La inteligencia artificial en los negocios es el uso de tecnologías de IA (como ML, NLP, GenAI, análisis predictivos 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 del uso de IA en los negocios es ayudar a las empresas a moverse más rápido, reducir el trabajo manual y descubrir insights aplicables en la práctica 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 gobernanza eficaz y un plan para el desarrollo de las habilidades de los empleados. También necesitan alinear las capacidades y las inversiones de IA con las necesidades comerciales específicas y los rendimientos esperados.
Según una investigación del IBM Institute for Business Value (IBV), el 79% de los ejecutivos afirma que la IA mejoró 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 destaca un desafío definitorio de la inteligencia artificial en los negocios de hoy: las empresas están viendo productividad y otros beneficios, pero muchas necesitan ayuda para conectar 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 con 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 respaldar o automatizar procesos en todas las funciones. Estas funciones comerciales pueden incluir marketing, ventas, atención al cliente, finanzas, adquisiciones, TI, desarrollo de software, Recursos Humanos y operaciones de la cadena de suministro.
Las tecnologías clave de IA incluyen:
El machine learning (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial que utiliza algoritmos para identificar patrones en los datos y generar predicciones o clasificaciones. En el ámbito empresarial, el machine learning puede ayudar con la previsión de la demanda, la detección de fraudes, la optimización de precios, la segmentación de clientes, la predicción de la deserción de clientes y la evaluación 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 utilizar machine learning para marcar transacciones sospechosas casi en tiempo real.
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) ayuda a las computadoras a comprender, interpretar y generar texto o voz. El PLN impulsa chatbots, asistentes virtuales, resumen de documentos, análisis de sentimientos, búsqueda, traducción y sistemas de gestión del conocimiento.
En la atención al cliente, la PNL 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 conversaciones en redes sociales, comentarios de productos y transcripciones de 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 contenido, 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 información o hacían predicciones, la IA generativa puede ayudar a producir borradores, ideas, código, documentación y recomendaciones. No obstante, los productos generados por la IA deben someterse a una adecuada revisión humana, validación y gobernanza. Esto es especialmente importante en industrias reguladas, en las que las organizaciones deben considerar 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 ocurrió. El análisis predictivo utiliza datos históricos y actuales para estimar lo que es probable que suceda a continuación. En conjunto, apoyan una mejor previsión, planeación de capacidad, optimización de la cadena de suministro, interacción del cliente y planeación financiera. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a un fabricante a anticipar fallas en el equipamiento o a una pequeña empresa a estimar el flujo de caja en función de las tendencias de ventas.
La visión artificial permite que los sistemas de IA interpreten imágenes y videos, dibujando información significativa a partir de datos visuales. Se utiliza en imágenes de atención médica, control de calidad de fabricación, monitoreo de estantes de venta minorista, procesamiento de reclamaciones de seguros, logística y seguridad en el lugar de trabajo.
La IA se ha convertido en una parte central 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 empleando 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 de las industrias. Por ejemplo, el 93% de los ejecutivos dice que la soberanía de la IA debe tenerse en cuenta en su estrategia comercial 2026, mientras que el 53% espera que la IA transforme los modelos de negocio en su industria para 2030. También esperan que la IA aumente la productividad en un 42% para 2030, y el 67% anticipa que la mayoría de las ganancias de productividad habilitadas por IA se capturarán para entonces.
Estos hallazgos reflejan un cambio más amplio: la IA empresarial está pasando de la experimentación a la ejecución. Las organizaciones no solo se preguntan: "¿Dónde podemos implementar la IA?" También se preguntan: “¿Cómo podemos usar la IA para crear una ventaja competitiva mientras administramos costos, seguridad, confianza y gobernanza?”
A medida que nuevas tecnologías ingresan al mercado y las existentes mejoran, crecen las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios. Algunos ejemplos incluyen:
La IA se utiliza comúnmente para automatizar tareas repetitivas, como la entrada de datos, la coincidencia 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 impulsada por 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 operar como un chatbot independiente, watsonx Orchestrate puede ayudar a optimizar 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 del cliente. Los chatbots impulsados por IA pueden responder preguntas comunes, redirigir problemas complejos al agente humano adecuado y ofrecer soporte siempre activo.
Los sistemas de IA más avanzados pueden resumir historiales de clientes, analizar sentimientos o integrarse con plataformas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Esto puede mejorar la interacción del cliente al ayudar a los empleados a comprender las necesidades de los clientes antes de responder.
Por ejemplo, un agente de servicio podría usar 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 contactar a 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 convertir, 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 pronosticar el rendimiento de la campaña, el valor de por vida del cliente y la demanda. Utilizada de manera 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 al mejorar la previsión de la demanda, la planificación de inventario, el enrutamiento logístico, el monitoreo de riesgos de proveedores y el análisis de precios.
Las cadenas de suministro son complejas y las interrupciones pueden provenir del 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 usar IA para identificar proveedores en riesgo de retraso, pronosticar la demanda regional o reequilibrar el inventario antes de que los artículos se agoten.
