¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en los negocios?

La inteligencia artificial, o el desarrollo de sistemas informáticos y aprendizaje automático para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la inteligencia humana, afecta a una serie de procesos empresariales. Las organizaciones utilizan la inteligencia artificial (IA) para fortalecer el análisis de datos y la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente, generar contenido, optimizar las operaciones de TI, las ventas, las prácticas de marketing y ciberseguridad, entre otras cosas. A medida que las tecnologías de IA mejoran y evolucionan, surgen nuevas aplicaciones empresariales.

La inteligencia artificial se utiliza como herramienta para apoyar a una fuerza laboral humana en la optimización de los flujos de trabajo y hacer que las operaciones comerciales sean más eficientes. Estas ganancias se obtienen de varias maneras, que incluyen el uso de la IA para automatizar tareas repetitivas, generar información basada en algoritmos de aprendizaje automático, procesar rápidamente grandes cantidades de conjuntos de datos y extraer información significativa, y predecir resultados futuros basados en el análisis de datos. Los sistemas de IA impulsan varios tipos de automatización empresarial, incluida la automatización empresarial y la automatización de procesos, lo que ayuda a reducir los errores humanos y liberar a la fuerza laboral humana para que se dedique a trabajos de nivel superior.

Según McKinsey & Company, el uso de la inteligencia artificial en las operaciones comerciales se ha duplicado desde 2017.¹ Esto se debe en gran medida a que la tecnología de IA se puede personalizar para satisfacer las necesidades únicas de una organización. El 63 % de los encuestados de McKinsey espera que su inversión en tecnologías de IA aumente en los próximos tres años.² Para utilizar la IA en una estrategia empresarial eficaz, una organización debe tener una comprensión clara de sus funciones empresariales, cómo funciona la IA y qué aspectos del negocio pueden mejorar mediante la implementación de la IA.

Si bien el uso de herramientas de IA para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad de los empleados sigue siendo popular, las empresas también están yendo más allá de estos casos de uso y utilizando la IA para ayudar en iniciativas estratégicas de mayor nivel que ayuden a generar un valor comercial más amplio.

La inteligencia artificial, "la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes",³ utiliza grandes cantidades de datos y conocimiento humano para impulsar sistemas informáticos con la capacidad de categorizar datos, hacer predicciones, identificar errores, tener conversaciones y analizar información de manera similar a los humanos.

Uno de los objetivos de la inteligencia artificial es crear sistemas informáticos que puedan imitar las habilidades de pensamiento crítico de los humanos. Estos sistemas se basan en datos empresariales y utilizan tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo para facilitar las operaciones empresariales. La integración de la IA en las funciones empresariales requiere una comprensión básica de los siguientes componentes: 

Estos algoritmos son un subconjunto de inteligencia artificial y se utilizan para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. A través de conjuntos de datos de entrenamiento, estos algoritmos pueden aprender a identificar patrones, descubrir anomalías o hacer proyecciones, como los ingresos por ventas futuros. Los algoritmos de machine learning ayudan a extraer grandes conjuntos de datos para obtener insights clave que puede ofrecer beneficios reales para mejorar las decisiones empresariales. Los algoritmos de machine learning se benefician de los datos etiquetados, que son datos que un experto humano categoriza antes de procesarlos.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del machine learning que permite la automatización de tareas sin intervención humana. Los asistentes virtuales, los chatbots, el reconocimiento facial y la tecnología de prevención de fraudes se basan en el aprendizaje profundo. Al examinar los datos relacionados con el comportamiento del usuario, los modelos de aprendizaje profundo pueden hacer predicciones sobre el comportamiento futuro. En comparación con el machine learning general, los modelos de aprendizaje profundo pueden extraer información de datos no estructurados con mayor precisión, como texto e imágenes, y no requieren tanta intervención humana.

El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que "permite a las computadoras y dispositivos digitales reconocer, comprender y generar texto y voz".⁴ Los chatbots de atención al cliente, los asistentes digitales y las tecnologías operadas por voz, como los sistemas GPS, funcionan con PLN. Utilizado con algoritmos de machine learning y modelos de aprendizaje profundo, el PLN permite a los sistemas extraer insights de datos no estructurados que están basados en texto o voz.

La visión artificial es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas informáticos extraer información de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales.⁵ La visión artificial emplea algoritmos de aprendizaje profundo y machine learning para aprender e identificar elementos específicos de las imágenes digitales. La visión artificial se aplica actualmente de varias maneras y las aplicaciones se están expandiendo a medida que avanza la tecnología. Por ejemplo, la visión artificial se puede implementar en las líneas de producción para detectar defectos menores durante el proceso de fabricación.

La integración de la IA de nivel empresarial puede ayudar a liberar a la fuerza laboral humana de tareas manuales repetitivas, mejorar el análisis de datos, la estrategia empresarial y la toma de decisiones, además de optimizar los procesos en toda la organización. Para ello, las empresas deben contar con una infraestructura que gestione de manera adecuada los datos y admita la tecnología de IA. Disponer de un marco estable para la gobernanza de datos ayuda a mantener los datos disponibles para todas las partes interesadas pertinentes y a salvo de filtraciones de datos.

