¿Qué es la inteligencia artificial (AI) en el ámbito empresarial?

La AI en el ámbito empresarial ayuda a mejorar la productividad y agilizar las operaciones para aumentar el valor comercial

Las tecnologías de inteligencia artificial como el machine learning, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) aprovechan el poder de los datos para mejorar la resolución de problemas y la toma de decisiones a una escala que supera las capacidades humanas. Capacidades como el análisis predictivo, que puede emplear datos para predecir resultados futuros y modelar posibilidades en función de las tendencias, hacen realidad los beneficios de la AI de forma tangible. Desde la productividad diaria hasta el impulso de la innovación, la AI también revolucionó los negocios. Y, para las organizaciones astutas, la AI puede seguir llevando las operaciones empresariales a nuevos niveles.

OpenAI popularizó la AI generativa, que se basa en el aprendizaje profundo, las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de lenguaje grandes para generar nuevo contenido, para uso comercial general (e individual). Este acceso democratizado a la AI provocó una ola de adopción de AI en las empresas.

Los primeros usuarios ya están viendo los beneficios materiales de la AI generativa. Según McKinsey¹, la organización promedio usa AI generativa en marketing, ventas, desarrollo de productos y desarrollo de servicios. Las organizaciones creen que la tecnología conducirá a un cambio significativo o disruptivo en las industrias de todo el mundo.

La versatilidad de la AI permite que se aplique en diversas funciones empresariales. Desde TI hasta estrategia, hay una amplia gama de casos de uso de AI.

La AI en las operaciones de TI

La AI en operaciones de TI (AIOps) emplea machine learning y big data para analíticas predictivas y detección de anomalías. Esto mejora la eficiencia de TI y minimiza el tiempo de inactividad. Suele emplear una plataforma de datos escalable para reunir diversos datos, como logs, métricas, trazas, datos de rendimiento y eventos, y datos de infraestructura y red. La AI mejora las prácticas de observabilidad y la eficiencia general de TI, ya que analiza con rapidez los sets de datos para la resolución de problemas y la administración general de la infraestructura.

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La AI en la ciberseguridad

A medida que los entornos digitales se expanden, también lo hacen las superficies de amenazas. La AI en ciberseguridad se basa en algoritmos de machine learning para analizar grandes cantidades de datos de seguridad y operaciones. Al separar los falsos positivos, detectar anomalías verdaderas y automatizar la respuesta a incidentes, la AI ayuda a las organizaciones a dedicar menos tiempo a examinar las alertas y más tiempo a investigar y abordar las amenazas.

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Por ejemplo, las redes de distribución de contenidos (CDN) analizan el tráfico entrante en busca de anomalías. Si una dirección IP solicita una gran cantidad de datos en un corto período de tiempo, determinará que es probable que se trate de tráfico de bots o scrapers, y luego la bloqueará durante un período de tiempo determinado. Así es como sitios como Ticketmaster previenen que los bots compren todas las entradas de Taylor Swift u Oasis (o intentan hacerlo).

La AI en la analítica de negocios

La AI transforma la analítica de negocios al procesar y analizar grandes sets de datos en tiempo real. Al igual que en las operaciones de TI, la AI emplea los datos empresariales para descubrir patrones ocultos, prever tendencias y proporcionar información procesable que informe sobre la toma de decisiones estratégicas.

Durante la temporada navideña, por ejemplo, la AI puede avisar a las fábricas y tiendas de comestibles cuándo se debe realizar un pedido de existencias. Según datos anteriores, ¿cuántos pavos necesitará pedir una tienda para satisfacer la demanda navideña?

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La AI en la estrategia empresarial

La AI brinda soporte a la estrategia empresarial al facilitar la gestión de riesgos, el monitoreo de la competencia y el análisis de operaciones. Simula escenarios, evalúa riesgos e identifica oportunidades de crecimiento, lo que les permite a los líderes tomar decisiones basadas en datos con confianza.