Esto es especialmente valioso en industrias como la venta minorista, la fabricación, la atención médica y los bienes de consumo, en las que la variabilidad de la demanda y la complejidad operativa pueden afectar los ingresos, los costos 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 administrar un volumen creciente de alertas, eventos y telemetría. La IA puede ayudar a reducir la fatiga alerta identificando qué eventos indican más probabilidades de un riesgo significativo. También puede apoyar la detección de fraudes, la protección de la identidad y la gestión de vulnerabilidades.
Sin embargo, la IA también introduce nuevos riesgos. Los empleados pueden compartir datos confidenciales 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 gobernanza de la IA, controles de acceso, monitoreo y políticas claras para el 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 cambiando de la simple finalización de código a los sistemas de ingeniería impulsados por IA que soportan una mayor parte del ciclo de vida del desarrollo de software. Por ejemplo, IBM Bob es una herramienta diseñada como socio de desarrollo de IA que ayuda a los equipos a planear, 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 costos.
Para las grandes organizaciones, esta modernización es importante porque muchos sistemas de misión crítica aún se ejecutan en código heredado y entornos híbridos. Los asistentes de codificación genéricos pueden ayudar con las tareas de programación comunes, pero las empresas a menudo necesitan un contexto más profundo, auditabilidad, control y soporte para entornos de aplicaciones complejas. IBM Bob está diseñado para ayudar a los equipos a reducir la carga cognitiva, mejorar la uniformidad y respaldar la modernización sin sacrificar la calidad.
El desarrollo asistido por IA puede ayudar a mejorar las habilidades de los desarrolladores al facilitar el acceso al conocimiento institucional. Los desarrolladores junior pueden aprender más rápido cuando la IA explica el código, genera documentación y recomienda patrones seguros. Los desarrolladores sénior pueden dedicar más tiempo a la arquitectura, la seguridad y la lógica empresarial.
La IA se emplea cada vez más en operaciones financieras y administrativas, en las que grandes volúmenes de datos estructurados hacen posible la automatización. En los procesos pedido a pago, por ejemplo, la IA puede respaldar la facturación, las cuentas por cobrar, los cobros y la gestión de pedidos identificando excepciones, recomendando acciones y mejorando el control.
Los equipos financieros también pueden emplear la IA para la elaboración de presupuestos, la previsión, la detección de anomalías, el soporte para cumplimiento y el modelado de escenarios. Los equipos de adquisiciones pueden analizar el rendimiento de los proveedores, los términos contractuales, los precios de mercado y los patrones de gasto para identificar oportunidades de ahorro.
En el sector de atención a la salud, 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 una gobernanza estricta, controles de privacidad y supervisión humana.
Lo mismo ocurre en la banca, los seguros, el gobierno y otras industrias reguladas. Las soluciones de IA deben ser explicables, seguras y auditables, además de estar alineadas con requisitos legales y éticos.
Cuando se implementa de manera responsable, la IA puede ayudar a las organizaciones a:
Para los equipos de pequeñas empresas, la IA puede ser especialmente valiosa porque puede ampliar la capacidad sin requerir grandes departamentos. Una pequeña empresa podría usar 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 las oportunidades que ofrece, la implementación de la IA plantea varios desafíos:
A medida que se expande el uso de la IA, la gestión de costos se vuelve más importante. Las empresas deben evaluar los modelos de precios, los controles de uso y la medición del retorno de la inversión (ROI) antes de escalar la IA de manera amplia.
Los sistemas de IA son tan útiles como los datos a los que pueden acceder. Los datos de mala calidad, incompletos o aislados pueden dar lugar a recomendaciones inexactas. Las empresas necesitan prácticas de gobernanza, integración y seguridad de datos que pongan a disposición los datos relevantes y, al mismo tiempo, protejan la información confidencial.
La IA puede exponer datos confidenciales si las herramientas no se rigen 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 resultados generados por IA.
La adopción de la IA cambia la forma en que trabajan las personas. Las empresas deben mejorar las habilidades de los empleados para usar las herramientas de IA de manera efectiva.
Los resultados generados por IA pueden ser inexactos, sesgados o incompletos. Las organizaciones necesitan políticas que definan el uso aceptable de la IA, los requisitos de revisión humana, el monitoreo de modelos, la protección de datos y las pistas de auditoría.
El proceso de integración de las herramientas de IA en las operaciones empresariales depende de los objetivos y el contexto empresarial de la organización. Los procesos estándar a menudo incluyen:
La inteligencia artificial en los negocios está evolucionando de herramientas aisladas a modelos operativos integrados. La siguiente fase consiste en agentes de IA, orquestación, datos de confianza, modelos específicos del sector y gobernanza integrados en el trabajo cotidiano.
Las empresas que tengan éxito con la IA irán más allá de la automatización de procesos antiguos para rediseñar el trabajo de manera más amplia en torno a las fortalezas complementarias de las personas y los sistemas de IA. La IA manejará más análisis rutinarios, coordinación y generación, mientras que los humanos brindarán 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 "Qué significa la IA generativa para los negocios". gartner.com.