¿Cuáles son las mejores IA para empresas?
Desde un punto de vista muy práctico, abordamos cómo utilizar la Inteligencia Artificial para mejorar la productividad en el entorno empresarial y también nos aproximamos a otros aspectos relacionados, como los marcos legales o las mejores alternativas para flujos de trabajo.
Ventajas de usar IA para empresas
La Inteligencia Artificial nos ha llevado a un nuevo estatus en lo que respecta al trabajo empresarial y personal. No usar la Inteligencia Artificial supone actualmente una pérdida muy notable en la productividad, algo que no podemos permitirnos si queremos seguir siendo competitivos.
Las ventajas de usar la IA son de lo más variado. Vamos a comenzar analizando algunas de las más relevantes.
Automatización de tareas repetitivas y reducción de errores humanos
Comenzamos por la más obvia que consiste en la automatización de tareas repetitivas del día a día. Esto es importante, no solo porque nos permite realizar actividades de una manera mucho más ágil, sino también porque elimina la posibilidad de introducir errores humanos en el desempeño de nuestras funciones.
Con la Inteligencia Artificial, además, podemos conseguir centrarnos en tareas más importantes, creativas, que aporten un mayor valor a nuestro negocio, gracias a ahorrar tiempo que antes dedicábamos a actividades repetitivas y a veces tediosas.
Optimización de la toma de decisiones mediante análisis predictivo de datos
La IA es capaz de analizar datos de diversas fuentes para ayudarnos en la toma de decisiones diaria. Esto es un punto especialmente importante porque los datos son una información muy valiosa para dirigir nuestras estrategias.
El problema es que no siempre podemos atenderlos de la debida manera, ya que necesitamos tiempo para procesarlos y extraer información valiosa a partir de ellos. En este área la Inteligencia Artificial tiene mucho que aportar ya que es capaz de procesar enormes cantidades de datos con poco esfuerzo y además puede ofrecernos informaciones que de otro modo podrían permanecer ocultas para nosotros.
Aumento de la productividad y eficiencia operativa a escala
Todo ello nos permite, como decíamos, adquirir un aumento de la productividad muy notable y gracias a ello mejorar la eficiencia operativa, algo que resulta también muy importante, porque nos permite escalar mejor la actividad y los ingresos de la empresa. En otras palabras, con la IA se puede llegar a realizar un volumen de trabajo más amplio con los mismos recursos, lo que debe aportar beneficios relevantes.
Disponibilidad y atención al cliente continuada las 24 horas del día
También nos permite ofrecer nuevos canales de contacto con vuestros clientes, en los cuales podemos brindar soporte las 24 horas del día y los 7 días de la semana.
De manera tradicional, ofrecer soporte 24/7 está al alcance de pocas empresas y requiere emplear muchos recursos operativos y personal humano. En cambio hoy, gracias a la Inteligencia Artificial, es posible abrir canales de soporte con atención continua utilizando agentes que son capaces de entender las necesidades de los clientes y ofrecerles soluciones inteligentes en base a todo tipo de herramientas disponibles en las empresas.
Gracias a los asistentes de voz esta interacción puede realizarse incluso hablando, de modo que la experiencia de usuario será muy similar a la de una llamada telefónica con una persona. Si tenemos en cuenta que además los agentes pueden contestar de manera instantánea y sin hacer esperar al cliente con una musiquita de fondo, podríamos llegar a decir que un call center asistido con Inteligencia Artificial sería capaz de igualar o superar la experiencia de usuario que si estuviera asistido por humanos.
Hiperpersonalización de la experiencia del usuario y fidelización
Gracias a la IA, las personas que visitan nuestro servicio online pueden recibir una experiencia de usuario mucho más personalizada. La Inteligencia Artificial puede usar datos sobre las anteriores acciones de un usuario dentro del sitio web, como preferencias de uso y de compra, de modo que es perfectamente viable presentar contenido y funcionalidades más relevantes, como por ejemplo recomendaciones de compra.
Esa personalización más avanzada puede mejorar sensiblemente la fidelización de nuestros clientes, ya que los sitios web serán capaces de cubrir mejor sus expectativas y necesidades.
Reducción de costes operativos a medio y largo plazo
La IA es capaz de hacer muchas cosas en poco tiempo y permite reducir así los costes operativos a medio y largo plazo de las empresas. Dependiendo de lo que queramos realizar con la Inteligencia Artificial es posible que necesitemos invertir algo de dinero en planes empresariales, pero en poco tiempo podemos sacarle un gran partido, si exprimimos las posibilidades que nos ofrecen.
