resúmenes de campañas. El análisis predictivo puede ayudar a prever el rendimiento de la campaña, el valor del ciclo de vida del cliente y la demanda. Utilizada de forma responsable, la IA ayuda a los equipos a tomar decisiones más informadas basadas en datos.
La IA puede ayudar a las empresas a optimizar las operaciones de la cadena de suministro mejorando la previsión de la demanda, la planificación de inventarios, el enrutamiento logístico, la monitorización de riesgos de proveedores y el análisis de precios.
Las cadenas de suministro son complejas y las interrupciones pueden deberse al clima, eventos geopolíticos, escasez de mano de obra, retrasos en el transporte o cambios repentinos en la demanda. Los sistemas de IA pueden analizar conjuntos de datos internos y externos para detectar patrones y recomendar acciones. Por ejemplo, una empresa podría utilizar la IA para identificar a los proveedores con riesgo de retraso, prever la demanda regional o reequilibrar el inventario antes de que los artículos se agoten.
Esto es especialmente valioso en sectores como el comercio minorista, la fabricación, la sanidad y los bienes de consumo, donde la variabilidad de la demanda y la complejidad operativa pueden afectar a los ingresos, los costes y la satisfacción del cliente.
La IA puede ayudar a los equipos de ciberseguridad a detectar anomalías, identificar comportamientos sospechosos, priorizar alertas, investigar incidentes y responder más rápido a las amenazas.
A medida que las organizaciones utilizan más servicios en la nube, dispositivos conectados y herramientas de IA, los equipos de seguridad deben gestionar un volumen creciente de alertas, eventos y telemetría. La IA puede ayudar a reducir la fatiga por alertas al identificar qué eventos son más probables que indiquen un riesgo significativo. También puede apoyar la detección del fraude, la protección de identidad y la gestión de la vulnerabilidad.
Sin embargo, la IA también introduce nuevos riesgos. Los empleados pueden compartir datos sensibles con herramientas no autorizadas, los atacantes pueden usar IA generativa para crear mensajes de phishing más convincentes y los propios modelos de IA pueden convertirse en objetivos. Por esta razón, las empresas necesitan el gobierno de la IA, los controles de acceso, la monitorización y políticas claras para un uso responsable de la IA.
Los desarrolladores de software están utilizando la IA para escribir código, generar pruebas, explicar sistemas heredados, documentar API, solucionar errores y modernizar aplicaciones.
El mercado está pasando de la simple finalización de código a los sistemas de ingeniería con IA que admiten una mayor parte del ciclo de vida del desarrollo del software. Por ejemplo, IBM Bob es una herramienta diseñada como socio de desarrollo de IA que ayuda a los equipos a planificar, programar, probar, documentar, modernizar y gestionar la entrega de software. Da soporte a las necesidades de desarrollo empresarial, como la modernización de Java, la comprensión de las aplicaciones COBOL y RPG, la automatización de DevOps, el desarrollo consciente de las políticas y la transparencia de costes.
Para las grandes organizaciones, esta modernización es importante porque muchos sistemas de misión crítica siguen funcionando con código heredado y entornos híbridos. Los asistentes de codificación genéricos pueden ayudar con tareas comunes de programación, pero las empresas suelen necesitar un contexto más profundo, auditabilidad, gobierno y soporte para entornos de aplicaciones complejos. IBM Bob está diseñado para ayudar a los equipos a reducir la carga cognitiva, mejorar la coherencia y respaldar la modernización sin sacrificar la calidad.
El desarrollo asistido por la IA puede ayudar a mejorar las habilidades de los desarrolladores al facilitar el acceso a los conocimientos institucionales. Los desarrolladores júnior pueden aprender más rápido cuando la IA les explica el código, genera documentación y les recomienda patrones seguros. Los desarrolladores sénior pueden dedicar más tiempo a la arquitectura, la seguridad y la lógica empresarial.
La IA se utiliza cada vez más en las operaciones financieras y administrativas, donde los grandes volúmenes de datos estructurados hacen que la automatización sea práctica. En los procesos de gestión del ciclo de cobro, por ejemplo, la inteligencia artificial puede facilitar la facturación, la gestión de cuentas por cobrar, el cobro de deudas y la gestión de pedidos de venta, identificando excepciones, recomendando medidas y mejorando el control.
