¿Qué es la IA empresarial? Beneficios, prácticas recomendadas y ejemplos.
El término “IA empresarial” se refiere a la integración de tecnologías de inteligencia artificial (IA) dentro de las grandes organizaciones. El despliegue de IA empresarial tiene como objetivo aumentar la eficiencia operativa, impulsar la innovación y mejorar los procesos de toma de decisiones a medida que las empresas transitan la creciente competencia y las expectativas cambiantes del cliente. Las herramientas de IA ofrecen a las grandes organizaciones capacidades que permiten escalar operaciones, automatizar tareas rutinarias y aprovechar datos para tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
Sobre todo, las organizaciones globales están reconociendo que la IA no es una tendencia tecnológica; es el eje de las estrategias de crecimiento. En este contexto, el cambio hacia operaciones impulsadas por IA no es negociable para las organizaciones de todos los tamaños, ya que deben adaptarse a los cambios del mercado, mantener el rendimiento y seguir siendo relevantes.
Este artículo definirá la IA empresarial y explorará cómo funciona, utilizando ejemplos del mundo real de sus beneficios y los desafíos que las organizaciones pueden enfrentar durante la implementación.
¿Qué es la IA empresarial?
La IA empresarial se refiere a la implementación estratégica de tecnologías de IA para abordar desafíos empresariales complejos a escala dentro de organizaciones de gran tamaño.
La IA empresarial no es solo la aplicación de tecnologías de IA; se trata de aprovechar estratégicamente las capacidades de la IA para transformar las operaciones comerciales, impulsar el crecimiento y crear una ventaja competitiva sostenible. Si bien las aplicaciones de la IA general pueden centrarse en tareas o funciones específicas, como los bots de charla para el Servicio de Atención al Cliente o los motores de recomendación para el comercio electrónico, la IA empresarial se distingue por su énfasis en la escalabilidad, la seguridad y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes.
Las plataformas y soluciones de IA empresarial están diseñadas para integrarse en los sistemas y flujos de trabajo existentes, mientras mantienen la seguridad y el cumplimiento sólidos a escala. Su objetivo es permitir que las organizaciones implementen las capacidades de la IA en equipos y casos de uso para automatizar y optimizar los procesos empresariales, elevar las experiencias del cliente y lograr resultados empresariales medibles.
¿Por qué es importante la IA empresarial para las organizaciones?
Algunas de las ventajas de la IA empresarial más claras se derivan de su capacidad para automatizar el trabajo, desde tareas simples y repetitivas hasta flujos de trabajo complejos. La implementación de la automatización impulsada por la IA puede reducir en gran medida los errores, acelerar las operaciones y permitir que los empleados se concentren en actividades de mayor valor.
Mejorar los procesos de la toma de decisiones es otra área importante de valor. Al analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que podrían ser imperceptibles para los humanos, los algoritmos de la IA pueden proporcionar información útil que impulse decisiones empresariales más rápidas y precisas. Una toma de decisiones más rápida y eficaz es especialmente valiosa en áreas como la previsión financiera, la gestión de inventarios y el análisis de mercado, en las que las decisiones oportunas y fundamentadas son esenciales para el crecimiento empresarial.
Debido a que la complejidad y el volumen de los datos crecen junto con el tamaño de la organización, los sistemas de IA empresarial están diseñados para operar a gran escala. Están diseñados para manejar cargas de datos de gran volumen y operaciones más complejas, y para expandirse sin problemas a medida que crecen las necesidades de capacidad. Esta escalabilidad permite mantener los niveles de eficiencia y rendimiento sin comprometer la calidad ni la velocidad del proceso, incluso cuando aumentan las demandas operativas.
Mejorar las interacciones con el cliente es otra área de alto valor donde la IA empresarial está teniendo un impacto significativo. Los sistemas impulsados por la IA y los agentes, entre los que se incluyen los bots de charla y los asistentes virtuales, pueden ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real al incorporar datos y preferencias del cliente dentro de las interacciones y los flujos de trabajo. Estos sistemas inteligentes permiten que el Servicio de Asistencia al Cliente opere las 24 horas del día, los 7 días de la semana, maneje consultas de manera independiente y personalice las recomendaciones. Todos estos son factores importantes para deleitar a los clientes y fomentar la lealtad a la marca.
¿Cómo funciona la IA empresarial?