También ayuda a promover el uso de análisis de datos avanzado. Parte de este marco implica una transformación digital y la integración de entornos de nube híbrida y multinube para ayudar a gestionar grandes volúmenes de datos. Una vez que estos sistemas están en su lugar, una organización puede comenzar a extraer datos para obtener información y crear modelos para entrenar a las tecnologías de IA.

A medida que las nuevas tecnologías ingresan al mercado y las existentes mejoran, las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios se vuelven más numerosas. Los beneficios de la IA varían y requieren la integración de tecnologías y fuerza laboral humana para mejorar la eficiencia operativa e impulsar el valor empresarial.

Algunos ejemplos que demuestran el uso de la inteligencia artificial en los negocios incluyen:

AIOps: la inteligencia artificial para operaciones de TI consiste en la práctica de utilizar modelos de IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para optimizar las operaciones de TI y la gestión de servicios. AIOps permite a los equipos de TI examinar rápidamente grandes cantidades de datos y reducir la cantidad de tiempo que se tarda en detectar anomalías, solucionar errores y monitorear el rendimiento de los sistemas de TI. La inteligencia artificial ayuda a los equipos de TI a lograr una mayor observabilidad y proporciona información en tiempo real sobre las operaciones.

Los datos de los clientes ayudan a los equipos de marketing a desarrollar estrategias de marketing mediante la identificación de tendencias y patrones de gasto. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a procesar estos conjuntos de big data para prever tendencias futuras de gasto y realizar análisis de la competencia. Esto ayuda a la organización a obtener una comprensión más profunda del lugar que ocupa en el mercado.

Las herramientas de IA permiten la segmentación de marketing, una estrategia que utiliza datos para adaptar las campañas de marketing a clientes específicos en función de sus intereses. Los equipos de ventas pueden usar estos mismos datos para hacer recomendaciones de productos basadas en analytics de clientes.

La IA permite a las empresas brindar atención al cliente la 24 horas del día, los 7 días de la semana y tiempos de respuesta más rápidos, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente. Los chatbots impulsados por IA pueden ayudar a los clientes a resolver consultas simples sin necesidad de un agente humano. Esta capacidad permite que la fuerza laboral humana de atención al cliente aborde problemas más complejos.

McKinsey informó ahorros de 80 millones USD para una empresa de telecomunicaciones sudamericana que utilizó IA conversacional para priorizar clientes de mayor valor.⁶ Las poderosas herramientas de IA conversacional, como IBM watsonx Assistant, ayudan a los chatbots a superar algunos de los puntos débiles de los modelos anteriores, que no podían manejar muchas preguntas de los clientes. 

La IA generativa (GenAI) es un campo en crecimiento que ayuda a las organizaciones a optimizar la creación de contenido. Herramientas como ChatGPT proporcionan a los equipos de contenido herramientas poderosas para crear contenido original. Estas herramientas pueden generar imágenes o textos basados en instrucciones de entrada. Luego, los diseñadores, escritores y responsables de contenido pueden usar estos resultados de IA generativa para ayudar con la lluvia de ideas, elaboración de bosquejos y otras tareas del proyecto. Gartner estima que para 2025 la IA generativa se utilizará para crear el 30 % del contenido de marketing saliente, frente al 2 % en 2022.⁷ Las herramientas generativas, como IBM watsonx Code Assistant, pueden ayudar a los desarrolladores generando código.

Si bien la generación de contenido de IA en gran parte todavía no está regulada, los empleados humanos deben supervisar el uso de la IA en la generación de contenido para evitar la infracción de los derechos de autor, la publicación de información errónea u otras prácticas comerciales contrarias a la ética.

Las herramientas de inteligencia artificial se pueden utilizar para mejorar la seguridad de la red, la detección de anomalías, la detección de fraudes y ayudar a prevenir violaciones de datos. El mayor uso de la tecnología en el lugar de trabajo aumenta las oportunidades para que ocurran violaciones de seguridad; para frustrar las amenazas y proteger los datos de la organización y de los clientes, las organizaciones deben ser proactivas en la detección de anomalías. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo se pueden utilizar para examinar grandes conjuntos de datos de tráfico de red e identificar el comportamiento que podría indicar un intento de ataque a la red.

Las filtraciones de datos pueden ser costosas y erosionar la confianza de los clientes. El informe del costo de una filtración de datos de 2023 de IBM indica que el ahorro promedio de las organizaciones que "utilizan ampliamente la seguridad, la IA y la automatización es de 1,76 millones de dólares, en comparación con las organizaciones que no lo hacen".

La aplicación de la IA en la gestión de la cadena de suministro se presenta en forma de análisis predictivo, que ayuda a prever los precios futuros de los costos de envío y materiales. El análisis predictivo también ayuda a las organizaciones a mantener niveles adecuados de inventario. Esto reduce los cuellos de botella o el exceso de existencias de productos.

Las tecnologías de IA están evolucionando rápidamente y su uso se está expandiendo para satisfacer una variedad más amplia de necesidades y estrategias comerciales. Las nuevas tecnologías y la innovación de los líderes empresariales determinará el futuro de la IA: comprender cómo encaja la IA en su modelo de negocio es fundamental para mantener la ventaja competitiva.