Por ejemplo, una empresa puede emplear modelos de AI generativa para generar y analizar rápidamente nuevas ideas de productos en función de las preferencias de los clientes, las tendencias externas del mercado, como el sentimiento social y el comportamiento de compra, y la información de la competencia. Esto permitiría a una empresa decidir rápidamente qué producto fabricar, dónde asignar el presupuesto y cuántos empleados deben dedicar al nuevo esfuerzo. La ideación manual de productos quedaría obsoleta, ya que las organizaciones pueden usar la AI para analizar rápidamente todos los factores que influyen en qué productos se fabrican.

La AI en el marketing y las ventas

Las herramientas de AI ayudan a los equipos de marketing y ventas a obtener información procesable a partir de los datos de clientes y competidores. Las herramientas de analíticas y monitoreo mediante AI también brindan información sobre el comportamiento del cliente, lo que permite campañas más efectivas. Al ofrecer experiencias personalizadas, optimizar la orientación de anuncios y automatizar la puntuación de clientes, la AI está cambiando el panorama de marketing y ventas, así como las expectativas de los clientes.

La AI en la atención al cliente

Los chatbots impulsados por AI, machine learning y procesamiento de lenguaje natural mejoran el servicio al cliente al proporcionar respuestas instantáneas y precisas durante todo el día. Basados en datos patentados mediante RAG, estos chatbots pueden responder preguntas sobre cualquier cosa, desde el estado de un pedido en un sitio de comercio electrónico hasta ayudar con la instalación de un timbre con video. Estas herramientas reducen los tiempos de espera, mejoran la satisfacción y permiten a los equipos de soporte centrarse en problemas complejos.

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La AI en la generación de contenido

La AI generativa puede crear contenido para blogs, redes sociales y campañas de marketing. Desde la escritura hasta la producción de imágenes o videos, la AI generativa es una herramienta útil de lluvia de ideas y de ahorro de tiempo para los equipos creativos.

En última instancia, la AI puede ayudar a las marcas a desarrollar formas nuevas y creativas de interactuar con sus audiencias de forma más rápida y coherente. No obstante, están apareciendo regulaciones para prevenir el contenido engañoso o falso publicado por organizaciones que no señalan que es contenido generado por AI. Las organizaciones deberían tener que etiquetar qué contenido fue creado por AI para prevenir la desinformación.

La AI en la búsqueda

Las aplicaciones de búsqueda se pueden mejorar con AI mediante machine learning y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer búsquedas semánticas o experiencias de búsqueda conversacional. Como resultado, la AI permite experiencias de búsqueda más intuitivas que ayudan a los usuarios a acceder rápidamente a la información que necesitan. Desde el punto de vista del cliente, la AI mejora la funcionalidad de búsqueda al ofrecer resultados más relevantes y precisos basados en la ubicación geográfica, las búsquedas anteriores, etc.

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La AI está cambiando cómo operan las empresas, al ofrecerles a las organizaciones muchos beneficios en eficiencia, toma de decisiones y crecimiento.

• Acceso más rápido a la información: la AI mejora el intercambio de conocimientos dentro de las organizaciones. Las capacidades de procesamiento de datos de la AI también significan analíticas mejoradas, lo que da como resultado un acceso más rápido a la información, y un acceso más rápido a información procesable.
• Mejora de la productividad: al automatizar los flujos de trabajo, la AI puede agilizar las operaciones y hacerse cargo de las tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Los empleados pueden centrarse en actividades que agreguen más valor y fomenten la innovación y el crecimiento. De hecho, el 83 % de los líderes de TI creen que el uso de AI para obtener información basada en datos mejorará la productividad.
• Mayor satisfacción del cliente: al habilitar la personalización y el ajuste de relevancia, la AI puede ayudar a mejorar la satisfacción del cliente, ya que les brinda a los clientes lo que necesitan en el momento en que lo necesitan. Si una marca puede resolver problemas de manera eficiente y crear una experiencia personalizada en la que el cliente se sienta valorado, esto naturalmente dará lugar a una mejor lealtad a la marca.
• Ventaja competitiva: al aumentar la productividad, reducir el error humano, permitir un acceso más rápido a la información y mejorar la satisfacción del cliente, la AI, cuando se integra de manera temprana y eficiente en un stack tecnológico, tiene el potencial de impulsar una ventaja competitiva.
  

