¿Por qué la IA empresarial se ha vuelto tan popular?

Al igual que con el desarrollo del internet en la década de 1990 y la computación en la nube en la década de 2010, muchas empresas han abordado la IA con precaución: ¿cumplirá con las expectativas? ¿O será simplemente una moda que no agregará valor real al negocio y a la industria?

Para muchos usuarios pioneros de la IA empresarial, los resultados han demostrado que crea una ventaja competitiva tangible. Estas empresas han visto mejoras significativas y ganancias de eficiencia en un abanico de casos de uso de IA, desde análisis de datos, proyecciones y toma de decisiones, hasta automatización de procesos, productividad en el lugar de trabajo y desarrollo de productos. Algunos ejemplos:

Junto con los beneficios, las empresas también deben comprender los desafíos de adoptar IA, cómo aplicarla a sus propios casos de uso y sistemas, los requisitos técnicos y de capacitación y los costos. En este artículo, exploraremos:

• Tipos de IA empresarial
• Beneficios y desafíos
• IA generativa en CRM y ERP
• Casos de uso de la industria
• Estrategias y planificación de implementación
• Qué buscar al considerar una plataforma de IA de negocios

Tipos de IA empresarial

Uno de los aspectos más interesantes de la IA empresarial es que se puede usar para realizar tareas rutinarias y transformacionales. Ejemplos:

• Rutina: un colaborador ahorra unos minutos (y algo de frustración) usando un copiloto de IA para encontrar un documento que se almacenó en el lugar equivocado. Los casos de uso rutinario pueden sonar pequeños, pero realmente pueden aumentar la productividad a escala.
• Transformacional: un fabricante ahorra millones de dólares usando deep learning para proyectar cuándo sus máquinas necesitarán el reemplazo de piezas —antes de que se rompan—.

Esta diversidad extrema en los casos de uso de IA es impresionante, pero también puede dificultar la decisión de por dónde empezar con la adopción de IA. Un buen lugar para empezar es familiarizarse con los principales tipos de IA de negocios y sus aplicaciones comunes.

Principales tipos de IA empresarial

Beneficios de la IA empresarial

A medida que las herramientas de IA para negocios tales como copilotos, chatbots e IA generativa se vuelven más sofisticadas y ampliamente adoptadas, las organizaciones que usan estas tecnologías están descubriendo constantemente nuevas formas innovadoras de usarlas. Antes de explorar casos de uso de IA más específicos, veamos algunos de los beneficios de alto nivel de la IA de negocios.

Experiencia en el lugar de trabajo

La IA juega un rol crucial en la mejora del entorno laboral dando soporte y aumentando las capacidades del personal:

• Herramientas de productividad del personal: los copilotos de IA permiten al personal enfocarse en trabajo de mayor valor ayudando a gestionar correos electrónicos, programar reuniones y priorizar tareas.
• Sistemas de capacitación adaptativa: las plataformas de capacitación impulsadas por IA brindan capacitación y desarrollo personalizados, que se adaptan a las preferencias y velocidades de aprendizaje del personal, haciendo que el crecimiento profesional sea más atractivo y eficaz.
• Analíticas del lugar de trabajo: las herramientas de IA empoderan a los equipos para mejorar la satisfacción y rendimiento del personal analizando los patrones de trabajo y brindando sugerencias para optimizar los flujos de trabajo.

Toma de decisiones estratégica

Integrar IA en los procesos de toma de decisiones ayuda a las empresas a mejorar su precisión y oportunidad:

• Información estratégica basada en datos: los copilotos de IA y otras herramientas de machine learning empresarial ayudan a los equipos a tomar decisiones fundamentadas rápidamente analizando extensos data sets y brindando recomendaciones estratégicas.
• Proyecciones optimizadas: las herramientas de IA generativa empresarial equipan a las empresas a anticipar mejor las demandas del mercado y el comportamiento del consumidor usando datos pasados para proyectar tendencias futuras.
• Análisis de escenarios: los modelos de simulación avanzada ayudan a las empresas a explorar distintos escenarios estratégicos, lo cual posibilita una gestión y planificación de riesgos eficaz.