Escalabilidad ágil sin incremento proporcional de recursos humanos
Como hemos dicho antes, también la Inteligencia Artificial permite mejorar la escalabilidad del rendimiento empresarial. Antes, para conseguir este efecto, necesitábamos aumentar los recursos humanos destinados a la operación de las empresas. Sin embargo, hoy sin necesidad de ampliar el personal, somos capaces de sacar adelante mucho más trabajo, no solo más rápido sino también de manera más eficiente.
Principales herramientas de IA para empresas
Herramientas basadas en la IA hay a montones. De hecho, continuamente aparecen nuevas alternativas cada vez más ingeniosas y especializadas. Vamos a ver ahora algunos ejemplos clásicos de utilidades que pueden mejorar las operaciones de las empresas.
Espacios de trabajo inteligentes y productividad con Microsoft Copilot y Google Gemini
Si trabajamos con suite de programas de oficina como los de Microsoft 365 (lo que antes se conocía por Office 365) o Google Workspace tenemos integrados agentes de Inteligencia Artificial para poder realizar todo tipo de trabajos en nuestros documentos, presentaciones y hojas de cálculo.
En Microsoft disponemos de Copilot y dentro de la suite de programas de Google, disponemos de Gemini. Obtener la ayuda de estos asistentes es tan fácil como hacer un clic en un icono e introducir nuestras solicitudes en lenguaje natural. Gracias a ellos podemos resolver en instantes tareas de lo más diverso, como extraer información de las hojas de cálculo, resumir documentos, mejorar presentaciones y un largo etcétera de posibilidades.
Modelos de lenguaje avanzados para análisis y redacción con ChatGPT Enterprise y Claude
Los modelos de lenguaje también nos pueden ayudar a redactar textos. Por ejemplo, podemos escribir emails en cuestión de segundos, mejorar la redacción de textos o incluso traducirlos a otros idiomas de forma casi instantánea. Paralelamente, si nos dedicamos a la creación de contenido, pueden venir muy bien para conseguir producir nuevas piezas que publicar en nuestros sitios web o blogs, sin tener que invertir tanto tiempo para producirlas.
En este área, dos modelos que funcionan muy bien son ChatGPT y Claude, que son capaces de producir textos en un lenguaje muy humano, sin que parezca que han sido producidos por máquinas.
Automatización de procesos CRM y ventas con Salesforce Einstein
Salesforce Einstein es la capa de Inteligencia Artificial (IA) integrada en la plataforma de Salesforce, que nos ofrece uno de los CRM más completos. Con esta herramienta podemos automatizar procesos, predecir comportamientos y generar contenido inteligente, entre muchas otras cosas.
Agentes de atención al cliente inteligentes con Soluciones IA de Arsys
Hacer un sistema de atención al cliente por IA nunca ha sido tan fácil gracias a las soluciones de IA de Arsys. En cuestión de horas podemos crear un sistema para la atención al cliente que es capaz de funcionar con voz y ofrecer una experiencia muy atractiva y natural.
No solo puede recibir las llamadas y contestar con varios tonos de voz, es capaz de reservar citas en horarios usando integraciones con diversos sistemas de reservas, redireccionar llamadas a números de teléfono, etc. Si te interesa ofrecer asistencia de llamadas 24/7 solamente tienes que informarte en esta página de nuestro Asistente telefónico IA y si lo que quieres es tener un servicio inteligente de chat, echa un vistazo a nuestro Asistente de Chat IA.
Creación de flujos de trabajo autónomos con CrewAI y Microsoft AutoGen
Con CrewAI y Microsoft AutoGen, puedes diseñar sistemas donde varios agentes de Inteligencia Artificial colaboran entre sí para resolver tareas complejas de forma autónoma, tal como si fueran un completo equipo de trabajo. Estos son sistemas sofisticados donde puedes incorporar funcionalidades que van desde discutir estrategias, depurar código o diseñar/revisar interfaces visuales.
Análisis de datos masivos y Business Intelligence con Power BI AI y Tableau
Con el análisis de datos masivos, lo que se conoce como Big Data y estrategias de Business Intelligence puedes transformar volúmenes gigantescos de información desorganizada en ideas poderosas para mejorar los procesos de tu empresa.
Para ello dispones de herramientas como Power BI y Tableau, que hoy pueden ser potenciadas mediante Inteligencia Artificial para extraer conclusiones con las que tomar decisiones estratégicas en las empresas.
Generación de contenido multimedia profesional con Midjourney Enterprise y Runway
Los modelos tradicionales como ChatGPT y Claude son capaces de generar texto para alimentar nuestras publicaciones pero si queremos dar un paso más allá podemos entrar en el medio audiovisual con herramientas como Midjourney y Runway.
