Para mantenernos actualizados, al igual que durante la revolución digital, primero debemos comprender cómo la IA corre el riesgo de cambiar el mundo empresarial.
Uso cada vez más extendido
Según el Barómetro Ifop 2024 para Talan “Los franceses y la IA generativa”, la adopción de la inteligencia artificial generativa se está volviendo omnipresente en el mundo profesional. Casi la mitad de los usuarios (48%) de estas IA creen que su empresa les anima a utilizarlas y cada vez son más los que comparten esta información con su superior (el 36% actualmente frente al 25% en mayo de 2023). Esta tendencia demuestra, por tanto, una consideración del impacto de la IA generativa dentro de las empresas, por parte de los ejecutivos y la dirección, ya que comprenden mejor sus ventajas.
Un aumento de la productividad
Ahora parece ampliamente aceptado que la inteligencia artificial generativa tiene un efecto positivo en el aumento de la productividad y la eficiencia, con un aumento promedio (38%). Además, el 46% de las personas de 18 a 24 años cree que este aumento de productividad supera el 40%.
Sin embargo, tres cuartas partes de los usuarios de inteligencia artificial generativa (75%) creen que estas herramientas no pueden automatizar más del 30% de sus tareas profesionales. Entre ellos, el 46% piensa incluso que sólo podrían automatizar menos del 10% de sus tareas profesionales. Entonces, ¿cómo usarlo?
Usos de la IA
1/ Automatización de tareas repetitivas
La IA puede automatizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, como la entrada de datos, la clasificación de documentos, la respuesta a consultas básicas de los clientes y más.
Ejemplo : En finanzas, muchas empresas utilizan algoritmos de inteligencia artificial para extraer automáticamente datos financieros relevantes de recibos y facturas. Reducen así el tiempo que dedican los empleados a realizar esta tarea manualmente.
2/ Análisis de datos avanzado
Esto se debe a que la IA puede analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para proporcionar información valiosa a las empresas. Esto puede incluir análisis predictivos, análisis de sentimientos, detección de fraude y más.
Ejemplo : Netflix utiliza IA para analizar los datos de visualización de sus usuarios y recomendar películas y series de televisión personalizadas, lo que a su vez mejora la experiencia del usuario e impulsa la participación.
3/ Personalización de las experiencias del cliente
Al utilizar la IA, las empresas personalizan las experiencias de los clientes recomendando productos o servicios adaptados a las necesidades individuales de los clientes. Por lo tanto, pueden proporcionar atención al cliente automatizada y en tiempo real, etc.
Ejemplo : Amazon utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el historial de compras de los clientes y brindarles recomendaciones de productos personalizadas durante sus visitas al sitio.
4/ Optimización de procesos de negocio
La IA puede optimizar los procesos comerciales al identificar ineficiencias. De hecho, puede sugerir mejoras y automatizar decisiones y acciones para mejorar la eficiencia operativa.
Ejemplo : En la fabricación, empresas como Siemens están utilizando sistemas de inteligencia artificial para monitorear el rendimiento de las máquinas en tiempo real y predecir fallas potenciales, lo que ayuda a optimizar el mantenimiento preventivo y reducir el tiempo de inactividad no planificado.
5/ Predicción de la demanda y gestión de inventarios.
Utilizando técnicas de aprendizaje automático, la IA puede predecir la demanda futura de productos o servicios. Esto ayuda a las empresas a optimizar sus niveles de inventario y evitar escasez o excedentes.
Ejemplo : Walmart utiliza IA para analizar datos históricos de ventas, tendencias estacionales y factores externos como el clima para predecir la demanda de sus productos y administrar eficazmente sus niveles de inventario en sus tiendas.
6/ Optimización de campañas de marketing
La IA puede optimizar las campañas de marketing analizando los datos de los clientes. De hecho, puede identificar segmentos de mercado objetivo, ofrecer mensajes personalizados y optimizar los canales de distribución.
Ejemplo : Coca-Cola utiliza IA para analizar la demografía y los datos de comportamiento de los consumidores para personalizar sus campañas publicitarias y dirigirse eficazmente a los segmentos de mercado más receptivos.
7/ Automatización de procesos de reclutamiento y gestión de recursos humanos
La IA puede automatizar los procesos de contratación clasificando currículums, realizando entrevistas preliminares, evaluando las habilidades de los candidatos y gestionando los horarios y la formación de los empleados.
Ejemplo : La empresa de contratación HireVue utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar las respuestas en video de los candidatos y evaluar su adecuación cultural y sus habilidades, lo que ayuda a optimizar el proceso de preselección de candidatos.
8/ Ciberseguridad mejorada
La IA puede detectar amenazas potenciales, identificar comportamientos anormales y fortalecer la seguridad de los sistemas de TI en tiempo real.
Ejemplo : Darktrace utiliza IA para monitorear el tráfico de la red y detectar actividades sospechosas, como intentos de intrusión o comportamiento malicioso, lo que permite a las empresas responder rápidamente y proteger sus datos confidenciales de las amenazas cibernéticas.
9/ Análisis y previsiones financieras
La IA puede analizar datos financieros, identificar tendencias y riesgos y proporcionar pronósticos precisos para ayudar a las empresas a tomar decisiones financieras informadas.
Ejemplo : JP Morgan utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos del mercado financiero, predecir movimientos de precios de acciones y recomendar estrategias de inversión a los operadores, permitiéndoles tomar decisiones informadas y maximizar sus retornos.