Las promesas de usar AI en el ámbito empresarial también conllevan desafíos y riesgos, en especial, en lo que respecta a la integración de la AI.

Barrera tecnológica: no todas las organizaciones están equipadas para incorporar tecnologías de AI en su stack. En otras palabras, las organizaciones que no han alcanzado la madurez de los datos o no tienen acceso a la arquitectura e infraestructura de datos necesarias pueden tener dificultades para implementar tecnologías de AI.

Brecha de habilidades: si bien se supone que la AI debe cerrar la brecha en las habilidades tecnológicas que enfrentan las organizaciones, a menudo debido a entornos digitales cada vez más complejos, las habilidades de AI en sí mismas tienen una gran demanda. Debido a que la tecnología en sí evoluciona con rapidez, los expertos en AI son escasos. Por lo tanto, la implementación y ejecución adecuadas pueden ser un desafío. Luego, para aprovechar al máximo la tecnología, las organizaciones tienen que volver a capacitar a los equipos en la nueva tecnología y los nuevos procesos. A medida que surgen actualizaciones, el ciclo continúa.

Expansión de la AI y deuda técnica: cuando las organizaciones implementan múltiples soluciones de AI con múltiples proveedores, el costo a largo plazo superará con creces lo que se presupuestó originalmente, lo que dará como resultado deuda técnica, y no podrán escalar con la expansión de las herramientas. A medida que la organización (y sus datos) crecen, las soluciones puntuales no podrán satisfacer las nuevas demandas. Los empleados que usan las soluciones de AI se verán abrumados por los requisitos de mantenimiento del sistema, la validación y conciliación de datos, y los silos de datos.

Desplazamiento laboral: aunque la AI se considera una herramienta para complementar las capacidades humanas, puede representar la automatización de muchas funciones del lugar de trabajo en todos los sectores, desde las analíticas hasta la creatividad, y la fabricación. Como consecuencia, la AI tiene el potencial de desplazar puestos de trabajo y afectar de forma negativa a los trabajadores en muchos campos.

Seguridad de los datos: muchas organizaciones son reacias a adoptar AI, o AI generativa en particular, debido a la falta de confianza en la seguridad de los datos. Los modelos de AI pueden funcionar como cajas negras, por lo que garantizar el cumplimiento normativo y la protección de los datos son las principales preocupaciones. A pesar de la aparición de nuevas tecnologías como Retrieval-Augmented Generation (RAG), una técnica hecha para fuentes de datos privadas o propietarias, las organizaciones son conscientes de la exposición de sus datos a las amenazas de seguridad.

Falta de gobernanza: la rápida adopción de la AI ha llevado a una falta de gobernanza adecuada. Sortear las regulaciones internacionales o regionales es más complejo que nunca gracias a la AI. Las grandes organizaciones pueden ser reacias a implementar cambios radicales en sus procesos si las posibles medidas legislativas de AI podrían afectarlas.

Ya estamos en presencia del impacto transformador de la AI en todas las industrias. En nuestros propios hogares, hemos visto que los servicios de streaming ofrecen recomendaciones personalizadas y los dispositivos domésticos inteligentes nos ayudan a regular la temperatura y la iluminación con comandos de voz. La AI en el ámbito empresarial ha operado más en segundo plano, al transformar silenciosamente la forma en que se realiza el trabajo.

Servicios financieros

En los servicios financieros, las capacidades analíticas mejoradas de la AI perfeccionan la detección de fraudes, la gestión de riesgos de seguridad y las experiencias de los clientes. La AI puede agilizar las aprobaciones de préstamos, personalizar el asesoramiento financiero y mejorar los procesos de cumplimiento. Los asesores automatizados que funcionan con algoritmos de AI ofrecen a los inversionistas una forma accesible y personalizada de gestionar sus carteras de inversión, gracias a su automatización.

Tecnología

En el sector tecnológico, la AI potencia la innovación de productos, optimiza las operaciones, mitiga los riesgos de seguridad e impulsa avances en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y los sistemas autónomos. Permite a las organizaciones crear soluciones que ofrecen una personalización de primera calidad, así como una visibilidad integral entre sectores.

