EnglishHace dos años que oímos hablar de inteligencia artificial casi a diario, en los medios de comunicación, en las redes sociales, en debates entre colegas y amigos. Ese concepto tan complejo que fue recién incluído en el diccionario de la Real Academia Española en 1992, logró conseguir en el año 2022 el título de expresión del año.
Pero la IA no es algo nuevo, existe desde hace siglos, desde la antigua mitología griega hasta los libros, películas, series de televisión e incluso caricaturas de ciencia ficción moderna. Luego comenzó a tomar relevancia práctica y académica en la década del 50’ cuando Alan Turing se preguntó si las máquinas podían pensar, y el informático estadounidense John McCarthy, conocido como el “Padre de la IA”, acuñó el término “inteligencia artificial”.
¿Qué ha cambiado? Si la IA ha sido estudiada y desarrollada por tantos años, ¿por qué ha comenzado a dominar nuestra atención e imaginación colectiva sólo últimamente? Es gracias a la expansión del “Cloud” y la capacidad de almacenar y procesar enormes volúmenes de datos de manera rentable que la IA ha alcanzado su madurez. Hoy hemos entrado oficialmente en su era, y tan esa así, que más allá de su complejidad, en los últimos años todos nos hemos ido familiarizando con este concepto, ya sea por la viralidad con la que se ha difundido, pero también a través de experiencia práctica con aplicaciones de IA como chatbots, generadores de imágenes, asistentes de escritura virtuales, entre otras.
Sin embargo, más allá de su uso cotidiano por el público general, la inteligencia artificial también está transformando el sector empresarial, cambiando la forma en que concebimos la productividad y la eficiencia operativa. Esta tecnología está asumiendo tareas repetitivas y monótonas, permitiendo que las personas se enfoquen en actividades de mayor valor, como los aspectos estratégicos e innovadores de los negocios.
No es casualidad que el 63% de las empresas que introdujeron IA en sus operaciones durante el 2023 hayan reportado incremento en su facturación, como revela un informe de McKinsey.
Hoy, la pregunta que se hacen la mayoría de los tomadores de decisiones en empresas que quieren marcar una diferencia competitiva es, dónde y cómo puedo introducir inteligencia artificial dentro de mi organización.
Aplicaciones específicas de eficiencia operativa
Existen diversas maneras de utilizar la IA para aumentar la eficiencia. Por ejemplo, las empresas pueden emplear estrategias basadas en IA para optimizar la logística y la gestión de la cadena de suministro. Esto incluye tareas de cumplimiento como clasificación, etiquetado, empaquetado, selección de pedidos y enrutamiento, así como la gestión de inventarios, como el conteo, la entrada de datos y la reposición de existencias.
De la misma forma, se puede utilizar la IA para potenciar procesos de reclutamiento para evitar tener que revisar manualmente cientos de currículums. La IA es capaz de escanearlos en función de criterios predefinidos, como habilidades, experiencia y palabras clave, identificando a los candidatos que mejor se ajustan a la descripción del puesto.
O bien, se puede utilizar esta tecnología para agilizar procesos en el área de finanzas y administración, evitando tener que buscar manualmente órdenes de compra para hacerlas coincidir con facturas. La IA se encarga de emparejar automáticamente las facturas con las órdenes de compra correspondientes, verificando detalles como cantidades y precios.
En algunos casos, la IA puede realizar tareas de manera autónoma, mientras que en otros, las empresas pueden usarla para encontrar enfoques óptimos para actividades que aún se realizan manualmente. Sin importar el área en la que trabajes, es posible usar la IA para automatizar y acelerar las operaciones.
Transformar la interacción con el cliente
A simple vista, podría parecer que los beneficios de la IA se limitan a ahorrar tiempo a los empleados, pero las empresas más visionarias también entienden que la experiencia del cliente es otro aspecto del negocio que la IA promete revolucionar. De hecho, se proyecta que la IA gestionará el 85% de las relaciones comerciales con los clientes para fines del 2024.
Las tendencias actuales, ya son claramente visibles con la creciente influencia de los chatbots virtuales impulsados por inteligencia artificial. Su popularidad se debe a que permiten a las empresas ofrecer soporte virtual las 24 horas, gestionando un gran volumen de mensajes sin necesidad de un equipo de atención al cliente amplio o subcontratado. Además, a diferencia de los chatbots tradicionales, utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mantener conversaciones más naturales, realizar tareas complejas y derivar consultas a un agente humano cuando es necesario.
En el sector minorista y el comercio electrónico, por ejemplo, los chatbots impulsados por IA ayudan a mejorar la atención al cliente y a fomentar la lealtad mediante soporte multilingüe, además de generar leads. En el caso de las empresas del sector salud, estos chatbots pueden agilizar la gestión de citas y la recopilación de comentarios de los pacientes.
Inteligencia Artificial en la toma de decisiones
Se estima que una toma de decisiones deficiente le cuesta a las empresas, en promedio, al menos un 3% de sus ganancias. Sin embargo, los costos de una mala toma de decisiones no se limitan solo al aspecto financiero: un retraso en el envío a un proveedor clave, una falla en los sistemas de TI o una interacción mal gestionada con un cliente insatisfecho en redes sociales pueden escalar rápidamente, generando costos significativos en términos de reputación y regulaciones para la empresa.
Ante este escenario, un número creciente de empresas está adoptando tecnologías impulsadas por la IA para optimizar su capacidad de tomar decisiones en situaciones críticas y bajo alta presión. Pero para ello, primero es necesario poder almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Es fundamental velar por la integridad, precisión y confiabilidad de los datos, ya que sin datos de calidad, los algoritmos pueden llevar a tomar malas decisiones.
Una vez aseguradas las condiciones y la infraestructura tecnológica adecuada, la IA puede acelerar y mejorar la toma de decisiones de al menos tres maneras clave: mediante el seguimiento en tiempo real y la mejora en la predicción de desarrollos empresariales en el terreno, a través de simulaciones virtuales que permiten capacitar a los empleados en escenarios realistas, y con herramientas emergentes de IA generativa, que pueden responder preguntas y actuar como asesores o “consejeros virtuales” para los responsables de tomar decisiones.
No obstante, aunque los sistemas de IA se están utilizando cada vez más para apoyar, y en algunos casos superar, la toma de decisiones humana, abundan los desafíos y riesgos. Estos riesgos incluyen problemas de sesgo potencial, violaciones éticas, preocupaciones sobre la procedencia de los datos y precisión, entre otros.
Retos y oportunidades
El auge de la IA presenta, sin duda, numerosos desafíos para empresas de todos los tamaños.
Para las grandes compañías, la integración de la IA en sus procesos y el lanzamiento de productos impulsados por esta tecnología puede ser clave para aumentar el valor de sus acciones en el mercado. Las empresas pioneras en la adopción de IA son percibidas como innovadoras y visionarias, lo que fortalece su reputación y les facilita atraer capital.
Las pequeñas y medianas empresas, por su parte, se enfrentan a barreras como los altos costos de implementación, las preocupaciones por la seguridad de los datos y las cuestiones éticas, lo que puede ralentizar la adopción de IA. Para superar estos desafíos, es crucial dar el primer paso identificando tareas que se puedan automatizar, crear dashboards y análisis para mejorar la toma de decisiones, y fomentar una cultura de innovación que capacite a una fuerza laboral competente en aplicaciones de IA.