El impacto cotidiano de la IA en los negocios

La Inteligencia Artificial (IA) puede acelerar la toma de decisiones agilizando tareas y analizando datos en sectores empresariales que van desde el marketing hasta los recursos humanos. Según el Índice Global de Adopción de la IA de IBM de 2021, el 74% de las empresas globales están adoptando la IA o considerando su adopción.

Anteriormente, hemos abordado varias ideas para iniciar negocios de IA. Hoy, continuaremos con esta línea de pensamiento y veremos cómo la IA está transformando negocios ya establecidos en diferentes industrias.

¿Por qué necesitamos IA en las oficinas?

Muchas tareas en los espacios de oficina implican funciones manuales repetitivas, como revisar correos electrónicos, ingresar datos y generar informes. Estas tareas restan tiempo a trabajos más importantes. Las investigaciones demuestran que el 67% de las personas sienten que están repitiendo constantemente las mismas tareas y pierden un promedio de 4.5 horas a la semana en tareas que podrían automatizarse. La IA puede asumir la gran mayoría de estas tareas.

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Un resultado directo de que la IA asuma algunas tareas es que los humanos están más disponibles para concentrarse en un trabajo más estratégico. Pero, incluso el trabajo estratégico puede ser apoyado por la IA. Las herramientas de análisis predictivo de la IA pueden identificar nuevas oportunidades, señalar problemas y personalizar las ofertas basándose en datos históricos de los clientes. 

La IA puede procesar y analizar grandes cantidades de datos más rápido que los humanos. Al extraer información de los datos, la IA ayuda a los humanos a tomar decisiones más informadas. 

Por ejemplo, la IA puede ayudar a tomar decisiones relacionadas con la gestión de la cadena de suministro. El análisis de datos sobre ventas pasadas y tendencias del mercado puede proporcionar información para predecir la demanda de productos. Las predicciones precisas conducen a tener constantemente la cantidad correcta de productos en stock. Del mismo modo, los sistemas de IA también pueden encontrar las mejores rutas de entrega, teniendo en cuenta factores como el tráfico y el clima, ahorrando dinero y mejorando la eficiencia.

Cómo la IA facilita la gestión de crisis

La IA hace algo más que acelerar el trabajo de oficina. También está transformando la forma en que las empresas gestionan las crisis y mantienen las operaciones funcionando sin problemas. El noventa y cinco por ciento de los líderes empresariales creen que sus habilidades de gestión de crisis podrían ser mejores. La respuesta a esto podría ser la IA. Los sistemas de IA utilizan el análisis de datos y las predicciones para detectar posibles problemas antes de que ocurran, lo que ayuda a las empresas a prepararse mejor y a reaccionar rápidamente cuando es necesario. Esto reduce el impacto de las interrupciones.

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La IA también puede automatizar las comunicaciones durante una crisis para que todos los involucrados reciban actualizaciones precisas rápidamente. Después de una crisis, la IA puede utilizarse para analizar lo que ocurrió y mejorar las respuestas futuras. Al aprender de los errores anteriores, las empresas se fortalecen y se preparan mejor para lo que pueda venir.

Uso de la IA para la adquisición de talento

El departamento de recursos humanos de cualquier empresa puede utilizar la IA para examinar montañas de información y ver patrones que los humanos podrían pasar por alto. Esto resulta útil cuando se necesita clasificar miles de currículos para encontrar a los candidatos perfectos para un puesto. 

Empresas como Unilever ya están viendo los beneficios de utilizar estos sistemas de IA. Están ahorrando más de un millón de libras al año mediante el uso de herramientas de IA como HireVue para revisar los currículos y encontrar a las mejores personas para puestos de trabajo específicos de forma rápida y sin prejuicios.