Experiencia del cliente

La IA transforma la forma en que las empresas interactúan con sus clientes brindando servicios personalizados y con capacidad de respuesta:

• Personalización a escala: la IA analiza los datos del cliente para adaptar los mensajes de marketing y las recomendaciones de productos.
• Soporte al cliente 24/7: los chatbots brindan respuestas instantáneas a las consultas de los clientes en cualquier momento, mejorando así la disponibilidad del servicio y la satisfacción del cliente.
• Información estratégica del cliente: recopilando y analizando el feedback y comportamiento del cliente, la IA ayuda a las empresas a comprender y anticipar sus necesidades, lo cual deriva en mejores ofertas de servicios y productos.

Desafíos de IA empresarial

Además de beneficios, existen ciertos desafíos comunes que las empresas interesadas en convertirse en empresas de IA deben planificar. Estos son principalmente la resistencia cultural, las preocupaciones éticas y las barreras técnicas. La navegación efectiva de estos problemas es crucial para el éxito a largo plazo de la adopción de la IA empresarial.

Obstáculos culturales y organizativos

• Desafío: si bien parte del personal puede estar entusiasmado con la adopción de la IA porque la ve como una herramienta para mejorar su trabajo, otros pueden verla como una amenaza para sus empleos.
• Mejores prácticas: tener debates transparentes sobre los beneficios de la IA y su rol en la organización puede ayudar a alinear las perspectivas del personal con los objetivos estratégicos. Sea comprensivo y compasivo si los colaboradores expresan inquietudes. Brindar programas de capacitación también puede ayudar los colaboradores a ganar confianza en las nuevas herramientas de IA.

Consideraciones éticas y de seguridad

• Desafío: la IA introduce consideraciones éticas y de seguridad que requieren lineamientos y protocolos de seguridad especiales.
• Mejores prácticas: el desarrollo de lineamientos de IA responsable ayuda a garantizar que todas las personas de la organización usen la IA de forma segura y justa. Además, implementar medidas de seguridad avanzadas ayuda a proteger los datos confidenciales.

Complejidad de la integración

• Desafío: la integración exitosa de IA en los sistemas existentes requiere una planificación estratégica e implementación cuidadosa.
• Mejores prácticas: empezar con proyectos piloto permite una integración gradual y ayuda a identificar y abordar posibles desafíos en un entorno controlado.

IA generativa: IA empresarial para ERP y CRM

Uno de los tipos de IA empresarial más emocionantes y ampliamente aplicables son los copilotos para sistemas de ERP, impulsados por IA generativa. Los copilotos de IA infunden a los sistemas de ERP y CRM existentes de las empresas capacidades de IA en lenguaje natural, lo cual puede mejorar drásticamente la forma en que el personal opera e innova haciendo que los procesos sean más adaptables, inteligentes y optimizados —generalmente sin requerir una transformación importante de los sistemas existentes—.

Aplicaciones innovadoras e impacto estratégico

Experiencia del usuario y productividad mejoradas

La IA generativa permite interacciones de lenguaje natural con los sistemas de ERP, optimizando procesos e impulsando la productividad. Por ejemplo, los grandes modelos lingüísticos pueden simplificar el compliance interpretando los textos legales e identificando los criterios pertinentes. Esto se extiende a la CRM, donde la IA mejora las interacciones de ventas y servicios automatizando las respuestas y personalizando la comunicación basada en información estratégica sobre datos del cliente.

Automatización de tareas manuales

Además de las aplicaciones de chat, se pueden usar herramientas de IA generativa empresarial para reducir el trabajo manual en procesos tales como la logística de cadena de suministro y la gestión de datos del cliente. Por ejemplo, la IA puede automatizar la digitalización de las notas de entrega y los registros de interacción con el cliente, reduciendo drásticamente los costos y tiempos de procesamiento.

Optimización de procesos de negocio

Analizando los datos generados por los sistemas de negocio, las herramientas de IA generativa empresarial identifican patrones para optimizar los procesos en todos los sistemas de ERP y CRM. Pueden generar modelos de procesos e información estratégica listos para usar, y ayudar a las empresas a implementar las mejores prácticas.