Midjourney está especializado en la creación de imágenes, mientras que Runway es excelente como productor de vídeo, usando modelos como Gen-3 Alpha. Con estas herramientas en conjunto puedes crear un flujo de trabajo audiovisual completo y profesional con poco esfuerzo y resultados sorprendentes.
Casos de uso de IA para empresas
Aparte de las ideas que acabamos de ver, que ya de por sí nos habrán dado algunas ideas de casos de uso, vamos a ver algunos otros que nos gustaría destacar.
- Optimización del reclutamiento y cribado automatizado de talento en Recursos Humanos: Los modelos pueden filtrar CV por palabras clave pero todavía son más valiosos cuando se trata de analizar competencias y cruzarlas con trayectorias profesionales. Con todo, podemos dedicar mucho menos tiempo para encontrar el profesional ideal para nuevos puestos de trabajo.
- Detección de fraude financiero y auditoría continua de transacciones: Actualmente los algoritmos de aprendizaje no supervisado son capaces de analizar flujos de millones de transacciones por segundo. Con ellos podemos encontrar patrones anómalos que nos pueden ayudar a detectar y prevenir el fraude financiero.
- Mantenimiento predictivo de maquinaria e infraestructura en el sector industrial: Hoy en día es posible combinar sensores IoT con modelos para anticipar fallos y conseguir reducir las paradas no programadas en industrias.
- Personalización de campañas de marketing y generación de contenidos adaptativos: Con la hipersegmentación dinámica a nivel individual, ajustando creatividades tono y ofertas, es posible reaccionar en milisegundos y mejorar campañas y experiencias para conseguir resultados más que pueden llegar a incrementar un tercio de las ventas totales.
- Gestión inteligente de inventarios y previsión de demanda en la cadena de suministro: La IA es capaz de cruzar datos históricos de venta con variables externas como la climatología, eventos diversos o precios de competidores. Con ello es capaz de optimizar la cadena de suministro.
- Clasificación y extracción automática de datos en documentos legales y contratos: Con modelos de comprensión de lectura profunda es posible auditar acuerdos, detectar cláusulas de indemnización críticas o discrepancias de aceptación. Con ello podemos mejorar los procesos de contratación y gestión de documentos legales, mejorando sensiblemente el rendimiento humano tradicional.
- Soporte técnico de primer nivel y resolución autónoma de incidencias de usuarios: En vez de encargar incidencias a humanos podemos mejorar añadiendo agentes de IA que son capaces de ejecutar flujos operativos y alcanzar tasas de resolución autónoma muy altas.
¿Qué normativas de IA para empresas existen?
En Europa y en otros países del mundo existen marcos regulatorios para la IA que generalmente tienen una relación directa con el tipo de actividad que se va a realizar. Estos marcos tienen como objetivo identificar áreas de riesgo para el uso de la IA, evitando también sesgos y discriminaciones, así como asegurar la privacidad de los datos personales.
Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (EU AI Act)
Este reglamento afecta a todas las organizaciones que hacen uso de la Inteligencia Artificial en el territorio europeo. Establece diversos tipos de niveles de riesgo. Dependiendo de estos, los requisitos de funcionamiento se van haciendo más rigurosos.
Si estamos en Europa es importante conocer este reglamento para asegurarnos de que estamos funcionando conforme a las normativas actuales, que dependen de las herramientas basadas en IA que usemos y el tipo de actividades que realicemos con ellas.
Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y su impacto en el entrenamiento de modelos
Este reglamento de Protección de Datos está más pensado en asegurar que los datos personales se usen debidamente y no traspasen los ámbitos para los que han sido cedidos. El GDPR es bastante antiguo y seguramente ya lo tengas en cuenta para tus aplicaciones. Las mismas normas se aplican cuando los datos los usa un modelo. Por ejemplo, los datos no pueden cederse a terceros sin el consentimiento y deben permanecer custodiados.
En lo que respecta al entrenamiento de los modelos se siguen las mismas reglas que si estuvieras cediendo la información a terceras personas, pero aún tienes que garantizar algunas cuestiones extra que quizás no son tan sencillas, como el derecho al olvido, lo que obligaría a reentrenar el modelo sin datos particulares. Por ello cuando se trata de gestión de datos personales se acude a otras soluciones como RAG.
Estándares internacionales de gestión y gobernanza de la IA según la norma ISO/IEC 42001
La norma ISO/IEC 42001 establece los requisitos que deben cubrir las empresas para implantar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA / AIMS). Requisitos que deben poder ser auditables para cumplir las normas.