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Nos estamos moviendo hacia un mundo en el que los humanos no necesitan realizar entrevistas de trabajo. Los miembros del panel generados por la IA pueden encargarse de la entrevista y proporcionar información al equipo de recursos humanos. Una encuesta de 2020 mostró que el 55% de las empresas estaban aumentando sus inversiones en automatización para los procesos de contratación.

¿Significa esto que la IA reemplazará a los humanos en RR. HH.? Si bien el temor al desplazamiento laboral impulsado por la IA es comprensible, es más probable que el futuro esté definido por la colaboración entre humanos e IA. La IA es asombrosa para manejar datos y encontrar patrones, pero nada supera la capacidad de un humano para pensar de forma innovadora, ser creativo y comprender a otras personas.

Adoptar la sostenibilidad con la IA

Los criterios ESG, que significan criterios ambientales, sociales y de gobernanza, son estándares que los inversores utilizan para evaluar las prácticas éticas y de sostenibilidad de una empresa. Estos criterios miran más allá del rendimiento financiero para comprender cómo una empresa gestiona sus impactos ambientales, trata a sus empleados y se gobierna a sí misma. A medida que la sociedad se centra en volverse ecológica, las medidas ESG son cada vez más importantes para las empresas de todo el mundo.

Las técnicas de IA como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) pueden utilizarse para comprender si las empresas están cumpliendo sus criterios ESG y cómo mejorar sus prácticas de sostenibilidad. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones relacionados con el impacto ambiental, el trato a los empleados y el gobierno corporativo. La información obtenida de este análisis puede ayudar a reducir las huellas ambientales. Del mismo modo, las técnicas de PNL pueden utilizarse para profundizar en los datos de texto de lugares como las redes sociales y las encuestas para tener una idea de cómo está reaccionando la gente a los esfuerzos de sostenibilidad.

Eso es solo la punta del iceberg. Hay muchas aplicaciones de la IA en ESG, incluyendo:

• Automatización de la presentación de informes ESG: Simplificación de la recopilación y el análisis de datos para una presentación de informes precisa.
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• Mejora de la eficiencia energética: Optimización del uso de la energía en edificios y fabricación, reduciendo las emisiones.
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• Promoción de la diversidad y la inclusión: Ayuda a las empresas a mejorar sus esfuerzos de diversidad y a promover prácticas de contratación justas.
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• Facilitar las prácticas de economía circular: Apoya a las empresas en la transición a modelos de economía circular optimizando la utilización de los recursos, fomentando la reutilización y el reciclaje de productos, y minimizando los residuos a lo largo del ciclo de vida del producto.

Introducción de la IA en el ámbito legal de las empresas

La IA también puede ayudar a las empresas a evitar pérdidas de ingresos por cancelaciones y a reducir las fugas de ingresos. Al utilizar la IA para mejorar sus flujos de trabajo y procesos, los bufetes de abogados pueden ser más eficientes y rentables. 

Empresas como LawGeex utilizan la IA para analizar documentos legales rápidamente. Sus sistemas de IA detectan posibles problemas, señalan las partes importantes y se aseguran de que los documentos cumplen las normas. Esto hace que todo el proceso legal sea mucho más eficiente.

Una de las mayores empresas de derechos de los pasajeros aéreos del mundo, AirHelp, está utilizando bots de IA como agentes de reclamaciones de indemnización. Estos bots procesan las reclamaciones de los clientes y evalúan si cumplen los requisitos para recibir una indemnización de las aerolíneas. Actualmente evalúan el 30% de las reclamaciones con una precisión del 95%.

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La IA protege a las empresas contra los ciberataques

La IA tiene varias aplicaciones útiles en la inteligencia de amenazas. Una de ellas es la detección automatizada de amenazas: la IA puede encontrar anomalías y patrones que indiquen posibles amenazas. Estos sistemas de IA pueden identificar comportamientos sospechosos en tiempo real. Esto permite una respuesta rápida y la eliminación de las amenazas.