Los equipos financieros también pueden utilizar la IA para la elaboración de presupuestos, la previsión, la detección de anomalías, el apoyo al cumplimiento y el modelado de escenarios. Los equipos de compras pueden analizar el rendimiento de los proveedores, las condiciones contractuales, los precios de mercado y los patrones de gasto para identificar oportunidades de ahorro.
En el sector sanitario, la IA puede apoyar la documentación clínica, el análisis de imágenes, la programación de pacientes, el procesamiento de reclamaciones, el análisis de la salud poblacional y la previsión operativa. La IA puede ayudar a identificar patrones en los datos de los pacientes, pero las organizaciones sanitarias deben aplicar un gobierno sólido, controles de privacidad y supervisión humana.
Lo mismo ocurre en la banca, los seguros, el gobierno y otros sectores regulados. Las soluciones de IA deben ser explicables, seguras, auditables y alineadas con los requisitos legales y éticos.
Cuando se implementa de manera responsable, la IA puede ayudar a las organizaciones a:
Para los equipos de las pequeñas empresas, la IA puede resultar especialmente valiosa, ya que permite ampliar la capacidad sin necesidad de contar con grandes departamentos. Una pequeña empresa puede utilizar la IA para chatbots de atención al cliente, descripciones de productos de comercio electrónico, soporte de contabilidad, actualizaciones de CRM, planificación de redes sociales o análisis de precios.
A pesar de la oportunidad, implementar la IA conlleva varios desafíos.
A medida que se generaliza el uso de la inteligencia artificial, la gestión de los costes cobra mayor importancia. Las empresas deberían evaluar los modelos de precios, los controles de uso y la medición del ROI antes de ampliar la IA en general.
La utilidad de los sistemas de IA depende exclusivamente de los datos a los que puedan acceder. Los datos de mala calidad, incompletos o en silos pueden llevar a recomendaciones inexactas. Las empresas necesitan prácticas de gobierno, integración e seguridad de datos que hagan disponibles los datos relevantes mientras protegen la información sensible.
La IA puede revelar datos confidenciales si las herramientas no se gestionan adecuadamente. Las organizaciones deben evaluar dónde se procesan los datos, quién puede acceder a los modelos, qué registros se conservan y cómo se revisan los outputs generados por la IA.
La adopción de la IA cambia la forma en que las personas trabajan. Las empresas deberían mejorar las habilidades de los empleados para que utilicen las herramientas de IA de forma eficaz.
Los outputs generados por la IA pueden ser inexactos, sesgados o incompletos. Las organizaciones necesitan políticas que definan el uso aceptable de la IA, los requisitos de revisión humana, la monitorización de modelos, la protección de datos y los registros de auditoría.
El proceso para integrar herramientas de IA en las operaciones empresariales depende de los objetivos y del contexto empresarial de la organización. Los procesos estándar suelen incluir:
La inteligencia artificial en las empresas está evolucionando de herramientas aisladas a modelos operativos integrados. La siguiente fase consiste en integrar en el trabajo diario los agentes de IA, la orquestación, los datos fiables, los modelos específicos del sector y el gobierno.
Las empresas que tengan éxito con IA irán más allá de automatizar procesos antiguos para rediseñar el trabajo de forma más amplia en torno a las fortalezas complementarias de las personas y los sistemas de IA. La IA se encargará de los análisis, la coordinación y la generación más rutinarios, mientras que los humanos aportarán juicio, creatividad, supervisión ética, gestión de relaciones y dirección estratégica.
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1, 2 “The state of AI in 2022—and a half decade in review“. McKinsey & Company. 6 de diciembre de 2022
3 “What is artificial intelligence?“. IBM.com
4 “What is natural language processing?“. IBM.com
5 “What is computer vision?“. IBM.com
6 “Generative AI will first be successfully scaled in business operations“. Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller. McKinsey & Company. 5 de febrero de 2024.
7 “What Generative AI Means for Business“. gartner.com.