Venta por menor

En el sector minorista, la AI ayuda a las empresas a personalizar las experiencias de compra, gestionar el inventario y prever la demanda. Los comercios minoristas pueden usar recomendaciones basadas en AI y precios dinámicos para maximizar los ingresos y la satisfacción del cliente.

Telecomunicaciones

La AI mejora la optimización de la red, predice las interrupciones de servicio y mejora la atención al cliente. Los proveedores de telecomunicaciones emplean AI para analizar los patrones de uso y ofrecer experiencias personalizadas a los clientes a través de motores de relevancia.

Sector público

Los gobiernos y las organizaciones del sector público pueden aprovechar las analíticas de AI para la planificación urbana, la seguridad pública y la participación ciudadana. Las herramientas impulsadas por AI pueden ayudar a agilizar las operaciones, apoyar a los trabajadores del gobierno, mejorar la asignación de recursos y optimizar los servicios públicos.

Aunque no hay una solución única para implementar AI en el ámbito empresarial, en general requiere un enfoque estratégico que siga una regla clave: empezar de a poco.

Paso 1: Identificar el problema

La AI tiene muchos beneficios, pero es posible que no la necesites en todos los aspectos de tus operaciones. Enfócate en el problema que quieres resolver con AI mediante la realización de una auditoría de tus operaciones. Esto garantizará que maximices tus recursos y obtengas el máximo valor.

Paso 2: Identificar cómo se ve el éxito

Para tener éxito en la implementación de la AI en tu empresa, tendrás que establecer un conjunto de KPI que te ayuden a medir qué significa “bueno” para ti. Comprender cómo la AI mueve la aguja de la productividad en tu organización es solo uno de los varios indicadores de rendimiento. Otros pueden incluir un aumento en la satisfacción de los clientes, evaluada mediante las reseñas en un contexto de soporte al cliente, una disminución de los tickets de soporte o tiempos de resolución más rápidos.

Paso 3: Elige un modelo

Son muchas las cosas que influirán en el modelo de AI que elijas. El costo, el idioma, tu ecosistema de TI, tus capacidades y línea de tiempo de despliegue, las regulaciones de privacidad de datos y la gobernanza serán factores determinantes. Tendrás que decidir si quieres preentrenar un LLM, perfeccionar un modelo o usar RAG. Esto servirá como base de tu arquitectura de AI.

Paso 4: Probar rápido, equivocarse rápido

Una vez que hayas ajustado tu modelo de AI a las especificaciones correctas, es hora de desplegarlo. El monitoreo activo es clave en esta etapa, querrás asegurarte de que la AI se esté comportando como fue entrenada en un entorno en vivo, verificando la precisión, la velocidad y la relevancia (dependiendo del caso de uso). En esta etapa, querrás crear un bucle de retroalimentación, enriquecer tu LLM, ajustar la experiencia del usuario y establecer una arquitectura de referencia que pueda escalar.

Paso 5: Establecer límites

Las iniciativas de AI tienen su propio conjunto de desafíos: desde la privacidad y el cumplimiento de los datos hasta las consideraciones éticas, el control de calidad y la gestión de riesgos. Debes anticiparte a potenciales obstáculos y asegurarte de que tu proyecto se alinee con tus objetivos comerciales. Deberás tener en cuenta las normativas globales al tiempo que realizas el monitoreo de aspectos como el sentimiento de la respuesta y la prevalencia de las alucinaciones.

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Paso 6: Establecer un cronograma

Describe un marco temporal; prueba con un trimestre. En dicho tiempo, establece objetivos intermedios para los días 30 y 90. Usa el trimestre para demostrar el valor de tu caso de uso impulsado con AI. Las necesidades específicas de tu empresa, la conformación de tu equipo y la tecnología en la que trabajan o agregan a tu stack, afectarán la velocidad con la que puedes desplegar tu primer caso de uso y reunir información. Esto te dará una idea estable de cuándo puedes esperar ver resultados en función de los KPI que establezcas en el paso 2.

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