La IA empresarial, al igual que los sistemas de IA en general, funciona al combinar datos con algoritmos inteligentes para aprender de los patrones y las características presentes en los datos y tomar medidas apropiadas, ya sea al proporcionar información, responder directamente las solicitudes del cliente o al mostrar datos relevantes dentro de un flujo de trabajo.
Por tanto, la eficacia de la IA depende de la calidad y el volumen de los datos, tanto estructurados como no estructurados. Esto significa que es esencial integrar tecnologías de IA con los sistemas empresariales existentes, como la administración de relaciones con los clientes (CRM), la planificación de recursos empresariales (ERP) y las plataformas de gestión de la cadena de suministro, para permitir un flujo de datos sin interrupciones y asegurar que las aplicaciones de IA puedan acceder a información en tiempo real. Sin la integración, o cuando la IA está limitada por datos incompletos, fragmentados o aislados, las empresas corren el riesgo de no poder aprovechar todo el potencial de la IA.
Los modelos de aprendizaje automático (ML) son los motores que impulsan los sistemas de inteligencia artificial empresarial. Estos modelos se entrenan en amplios conjuntos de datos específicos de las operaciones de la organización, lo que les permite aprender y adaptarse de manera continua. A medida que los modelos procesan más datos, se vuelven cada vez más precisos en sus predicciones y recomendaciones, lo que mejora su capacidad para respaldar la toma de decisiones empresariales y los procesos operativos. Los modelos de lenguaje extenso (LLM), que son el eje central de las herramientas de IA generativa, son un ejemplo reciente y poderoso de los modelos de aprendizaje automático.
La IA empresarial suele implementarse junto con la automatización. Este enfoque proporciona un marco sólido para integrar las capacidades de la IA dentro de los flujos de trabajo empresariales y obtener valor inmediato, y que al mismo tiempo se cumplan los requisitos de seguridad, protección y cumplimiento. A su vez, la automatización impulsada por la IA mejora el rendimiento de la automatización (por ejemplo, la entrada automatizada de datos que utiliza la validación de datos impulsada por IA para garantizar que la información sea precisa) y permite automatizar procesos complejos que requieren toma de decisiones y adaptabilidad.
Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro, la automatización impulsada por la IA puede predecir las fluctuaciones de la demanda, optimizar los niveles de inventario y gestionar la logística de manera más eficiente que los métodos de automatización tradicionales.
Ejemplos reales de la IA empresarial en acción.
La IA empresarial está transformando las industrias y funciones empresariales al permitir la automatización de los flujos de trabajo complejos y descubrir oportunidades para nuevas formas de operar y optimizar.
Las aplicaciones de la IA específicas de la industria demuestran su versatilidad y capacidad para generar valor en diversos contextos empresariales. Por ejemplo, en los servicios financieros, las aplicaciones de la IA empresarial incluyen la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, mientras que en el sector de la salud, la IA puede respaldar el diagnóstico, las recomendaciones de tratamientos y la supervisión de los sistemas críticos.
En los servicios financieros, HSBC utilizó los algoritmos impulsados por la IA para analizar patrones de transacciones en tiempo real e identificar anomalías que indican actividades fraudulentas. El enfoque proactivo aumentó la detección del riesgo de delitos financieros de 2 a 4 veces y redujo las alertas de falsos positivos en más del 60%.
En la industria de la salud, la IA ofrece un apoyo muy necesario tanto para los procesos administrativos como para los de cuidados críticos. En el Reino Unido, varias organizaciones del Servicio Nacional de Salud (NHS) se convirtieron en líderes de la innovación mediante la implementación de la automatización impulsada por la IA. Una de ellas, Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT), ahorró más de EUR 700 000 y liberó 45 000 horas de capacidad mediante los flujos de trabajo administrativos automatizados en Recursos Humanos. Otra de las organizaciones, el Northampton General Hospital, creó una automatización única en su tipo para monitorear el suministro de oxígeno, con lo que logró una precisión del 100% en la entrada de datos y eliminó el riesgo clínico.
Tanto en la industria energética como en la minera, la racionalización de las operaciones es una prioridad. En Vale, el crecimiento de ventas previsto hizo que la automatización de los procesos centrales fuera una necesidad. Process Discovery, impulsado por la IA, analizó acciones en una fuerza de trabajo con 234 000 personas en 18 países y rápidamente identificó cinco flujos de trabajo que debían automatizarse. Las eficiencias que se generaron le ahorraron a Vale más de 121 000 horas y USD 5 000 000 al año. Además, permitieron que la organización manejara el aumento de la carga de trabajo.