Analíticas y toma de decisiones

La IA democratiza la toma de decisiones basada en datos facilitando tanto a los líderes como a los equipos trabajar con analíticas complejas.

Integración de ERP y CRM en la nube

Las capacidades de IA para sistemas de ERP y CRM suelen estar basadas en la nube. Las organizaciones que dependen de infraestructuras on-premise o de nube privada pueden necesitar adoptar una nube pública para implementar soluciones de IA. Las empresas que desean mantener TI on-premise pueden crear un entorno de nube híbrido agregando una nube pública a su infraestructura existente. Las nubes híbridas permiten a las empresas mantener el control sobre los datos críticos mientras se benefician de soluciones avanzadas de IA, ciberseguridad y escalabilidad ofrecidas por los proveedores de nube.

Ejemplos de IA empresarial en todas las industrias

Más allá de las soluciones de negocio de propósito general, la IA empresarial también incluye soluciones específicas para la industria.

Automotriz

Las empresas automotrices están usando IA para mejorar el control de calidad y desarrollar tecnologías para una conducción autónoma segura.

Energía

Proyectando la demanda con precisión y ajustando el suministro, la IA ayuda a amplificar la integración y el valor de las fuentes de energía renovables.

Entretenimiento

Los servicios de streaming usan IA para personalizar las recomendaciones del espectador, y los desarrolladores de juegos y plataformas están creando entornos más receptivos y realistas.

Finanzas

Los sistemas avanzados de detección de fraude y asesores robóticos, impulsados por IA, mejoran significativamente la eficiencia y seguridad en el sector financiero.

Cuidado de la salud

La IA ha tenido un impacto dramático en el cuidado de la salud, mejorando la precisión de los diagnósticos, permitiendo a los proveedores de atención médica personalizar la medicina y mejorando los resultados de los tratamientos a través del análisis cognitivo de datos clínicos.

Ciencias de la vida

Las empresas de descubrimiento de fármacos e investigación genómica han visto menores costos y tiempo de comercialización gracias a la IA, y los médicos ahora son capaces de adaptar los tratamientos médicos a los perfiles genéticos individuales.

Fabricación

Muchos fabricantes están usando IA empresarial para aumentar la eficiencia de la producción, minimizar el tiempo de inactividad con mantenimiento predictivo y mejorar la sostenibilidad.

Sector público

La IA permite a las organizaciones automatizar los procesos administrativos, optimizar los sistemas de gestión urbana para servicios de tránsito y de emergencia, y aumentar la participación cívica.

Desarrollo de software

Las herramientas de IA generativa empresarial optimizan los procesos de codificación y prueba para acelerar los ciclos de desarrollo, identificar vulnerabilidades de seguridad y ayudar a los desarrolladores a aprender nuevos idiomas y marcos más rápido.

Telecomunicaciones

En la industria de las telecomunicaciones, las analíticas predictivas potenciadas por IA mejoran la prestación de servicios y la gestión de redes, ayudando así a prevenir interrupciones y ofreciendo experiencias de cliente personalizadas.

Estrategia y planificación de IA empresarial

Convertirse en una empresa de IA implica más que solo seleccionar la plataforma o producto adecuados —también requiere una estrategia de IA dedicada, planificación inteligente y trabajo en equipo—. Las empresas obtienen el máximo valor de sus inversiones en IA cuando establecen objetivos claros, fomentan la colaboración interdepartamental y se comprometen con la capacitación continua. Estas son algunas consideraciones clave al comenzar:

Implementación interna vs. liderada por socios

Un paso inicial importante es decidir si planificar e implementar una plataforma o solución de IA empresarial usando recursos internos o contratar a un socio experto.

Implementación interna

Implementar soluciones de IA empresarial sin la ayuda de un socio externo puede resultar rentable si la organización tiene el expertise técnico, los recursos y el ancho de banda necesarios. También ofrece ventajas como el control total sobre la ejecución del proyecto y confidencialidad de la información sensible. Sin embargo, las implementaciones internas pueden plantear desafíos para algunas organizaciones, incluyendo una curva de aprendizaje pronunciada y una inversión sustancial del tiempo del personal.