Otra aplicación es la asistencia a los analistas de ciberseguridad. Los analistas humanos pueden utilizar la IA como un multiplicador de fuerza a la hora de buscar amenazas. Los algoritmos de IA pueden procesar enormes conjuntos de datos para descubrir amenazas ocultas.

Empresas como Darktrace ofrecen sistemas de IA para supervisar el uso de la red. Sus sistemas pueden detectar actividades inusuales y detectar ciberataques a medida que ocurren. A medida que los ciberdelincuentes encuentran nuevas formas de cometer delitos en línea, la IA es una herramienta imprescindible para detectar y eliminar dichas amenazas.

Los vendedores de IA están promocionando productos y servicios

La influencia de la IA en el sector de las ventas ha sido innegablemente significativa en el último año. Alrededor del 14% de los profesionales están utilizando ahora herramientas de IA generativa en las ventas. La IA generativa permite crear mensajes que resuenan con las preferencias individuales de los clientes, sus intereses e incluso su historial de compras. De este modo, los equipos de ventas pueden aumentar las posibilidades de conversión.

Además, las herramientas de venta con IA pueden automatizar tareas repetitivas, como los correos electrónicos de seguimiento y la cualificación de clientes potenciales. Puede liberar a los representantes de ventas humanos para que se centren en aspectos más complejos del proceso de venta. Mientras tanto, los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por la IA pueden proporcionar respuestas instantáneas a las consultas de los clientes. Al evitar retrasos en la respuesta, las empresas pueden mantener el compromiso y el interés a lo largo del embudo de ventas.

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Los equipos de ventas suelen trabajar en estrecha colaboración con los equipos de marketing, y las iniciativas de IA también pueden trasladarse. Al aplicar la IA en ambos ámbitos, las empresas pueden crear un recorrido del cliente coherente y eficiente, desde el compromiso inicial hasta la venta y más allá. Los datos muestran que el 72% de los profesionales del marketing utilizan la IA para la personalización, lo que mejora la alineación entre los mensajes de marketing y los esfuerzos de venta​. La sinergia entre la IA, el marketing y las ventas conduce en última instancia a una mayor satisfacción del cliente y a un aumento de las ventas.

Retos que las empresas pueden esperar al implementar la IA

Si bien la IA es una herramienta increíblemente poderosa que las empresas pueden aprovechar, es importante usarla con cuidado. Echemos un vistazo a algunos de los desafíos que se pueden esperar al implementar la IA en los flujos de trabajo empresariales.

• Sesgo de los datos: si los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA son injustos o están incompletos, tomarán decisiones injustas. El sesgo de los datos debe manejarse con la máxima precaución porque puede conducir a la discriminación y dañar la fiabilidad de un sistema.
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• El problema de la “Caja Negra”: algunos sistemas de IA son tan complejos que ni siquiera los expertos comprenden completamente cómo llegan a sus conclusiones. En industrias como la atención sanitaria y las finanzas, donde comprender el razonamiento detrás de las decisiones de un modelo de IA es crucial para la seguridad y el cumplimiento legal, esta opacidad puede ser un inconveniente.
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• Implicaciones sociales: las empresas también deben tener en cuenta cómo afectan sus soluciones de IA a la sociedad en general. El uso de la IA puede tener resultados inesperados en lo que respecta a la privacidad, la equidad e incluso el medio ambiente. Las empresas necesitan normas y reglamentos sólidos sobre cómo utilizar la IA de forma ética y abordar los problemas antes de que ocurran.

El veredicto final

Las empresas están evolucionando para incluir la IA en su conjunto de herramientas. Desde encargarse de tareas aburridas hasta mejorar la toma de decisiones, el servicio al cliente y mantener los costes bajos, el impacto de la IA en el mundo empresarial es enorme y no deja de crecer. A medida que se desarrollen nuevas tecnologías de IA, las empresas encontrarán aún más formas de crear contenidos, utilizar mejor los datos y encontrar nuevas soluciones innovadoras a los problemas.

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