10/ Investigación y desarrollo
La IA se puede utilizar para acelerar el proceso de investigación y desarrollo. De hecho, puede identificar oportunidades, generar ideas innovadoras, simular escenarios y optimizar procesos de diseño.
Ejemplo : El fabricante de productos químicos BASF utiliza algoritmos de inteligencia artificial para simular y optimizar el diseño de nuevos materiales, lo que le permite acelerar el proceso de desarrollo de productos e innovar más rápidamente en el mercado.
11/ Optimización de cadenas de suministro
La IA puede optimizar los procesos de gestión de la cadena de suministro al predecir la demanda, optimizar las rutas de entrega, reducir los costos de almacenamiento y más.
Ejemplo : DHL utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos históricos de pedidos, tendencias estacionales y condiciones climáticas para pronosticar la demanda de los clientes y optimizar las rutas de entrega para reducir los tiempos de tránsito y los costos logísticos.
12/ Desarrollo de productos y servicios innovadores
La IA puede ayudar a las empresas a desarrollar nuevos productos y servicios innovadores. De hecho, puede analizar las necesidades de los clientes, identificar tendencias del mercado, proponer ideas creativas, etc.
Ejemplo : El fabricante de automóviles Tesla utiliza IA para recopilar y analizar datos de sensores de sus vehículos autónomos para mejorar continuamente su rendimiento y desarrollar nuevas funciones innovadoras, como la conducción totalmente autónoma.
13/ Análisis de sentimiento y gestión de la reputación online
La IA puede monitorear las redes sociales y otras fuentes en línea para analizar los sentimientos de los clientes, gestionar la reputación de la empresa y responder a los problemas de manera proactiva.
Ejemplo : Airbnb utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar los comentarios de los usuarios y detectar tendencias emergentes, inquietudes recurrentes y problemas potenciales, lo que le permite intervenir rápidamente para resolver problemas y mejorar la experiencia general del usuario.
14/ Optimización de las operaciones de fabricación
La IA puede optimizar las operaciones de fabricación. De hecho, puede identificar cuellos de botella, mejorar la eficiencia de la máquina, reducir el tiempo de inactividad, etc.
Ejemplo : General Electric utiliza sistemas de IA para monitorear el rendimiento de sus equipos de producción en tiempo real, detectar anomalías y predecir posibles fallas, lo que le permite optimizar el mantenimiento preventivo, reducir los tiempos de inactividad continuos planificados y mejorar la productividad general de sus fábricas.
15/ Desarrollo de estrategias dinámicas de precios
La IA puede ayudar a las empresas a implementar estrategias dinámicas de precios mediante el análisis de datos de mercado, comportamientos de los clientes y otros factores para ajustar los precios en tiempo real.
Ejemplo : Uber utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar la demanda de sus servicios de transporte compartido y ajustar dinámicamente los precios en función de factores como la hora del día, el clima, la oferta y la demanda locales, lo que le permite maximizar sus ingresos y optimizar el uso de sus conductores.
16/ Análisis de riesgos y gestión de seguros
La IA puede evaluar riesgos, estimar las probabilidades de reclamaciones y ayudar a las compañías de seguros a establecer primas adecuadas en función de los perfiles de los clientes.
Ejemplo : Lemonade, una compañía de seguros impulsada por inteligencia artificial, utiliza algoritmos para analizar los datos de los clientes y determinar instantáneamente las tarifas de los seguros, lo que reduce los tiempos de procesamiento de las solicitudes y mejora la experiencia del cliente.
17/ Asistencia en la toma de decisiones estratégicas
La IA puede proporcionar análisis, simulaciones y escenarios avanzados para ayudar a los ejecutivos a tomar decisiones estratégicas informadas sobre crecimiento, inversiones, fusiones y adquisiciones, y más.
Ejemplo : McKinsey utiliza sistemas de inteligencia artificial para analizar datos de mercado, tendencias económicas y desempeño empresarial para asesorar a los ejecutivos sobre las mejores estrategias de crecimiento y expansión.
18/ Optimización de la experiencia del empleado
La IA puede mejorar la experiencia de los empleados al automatizar tareas administrativas, brindar programas de capacitación personalizados, optimizar los horarios de trabajo y más.
Ejemplo : La empresa de software Workday utiliza IA para analizar los datos de los empleados y recomendar programas de formación adaptados a sus necesidades individuales. Esto ayuda a mejorar las habilidades y la productividad de los empleados.
19/ Optimización de la gestión de activos
La IA puede monitorear y gestionar los activos físicos y digitales de una empresa, optimizando su uso, mantenimiento y ciclo de vida.
Ejemplo : Shell utiliza sensores IoT y sistemas de inteligencia artificial para monitorear sus equipos de producción de petróleo y gas en tiempo real, detectar anomalías y planificar el mantenimiento preventivo para minimizar el tiempo de inactividad y optimizar la producción.
20/ Prevención de pérdidas y gestión del riesgo operacional
La IA puede identificar riesgos potenciales de fraude, incumplimiento normativo, seguridad de los datos, etc., e implementar medidas preventivas para reducir las pérdidas.
Ejemplo : HSBC (ahora CCF) utilizó sistemas de inteligencia artificial para analizar transacciones financieras y detectar comportamientos sospechosos que podrían indicar fraude o lavado de dinero, lo que le permitió tomar medidas preventivas para proteger a sus clientes y activos contra riesgos operativos.