Implementación liderada por socios

Si bien inicialmente es costoso, contratar a un socio de IA empresarial brinda a las empresas conocimientos, recursos y experiencia especializados. Permite a las organizaciones implementar su solución con confianza sabiendo que están siguiendo las mejores prácticas de la industria. Trabajar con un socio también puede ayudar a mitigar las brechas de habilidades y, en general, acelera el proceso. Las implementaciones lideradas por socios requieren una selección cuidadosa de proveedores que se alineen con los objetivos y la cultura de la organización.

Evaluación y definición de objetivos

Es fundamental evaluar las capacidades existentes y establecer objetivos claros:

• Alineación de objetivos: defina objetivos específicos y medibles que la solución de IA debe cumplir. Estos objetivos deben alinearse con objetivos de negocio más amplios y tener métricas claras para el éxito. Por ejemplo, si reducir los costos operativos es una prioridad, establezca un porcentaje objetivo de reducción como objetivo para las iniciativas de IA.
• Auditoría de datos: realice una auditoría sólida de los datos para evaluar su calidad, accesibilidad y seguridad. Esta evaluación será crucial para identificar los obstáculos y las áreas que deben mejorarse antes de que comience la implementación técnica.

Asignación de recursos

Evaluar las capacidades presupuestarias y humanas es vital para el éxito:

• Presupuestación: asigne recursos financieros adecuados no solo para la adquisición de tecnología de IA empresarial, sino también para gastos continuos como actualizaciones de software, almacenamiento en la nube y medidas de ciberseguridad.
• Adquisición de talento: es imperativo contratar personal calificado o capacitar al existente para manejar nuevas herramientas de IA. La inversión tecnológica solo funcionará según lo previsto si las personas que la usan tienen las capacidades adecuadas.

Colaboración

Los proyectos de IA de negocios tienen más éxito cuando todos los que se benefician de ellos participan:

• Equipos interdepartamentales: forme equipos que incluyan miembros de TI, analíticas de datos, liderazgo y usuarios finales. Esta estrategia inclusiva ayuda a garantizar que se tengan en cuenta desde el principio todos los posibles impactos y beneficios.
• Revisiones periódicas: configure sesiones de revisión periódicas para evaluar el progreso de la integración de IA frente a los objetivos del proyecto. Estas revisiones pueden ayudar a realinear los esfuerzos con los objetivos de negocio y adaptarse a nuevos desafíos u oportunidades.

Adaptación y capacitación

A medida que la IA empresarial continúa evolucionando, las empresas deben esperar que sus estrategias y prácticas en torno a su uso también evolucionen:

• Capacitación continua: desarrollar programas de capacitación continua para que los colaboradores se mantengan al día con los avances en IA los ayuda a mantenerse informados y confiados en sus capacidades.
• Mecanismo de feedback: establezca mecanismos para recopilar feedback sobre las implementaciones de IA de todas las partes interesadas. Este feedback es muy valioso para refinar las estrategias y herramientas de IA, lo cual ayuda a garantizar que sigan siendo efectivas y estén alineadas con las necesidades del usuario a lo largo del tiempo.

Conclusión: cómo la IA empresarial está redefiniendo los negocios

La IA de negocios —incluyendo tipos ya establecidos como machine learning y nuevos tipos como los copilotos y la IA generativa— está transformando los negocios mejorando su productividad, toma de decisiones e innovación. Los resultados positivos experimentados por los pioneros en adoptar la IA de negocios indican que las herramientas de IA para las empresas no son solo una tendencia pasajera, sino una necesidad para mantener la competitividad en el mundo digital.

Sin embargo, convertirse en una empresa de IA exitosa no se trata solo de elegir la plataforma de IA empresarial adecuada. También es necesario fomentar una cultura laboral que prospere con la IA. Esto requiere capacitación, inversiones en seguridad de datos y un uso responsable de la IA.

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