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.
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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.
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.
