Productividad con IA e innovación

IBM se enfrentó a obstáculos similares a los de muchos de sus clientes. En todo el negocio, los analistas estaban abrumados con tareas repetitivas en lugar de ofrecer insights.

En RR. HH., los empleados pasaban colectivamente horas buscando políticas sobre viajes y beneficios en más de 175 países, mientras que los gerentes podían dedicar entre 15 y 20 minutos a cada uno de los miles de traslados anuales de empleados. Las adquisiciones dependían de más de 40 sistemas diferentes, lo que significaba que los equipos tenían que navegar por docenas de repositorios desconectados para responder a las preguntas de los proveedores. En TI, los servicios de asistencia técnica estaban desbordados con solicitudes rutinarias, como restablecer contraseñas.

En la cadena de suministro, con más de 10 millones de envíos, 350 000 SKU y más de 200 proveedores directos de piezas de producción que respaldan la demanda de más de 170 países, IBM se enfrentó a una creciente volatilidad, interrupciones frecuentes y datos muy fragmentados. El resultado fue una toma de decisiones lenta y manual y una visibilidad limitada de extremo a extremo, lo que provocó la pérdida de oportunidades para optimizar el inventario, reducir costos y mejorar el rendimiento logístico. Los equipos también tuvieron dificultades para acceder a información precisa y actualizada en los sistemas de cadena de suministro, ventas y finanzas, lo que provocó ineficiencias, una mala coordinación entre los stakeholders y la incapacidad de identificar y mitigar los riesgos con rapidez.

En ventas, los vendedores digitales dedicaban colectivamente un número significativo de horas al año a cambiar entre cinco aplicaciones de negocio diferentes para apoyar los esfuerzos de prospección. Los vendedores se vieron abrumados por la complejidad de navegar por múltiples sistemas aislados, que van desde plataformas de contenido de ventas y documentación de productos hasta herramientas de comunicación, para recuperar contenido relevante, elaborar mensajes de prospección y responder a las consultas de los clientes. Esta experiencia fragmentada redujo la productividad del vendedor, retrasó la progresión de los acuerdos y afectó la calidad del compromiso con el cliente.

El departamento fiscal de IBM dedicaba mucho tiempo a agregar y armonizar manualmente grandes volúmenes de datos granulares procedentes de múltiples sistemas fuente para preparar las miles de declaraciones de impuestos que la empresa presenta cada mes, cada una de ellas ajustada a la normativa específica de cada jurisdicción.

En general, había menos tiempo para el trabajo estratégico, ya que los empleados estaban abrumados con tareas tediosas.

El objetivo de IBM no era solo transformarse. Se trataba de crear un proyecto técnico para la productividad en toda la empresa utilizando IA, nube híbrida y automatización, junto con tecnologías de socios estratégicos y nuestra experiencia en consultoría.

Al aprovechar los habilitadores clave, como la IA y otras tecnologías, IBM obtuvo 3.5 mil millones de dólares en ganancias de productividad, con beneficios totales proyectados para alcanzar los 4.5 mil millones de dólares para fines de 2025.

Impacto a nivel de empresa

Se diseñaron más de 155 casos de uso de IA para funciones principales con el objetivo de agilizar el trabajo y escalar la toma de decisiones más rápida.

Impacto específico del dominio

• Finanzas:
  Durante los tres primeros meses de implementación, el equipo observó lo siguiente:
  • Reducción proyectada de aproximadamente el 90 % en el tiempo de ciclo en el procesamiento de libros diarios y flujos de trabajo relacionados.
  • Posibles ahorros de costos anuales de 600 000 USD para el equipo financiero que implementa la solución de automatización.
     
• Cadena de suministro y adquisiciones:
  • Se ahorraron aproximadamente 26 000 horas al año en adquisiciones con datos, IA y automatización.
  • Se permitió que los equipos de adquisiciones se enfocaran en la estrategia de proveedores y el abastecimiento estratégico.
  • Se redujo la complejidad y mejoró la gestión de gastos.
  • Desde 2022, la organización de la cadena de suministro de IBM ha logrado reducciones significativas de costos logísticos, aproximadamente un 30 % en tres años, impulsadas por el uso combinado de datos, IA y herramientas de automatización.
  • Aproximadamente un 15.6 % en ahorro de productividad en el costo de la cadena de suministro de hardware impulsado por IA y automatización.  
     
• Soporte de TI:
  • Se automatizaron las tareas rutinarias de TI, reduciendo los tickets de soporte estándar en un 56 % de 2022 a 2024.
  • Se resolvieron el 86 % de las consultas con agentes de IA.
  • Se logró una reducción inicial de costos de 18 millones de dólares, lo que ahora genera un ahorro anual continuo.
  • Se redujeron las llamadas y chats en un 74 % desde el lanzamiento de AskIT en 2023.
  • Aumentó la satisfacción de los empleados en AskIT a un CSAT del 91.6 %, 11.6 puntos más que en su lanzamiento inicial.
     
• RR. HH.:
  • El agente de IA AskHR ahora resuelve el 94 % de las consultas comunes, lo que resulta en una reducción del 75 % en los tickets de soporte en comparación con los niveles históricos, resultados logrados a través de un proceso de transformación que comenzó en 2017.
  • Se redujo el presupuesto operativo en un 40 % en los últimos cuatro años gracias a los esfuerzos generales de transformación.
    
    
• Impuesto:
  • Se espera ahorrar decenas de miles de horas al año gracias a tres casos de uso que automatizan procesos que antes eran manuales y requerían mucho tiempo.
  • Más del 95 % de precisión en la revisión de facturas en la primera pasada con agentes de IA en pruebas en 18 de los 19 formatos de factura.
  • EY.ai para impuestos, creado con IBM watsonx, en colaboración con Ernst & Young, LLP, se desarrolló para ayudar a optimizar el cumplimiento fiscal global y respaldar la transformación impulsada por IA.
    
    
• Ventas:
  • Sales Assistant, la capacidad de IA más utilizada dentro de la suite AskSales, ha respondido a más de 250 000 preguntas de vendedores hasta la fecha en 2025, lo que ahorra horas en investigación e insights.
  • AskSales, aprovechando sus diversas capacidades, marca la pauta de una solución unificada de IA agéntica para el equipo de ventas de IBM.

Impacto futuro

IBM también está desarrollando AskIBM para reunir y orquestar agentes de IA específicos de cada dominio, haciéndolos más accesibles e integrados perfectamente en los flujos de trabajo de los empleados como parte de nuestra estrategia futura.

IBM es una empresa multinacional de tecnología con una vasta historia que se remonta a 1911. Atendemos a una clientela diversa, ofreciendo una amplia gama de productos y servicios en computación en la nube, IA, analytics de datos y consultoría. IBM es reconocida por su compromiso con la innovación, con un enfoque significativo en la investigación y el desarrollo. Nuestra fuerza laboral está formada por profesionales talentosos, que contribuyen a los importantes ingresos e influencia de IBM en las industrias tecnológicas.