Implementación de IA: transformando los procesos comerciales

Andrew Andreev

Autor en ApiX-Drive

Tiempo de leer: ~9 min

Tendencias actuales en el uso de la IA en los negocios

• El 56% de los encuestados ya ha completado la implementación de IA en los procesos de atención y soporte al cliente. Esta es actualmente el área de integración más popular.
• Una proporción ligeramente menor de emprendedores (51%) utiliza la IA para tareas de seguridad, incluida la ciberseguridad y la gestión del fraude.
  
• El 47% de los encuestados utiliza IA en asistentes virtuales. El 46% lo utiliza para la gestión de relaciones con los clientes (CRM). El 40% lo utiliza para la gestión de inventarios. El 35% crea contenido usándolo.
  
• Estas tecnologías prometedoras también tienen demanda en la recomendación de productos (33%), la gestión de la cadena de suministro (30%), la contabilidad (30%), la contratación y la gestión de personal (26%), y la segmentación de audiencias (24%).
  

Ventajas y beneficios

• Automatización de procesos de negocio. La IA tiene un gran potencial para automatizar y optimizar la mayoría de los procesos de fabricación y servicios. Las redes neuronales controlan eficazmente líneas robóticas, prueban y trabajan con programas, aceptan aplicaciones y realizan pagos, se comunican con clientes e interactúan con trabajadores humanos.
• Ahorro en la formación del personal. La inteligencia artificial forma a los empleados de forma rápida y eficaz. Por tanto, ayuda a la empresa a reducir significativamente sus costes. La habilidad de autoaprendizaje aumenta su capacidad de adaptación.
  
• Experiencia de usuario mejorada. Al aprender por sí misma y procesar cantidades gigantescas de datos, la IA sobresale en las tareas de servicio al cliente. Los chatbots inteligentes basados en redes neuronales pueden comunicarse con los usuarios y brindarles soporte personalizado las 24 horas, los 7 días de la semana. Con su ayuda, las empresas refuerzan eficazmente la fidelidad de la audiencia.
  
• Nuevo nivel de análisis. La inteligencia artificial ha demostrado su eficacia en el análisis predictivo. Hace frente fácilmente al procesamiento de grandes datos, encuentra patrones, forma conclusiones lógicas y hace pronósticos relevantes. Las capacidades de las redes neuronales para analizar datos volumétricos en tiempo real ayudan a las empresas a tomar las decisiones correctas más rápido y así superar a sus competidores.
  
• Protección de datos mejorada. Las soluciones de inteligencia artificial para empresas brindan un alto nivel de seguridad de los datos, evitando intentos de piratería, robo de información u otras acciones ilegales. Esta es una ventaja fundamental para aquellas áreas comerciales que prestan mayor atención a la protección de datos (por ejemplo, tecnologías financieras y bancos).
  
• Optimización del consumo de recursos. Los últimos modelos de IA ayudan a las empresas a optimizar una serie de procesos de trabajo importantes y, así, lograr ahorros tangibles en recursos clave. Para lograr esto, utilizan monitoreo 24 horas al día, 7 días a la semana, procesamiento de datos más rápido, menores gastos operativos y tiempo de inactividad reducido. Además, minimizan la probabilidad de errores humanos.
  

Desventajas y desafíos

• Volumen insuficiente o mala calidad de los datos. La información es el factor más relevante para una integración exitosa de la IA. De ello dependen directamente el rendimiento de las redes neuronales y los resultados que generan. Incluso los fallos más pequeños pueden llevar a que las tecnologías implementadas resulten inútiles o incluso perjudiciales para el negocio. Para evitar esto, las empresas deberían prestar mayor atención a la auditoría de datos y utilizar sistemas sólidos de gestión de datos.
• Compatibilidad con sistemas existentes. La implementación de IA en un sistema de gestión empresarial, una plataforma de seguridad o una cadena de suministro existente a menudo requiere una revisión importante. Durante dichas actualizaciones, no basta con instalar varios complementos. En cambio, se necesitarán muchas más acciones y recursos. Antes de iniciar la integración, recomendamos realizar una auditoría exhaustiva de la infraestructura y capacitar al personal.
  
• Elección de estrategia. La implementación empresarial de IA aún no cuenta con algoritmos universales, por lo que las empresas deben elegir y probar su estrategia de integración por sí mismas. En la etapa preparatoria, evalúe los datos disponibles, la infraestructura y la preparación general del negocio para cambios tan significativos. Luego, desarrolle una hoja de ruta que describa la secuencia de actividades, los recursos necesarios y la fecha prevista de finalización del proyecto.
  
• Retos éticos y cuestiones de seguridad. A medida que las empresas implementan la inteligencia artificial, normalmente enfrentan desafíos éticos relacionados con el uso responsable de las nuevas tecnologías. Otro factor potencialmente peligroso es la seguridad de los datos. Para hacer frente a estas amenazas, las empresas deben proteger eficazmente la información personal de clientes y empleados y desarrollar estándares éticos para el uso de la IA.
  

Cómo implementar la IA en las empresas

1. Identificación. En primer lugar, debe determinar qué divisiones de su empresa y áreas de su actividad necesitan más optimización. En la mayoría de los casos, estas incluyen las tareas más rutinarias y que requieren más mano de obra, como el servicio al cliente o el procesamiento de datos. Además, la IA ofrece los mejores resultados en procesos comerciales que requieren alta velocidad y precisión.
2. Tecnologías. En este punto, seleccione las tecnologías de IA que le interesen e investigue los principales proveedores. Concéntrese en la experiencia del proveedor, las opiniones de los clientes y la disponibilidad de las soluciones que más le convengan. Preste atención a adaptar las tecnologías seleccionadas a los procesos y objetivos de su empresa. Vale la pena considerar su cumplimiento de la normativa, los riesgos potenciales y las medidas de seguridad, así como calcular los costes de integración y la rentabilidad esperada.
   
3. Planificación. Prepare un plan de proyecto preliminar, indicando los costos, el calendario y los resultados esperados de la implementación de la IA en la gestión de procesos de negocio. Describa las responsabilidades de los empleados que implementarán y utilizarán nuevas tecnologías. Asegúrese de considerar los posibles riesgos y dificultades de implementar el proyecto, pensando en formas de resolverlos.
   
4. Datos. Una de las etapas más importantes en la introducción de la IA en las empresas es la auditoría de datos. Antes de iniciar un proyecto, debes estar seguro de que su volumen y calidad te permitirán implementar con éxito la tarea y lograr el efecto deseado.
   
5. Equipo. Encontrar talento cualificado en el campo de la inteligencia artificial y la gestión de datos es otro paso importante. Deberá formar un equipo para llevar a cabo la integración de la IA, formado por analistas de datos, ingenieros y directores de proyectos. Además de la implementación directa de la tecnología, los especialistas deben capacitar a su personal para utilizar correctamente la IA en su trabajo.
   
6. Pruebas. Después de completar todos los pasos anteriores, asegúrese de probar la funcionalidad del sistema actualizado antes de un lanzamiento a gran escala. Esto le ayudará a evaluar su rendimiento, encontrar y corregir posibles errores y también recopilar comentarios de empleados y clientes para mejorar la tecnología.
   

Ejemplos de inteligencia artificial en los negocios

Analítica

Control de calidad

Servicio al cliente

Conclusión