Cómo aplicar inteligencia artificial en tu empresa

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en empresas puede ayudar a mejorar la productividad, el rendimiento y el crecimiento. Muchas organizaciones son conscientes de ello pero se encuentran con el problema de no saber realmente por dónde empezar a aplicar IA.

Son muchas las empresas que se enfrentan a este reto, y aunque cada una tiene su propia organización, necesidades, formación y visión sobre la IA, lo primero que hace falta es entender qué puede hacer la inteligencia artificial y cómo pueden aprovecharla.

Por eso hemos creado este artículo, para que sirva de guía básica para aquellas organizaciones que desean introducir IA y no tengan claro cómo empezar.

Diferencias entre inteligencia artificial predictiva y generativa.

En primer lugar consideramos que es importante entender estas dos grandes ramas de la IA, ya que aunque comparten base tecnológica, su aplicación y casos de uso son muy diferentes y por eso deben tratarse por separado:

Entre sus principales diferencias destacan:

• Su objetivo: la IA generativa se centra en la creación de contenido, mientras que la IA predictiva se dedica a anticipar resultados futuros en base a datos históricos.
• Su aplicación: la IA predictiva es especialmente interesante para la toma de decisiones con mayor y mejor información de lo que puede suceder a futuro, mientras que las IAs generativas tienen un espacio más importante en ámbitos creativos como la generación de texto, el arte o el diseño.

Inteligencia artificial predictiva: qué es y qué beneficios ofrece.

Empecemos hablando de IA predictiva y cómo aplicarla en empresas.

Esta rama de la IA se enfoca en predecir resultados futuros basados en datos históricos. Gracias al uso de algoritmos avanzados es capaz de analizar grandes cantidades de datos para identificar en ellos tendencias, relaciones y correlaciones que son imperceptibles usando otros métodos de análisis convencionales.

Entre los principales beneficios que esta inteligencia artificial ofrece a las empresas podemos destacar:

• Mejora la toma de decisiones: ya que proporciona información crucial, haciendo que los equipos directivos puedan anticiparse a los cambios en el mercado para minimizar los riesgos y capitalizar mejor las oportunidades.
• Optimiza los procesos: ya que puede identificar áreas de mejora para reducir costes operativos y aumentar la eficiencia operacional.
• Mejora la satisfacción del cliente: ya que facilita la personalización de los productos o servicios anticipando las necesidades, el comportamiento y las preferencias de los clientes.
• Ofrece una mejora competitiva sostenible: ya que hace a las empresas más ágiles, adaptables y orientadas a datos que sus competidores.

Cómo introducir la IA predictiva en tu empresa desde cero.

Como hemos dicho, cada organización tiene una naturaleza y necesidades diferentes. Esto puede afectar al proceso de implantación de la inteligencia artificial, aunque de forma genérica podríamos definir los siguientes pasos a seguir.

Evaluación de las necesidades y objetivos.

Una IA predictiva se encarga de prever el mañana para mejorar la toma de decisiones hoy. Por lo tanto, el primer paso a dar es identificar dónde tiene cabida en tu organización.

Dicho de otra forma: habrá que identificar qué decisiones se toman para ver dónde la IA podría ofrecer una mejora. Para esto es necesario realizar un inventario de decisiones tanto estratégicas como operacionales para así entender mejor dónde puede aportar valor.

Preparación y recolección de datos.

Este tipo de IA se basa en el análisis de datos pasados para hacer predicciones, por lo que una parte importante del proceso es recopilar y preparar datos relevantes y de alta calidad para su uso en el desarrollo de los modelos predictivos.

Explicar que a veces los datos necesarios para desarrollar un proyecto de IA no están disponibles a primeras, pero cuando tienes claro el caso de uso puedes evaluar cómo conseguir estos datos que necesitas y poner los mecanismos necesarios para empezar la recolección de dichos datos.

Lo recomendable para empezar es seleccionar un proyecto de un tamaño adecuado para que pueda desarrollarse a nivel de recursos pero que pueda mostrar resultados significativos, a forma de acción piloto dentro de la organización.

Construcción y entrenamiento de modelos predictivos.

En esta fase se desarrollan los modelos predictivos usando algoritmos apropiados para la empresa y sus conjuntos de datos, y se validan antes de implementarlos.

Además debe seleccionarse una plataforma que ofrezca facilidad de uso, escalabilidad, capacidad de integración con otros activos de la empresa, etc.

Implementación y monitoreo.

Una vez se ha validado el modelo predictivo, se implementa dentro del proceso empresarial real y se monitorea para evaluar su rendimiento y poder realizar los ajustes necesarios.

Tras completar esta primera experiencia de implantación de IA y en base a los aprendizajes extraídos se puede considerar extender su uso a otras áreas de la empresa. Lo importante aquí es expandir su uso de forma progresiva y cuidadosa, involucrando a todos los equipos pertinentes y garantizando la alineación con los objetivos estratégicos de la empresa.