Es una norma bastante estricta que regula todo el ciclo de vida del sistema, desde la adquisición y preparación de datos hasta el despliegue y la monitorización del comportamiento del modelo.
Es importante que lo revises si estás haciendo un sistema para que tomes las debidas previdencias, también en aspectos como la gestión de terceros y la necesidad de evaluación de los algoritmos de los modelos.
Marcos de gestión de riesgos de IA del NIST (NIST AI Risk Management Framework)
El NIST AI RMF 1.0 es el marco voluntario de referencia adoptado en Estados Unidos, así como corporaciones multinacionales que lo deseen seguir para asegurar sistemas de IA, de modo que sean confiables.
Hay varios puntos que se abordan en este marco como la gobernanza, el mapeo de dependencias tecnológicas, la capacidad de extraer métricas para acompañar el funcionamiento o la de asignar recursos operativos. Además, en lo que respecta a la evaluación de la confianza evalúa hasta siete características clave como la fiabilidad, la seguridad, resiliencia, privacidad, etc.
Leyes de privacidad de datos estatales y regionales en mercados internacionales (CCPA/CPRA)
Por último, cabe destacar que en Estados Unidos existe la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), modificada por la CPRA, que marca el estándar regulatorio.
KPI clave para evaluar el rendimiento de las soluciones de IA en tu empresa
- Retorno de la inversión (ROI) y periodo de recuperación del capital invertido: Evalúa la viabilidad financiera del uso de IA y para ello compara el coste total de propiedad (computación, licencias, integración y mantenimiento) con los ahorros operativos e ingresos generados. El objetivo es ver si se consigue amortizar la inversión en un horizonte de 6 a 18 meses.
- Reducción en el tiempo medio de resolución (MTTR) y ciclo de trabajo: Esta métrica cuantifica la aceleración de los flujos de trabajo midiendo el porcentaje de tiempo y horas/hombre ahorradas en la resolución de incidencias, procesamiento de consultas, extracción documental. Estos datos se deben comparar frente a los procesos manuales previos.
- Tasa de precisión del modelo, grado de alucinación y margen de error: Esta tasa determina la fiabilidad técnica combinando métricas predictivas con indicadores de IA generativa. Por ejemplo se calcula el porcentaje de alucinaciones, el nivel de anclaje a fuentes documentales y la tasa de desvío por incertidumbre.
- Porcentaje de adopción interna y frecuencia de uso activo por parte de los empleados: En este caso se mide hasta qué punto las herramientas son usadas dentro de la plantilla. Se calculan aspectos como el ratio de usuarios activos diarios y mensuales, la tasa de sugerencias de la IA aceptadas sin edición y la reducción del abandono del flujo.
- Tasa de resolución en el primer contacto (FCR) y nivel de satisfacción del cliente (CSAT): Esta tasa mide la calidad percibida en el cliente final evaluando el porcentaje de solicitudes atendidas con éxito en la primera interacción sin reaperturas. También se calculan puntuaciones de satisfacción post-servicio y los escalados a agentes humanos que han sido forzados.
Tendencias tecnológicas emergentes en la IA corporativa
Ya para acabar vamos a ver algunas tendencias tecnológicas que están apareciendo en el área de la IA cuando se usa en el ambiente empresarial.
Comenzamos destacando el auge de los modelos SLM y el procesamiento edge de la IA, que responde a la necesidad empresarial de reducir los costes de inferencia y la latencia. Esto se da bastante cuando se requiere garantizar la soberanía y privacidad de los datos, o cuando se desea evitar dependencias de API en nubes externas.
Para la mejora de los flujos de la IA y el análisis más profundo se están consolidando sistemas multimodales avanzados, ya que permiten razonamiento cruzado y mejoran el análisis tradicional de documentos y datos, mezclando distintos tipos de fuentes como imágenes y voz.
Otra tendencia que se está consolidando es el uso de redes de agentes de IA autónomos capaces de colaborar entre sí. Este es el paso natural desde los agentes tradicionales y nos abre un ecosistema de trabajo más autosuficiente, donde diversas instancias de software asumen roles especializados.
También nos parece muy relevante la computación cuántica en el marco de la IA que permitirá abordar problemas de optimización combinatoria y cálculo multidimensional que hoy todavía son intratables para el hardware clásico.
Por último, queremos destacar la sostenibilidad de la IA (Green AI) que se puede convertir en una prioridad directiva frente al impacto ambiental y el consumo energético intensivo derivado del entrenamiento y despliegue masivo de modelos.