Ejemplos de aplicación de IA predictiva en empresas.

Las aplicaciones de esta tecnología en el mundo empresarial ofrecen muchas posibilidades. Como veremos a continuación, su aplicación puede hacerse a todos los niveles dentro de una empresa (desde decisiones más estratégicas a más “cotidianas”) y para organizaciones de todo tipo de sectores y tamaños.

Por ejemplo, aplicaciones como Netflix o Spotify usan IA predictiva para las sugerencias a sus usuarios y así lograr más tiempo de reproducción y mayor satisfacción. Algo similar hace Amazon a la hora de hacer recomendaciones de productos, para lo que tiene en cuenta tu historial de compras, patrones de navegación, comportamiento del usuario, etc.

Tesla incorpora IA predictiva en sus vehículos de conducción autónoma, los cuales analizan en tiempo real su entorno y predicen el comportamiento del tráfico y de los peatones.

Coca Cola usa este tipo de IA para optimizar la gestión de sus inventarios y su distribución usando modelos de predicción de demanda, lo que les permite minimizar costes de almacenamiento y maximizar la disponibilidad de productos.

Si hablamos de más usos en organizaciones de otros tamaños, podríamos mencionar estos ejemplos:

• Predicción del comportamiento del cliente en retail: lo que permite aumentar la personalización de las ofertas y predecir el impacto de diferentes acciones de marketing tanto online como offline.
• Detección de enfermedades en el ámbito sanitario: la IA tiene capacidad para detectar y correlacionar señales que pueden conducir a un diagnóstico prematuro que de otra forma no podría hacerse.
• Selección de candidatos en recursos humanos: gracias a la optimización del proceso de revisión de perfiles y currículos, algo que suele requerir mucho tiempo de los equipos de selección.
• Detección de fraudes financieros: el análisis de patrones de fraudes y el procesamiento de datos en tiempo real permiten tanto detectar los casos que ocurren como ayudar a prevenirlos
• Optimización del mantenimiento en industria: las cadenas de producción automatizada cuentan con numerosos sensores que recogen datos de todo tipo. El procesamiento tanto del histórico como de los datos en tiempo real permite detectar anomalías que anticipan la aparición de desgastes, defectos o problemas.

Inteligencia artificial generativa: qué es y qué beneficios ofrece.

Hablemos ahora de la IA Generativa y cómo aplicarla en empresas.

Aunque el subyacente tecnológico es el mismo que en la IA predictiva (redes neuronales), las aplicaciones que tiene son radicalmente diferentes. Es importante entender bien las capacidades de la IA Generativa, porque es en base a éstas cuando podemos definir bien los usos que podemos darle. 

Entonces: ¿para qué es especialmente útil la IA Generativa?

Como su nombre indica, para generar contenido. Este tipo de IAs, basándose en millones de textos, imágenes  y videos con las que han sido entrenadas, son capaces de crear nuevos textos, imágenes y vídeos desde cero sin intervención humana, más allá de una pequeña descripción de lo que deseas.

Pero además de esta generación de contenido, la IA Generativa tiene otras características que la hacen especialmente interesante para las empresas.

Características de la IA Generativa.

La primera de ellas es la capacidad de entender el significado del texto. No se trata únicamente de generar texto, sino que con esta tecnología puedes extraer su significado de una manera muy precisa, para a posteriori poder tomar decisiones o acciones en función de la comprensión de este significado.

Además, la IA Generativa y en concreto los LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) se pueden utilizar como pequeñas máquinas de razonar. 

Uniendo la capacidad de comprender texto junto con la de generar respuestas se tiene como resultado una tecnología capaz de ofrecer respuestas razonadas, algo que tiene un gran potencial para aplicaciones muy interesantes.

En base a lo anterior, la IA Generativa tiene dos grandes ámbitos de aplicación en la empresa.

Por un lado, existen multitud de herramientas de usuario que consiguen aumentar la productividad de cada persona de forma individual, como por ejemplo ChatGPT o similares.

Por otro, además de estas herramientas de usuario u ofimáticas, la IA Generativa puede aplicarse para solucionar problemas empresariales complejos. Algunos ejemplos serían:

• SentimentAnalytics: esta es una de las aplicaciones de los LLMs, que pueden comprender y generar lenguaje humano de manera avanzada. El Sentiment Analysis (o análisis del sentimiento) permite procesar el lenguaje para identificar y extraer información subjetiva de recursos, algo con mucho potencial en aplicaciones como análisis de encuestas, el monitoreo de comentarios en redes sociales, la evaluación de respuestas en atención al cliente, el análisis de reseñas de productos, etc.
• Integración con el Lenguaje Natural (ILN): también dentro de los LLMs, permite mejorar la atención al cliente con interfaces conversacionales (como chatbots) más eficientes y rápidos, permitiendo así reducir los tiempos de atención, y descargar al equipo humano para que pueda dedicarse a tareas de más valor.
• Generación de contenido: como ya hemos comentado, hablamos de crear textos, imágenes, videos, música, etc. de una manera autónoma, ayudando a las empresas a mantener una comunicación más activa y visible de forma sencilla.

Cómo empezar con IA Generativa en tu empresa.

Al igual que con la IA predictiva, cada organización debe evaluar su propia naturaleza y necesidades para ver cómo puede usar esta tecnología. En todo caso, a la hora de introducir la IA Generativa en tu empresa te recomendamos tener en cuenta estos pasos:

Formar a los equipos en el uso de IA Generativa.

Según un informe de Salesforce, un 39% de los españoles cree que dominar la IA Generativa les proporcionará alguna mejora en su trabajo. Del mismo modo, el informe también advierte de que la falta de políticas claramente definidas en torno a su uso “puede estar poniendo en riesgo a las empresas”.

El estudio se ha realizado en 14 países. En el caso español, el 84% de los trabajadores opina que su empresa no tiene políticas definidas sobre el uso de la IA Generativa en el trabajo. Si a esto sumas que un alto porcentaje no ha recibido formación específica sobre su uso, el resultado es que muchos equipos y trabajadores estarán usando esta tecnología de una forma inadecuada.

La IA Generativa puede actuar también como imán de talento. Muchos trabajadores dicen sentirse atraídos por empresas que la utilizan de forma habitual, y creen que se sentirían más comprometidos con sus empleadores.

Por ello, un paso importante para las empresas que deseen incorporar IA, es definir un marco de aplicación que sea seguro, ético y fiable, formar a los trabajadores y derribar barreras para que estos puedan utilizarla de forma eficaz.

Identificar los ámbitos de aplicación donde la IA Generativa puede ser más efectiva.

Hablamos de una tecnología muy flexible y que casi día a día está evolucionando, por lo que sus posibilidades dentro de una empresa son muy numerosas. Vamos a ver algunos ejemplos donde la IA Generativa tiene un gran potencial dentro del ámbito empresarial.

• Análisis del comportamiento del cliente.

Una de las posibilidades más interesantes de la IA Generativa es la hiper-personalización que permite.

Aunque hoy en día las empresas distribuidoras de productos de consumo aún no son capaces de dotar a cada cliente individual de un contenido personalizado, esto es alcanzable con esta tecnología.

De momento, ya se pueden analizar reseñas de clientes sobre un producto o servicio, su opinión en encuestas o sus publicaciones en redes, para saber qué piensan y cómo se sienten.

• Interacción con usuarios y atención al cliente.

La IA Generativa funciona como un auténtico asistente virtual de clientes.

Un chatbot basado en IA puede atender 24 horas al día y 7 días a la semana, ofreciendo recomendaciones de forma proactiva y haciendo más sencillas y rápidas las resoluciones de problemas complejos del cliente.

Salvando la desconfianza inicial, es un hecho que la interacción de la IA y los clientes ha ido creciendo y se acepta ya como algo cotidiano, aunque no hay que olvidar que equilibrar la tecnología con la presencia humana sigue siendo básico para crear experiencias positivas para los usuarios.

• Creación de chatbots con conocimiento experto de tu empresa.

La IA generativa permite la creación de chatbots alimentados con las bases de datos y las fuentes de conocimiento específicas de las empresas, lo que los convierte en excelentes asistentes para la resolución de dudas o preguntas en diferentes ámbitos del negocio. 

Algunos ejemplos podrían ser chatbots para resolución de dudas de clientes, o chatbots para contener la información de la operativa de la maquinara de toda la empresa, entre otras posibilidades.

• Generación de contenido creativo.

Esta tecnología es una poderosa herramienta que impulsa no solo la eficiencia y la productividad, sino también la innovación y la creatividad.

Y es que los sistemas de IA Generativa son capaces de crear diseños originales o producir textos y música, por poner algunos ejemplos habituales.

Los responsables de comunicación en las empresas pueden aprovechar estas posibilidades para indagar en nuevas ideas y formas de expresión, pudiendo producir contenido de un modo más eficiente, ahorrando tiempo en el proceso de creación, adaptando cada pieza de forma rápida a diferentes audiencias, y todo ello manteniendo una idea lineal en el tono y en el estilo.

Te ayudamos a avanzar hacia un futuro impulsado por inteligencia artificial.

La adaptación de inteligencia artificial prepara a las empresas para adaptarse a un futuro donde la innovación tecnológica cada vez jugará un papel más importante. Aquellas empresas que aprovechen esta oportunidad estarán mejor preparadas para triunfar en un mercado competitivo y en constante evolución.

El camino para la implementación exitosa de la inteligencia artificial requiere de compromiso, mentalidad innovadora y colaboración con socios que favorezcan el éxito. Si tu organización está en este proceso y buscas un partner con experiencia tanto en el análisis inicial como en la ejecución de proyectos de inteligencia artificial, no dudes en contactar con nosotros.