La empresa eléctrica más grande de América Latina, Electrobras, revisa meticulosamente 65 000 documentos técnicos cada año. La automatización impulsada por IA transformó 10 000 horas de procesamiento manual complejo de documentos en cuatro semanas, lo que generó un 92% de automatizaciones y obtuvo un ahorro de USD 227 000.
En el sector manufacturero, empresas como Siemens integran la IA en las líneas de producción para el mantenimiento predictivo y la optimización de los procesos, con el fin de lograr importantes ganancias de eficiencia y reducciones de costos.
Las aplicaciones de IA empresarial dentro de las funciones comerciales abarcan de manera similar toda la gama de procesos, lo que demuestra la infinidad de oportunidades para aplicar la IA.
En el Servicio de Atención al Cliente, los bots de charla impulsados por IA y las automatizaciones que dirigen las consultas al agente correcto están acelerando el servicio y mejorando la experiencia y satisfacción del cliente. El equipo de Servicio de Asistencia al Cliente de Automation Anywhere redujo los costos operativos en un 30% y aumentó la satisfacción del cliente (CSAT) en un 10% mediante la implementación de flujos de trabajo impulsados por IA.
Para el enrutamiento de tickets, los agentes de IA optimizan la revisión de consultas y los flujos de trabajo de enrutamiento al analizar el contexto y la intención de las consultas entrantes del Servicio de Atención al Cliente. Las consultas simples y de baja urgencia pueden resolverse al instante con una respuesta de la base de conocimientos, mientras que los problemas complejos se dirigen a agentes humanos para un manejo más detallado.
Los procesos de RR. HH. y los datos asociados requieren automatización y análisis que puedan manejar los matices humanos inherentes al dominio, un área de alto potencial para la aplicación de soluciones de IA. Los análisis impulsados por la IA pueden evaluar el compromiso de los empleados a través del análisis de sentimientos de los datos de la encuesta, lo que permite a RR. HH. abordar con mayor rapidez los comentarios con iniciativas específicas.
Otra aplicación de la IA en RR. HH. es el proceso de contratación, donde la automatización impulsada por la IA puede reducir el tiempo dedicado a la revisión manual de currículums y mejorar la calidad de las contrataciones. En Softbank, la automatización impulsada por la IA transformó los procesos clave de adquisición de talentos, lo que llevó a una reducción del 85% en las horas dedicadas a la evaluación de contratación.
Las operaciones de marketing y la creación de contenido representan una de las principales áreas de adopción temprana de la IA generativa dentro de las empresas. Los equipos de marketing pueden usar la IA para analizar los datos y el comportamiento del cliente, lo que ayuda a crear campañas publicitarias dirigidas que resuenen con segmentos específicos del mercado y genera tasas de conversión y un ROI más elevados. Para las marcas de consumo, la IA puede implementarse en el análisis de sentimientos para supervisar las conversaciones en redes sociales y los comentarios del cliente, lo que permite realizar ajustes en tiempo real sobre las estrategias de marketing según la percepción pública. Más allá de la optimización de campañas, los equipos de Marketing también están utilizando cada vez más agentes de IA para la localización a fin de agilizar la creación de contenido multilingüe, reducir los costos y garantizar la coherencia en los mercados globales.
Beneficios clave de la IA empresarial
Si bien los casos de uso específicos ilustran la profundidad y amplitud de las aplicaciones de la IA para las grandes organizaciones, otro aspecto importante por considerar son los beneficios generales que la IA empresarial ofrece.
Enfóquese en el trabajo que genera mayor valor
Al automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, la IA empresarial permite que los empleados vuelvan a centrarse en el trabajo que requiere creatividad, pensamiento estratégico e inteligencia emocional. Este cambio no solo brinda una mejor experiencia para los empleados, sino que también impulsa la innovación y el crecimiento del negocio, ya que los equipos están involucrados en proyectos más estratégicos e impactantes.
Reducción de costos operativos
La automatización impulsada por la IA logra importantes reducciones de costos al optimizar los flujos de trabajo y el uso de recursos. Las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia con menos recursos, ya que reducen los gastos de operación (OpEx) y mantienen o incluso mejoran la calidad y el rendimiento del servicio.
Gobernanza de datos y cumplimiento
La IA empresarial puede impulsar una mejor gobernanza de los datos al convertir en un imperativo operativo la gestión consistente y segura de los datos en toda la organización. Además, los sistemas de IA pueden aplicar estándares de calidad de datos, supervisar el cumplimiento de los requisitos normativos y proteger información confidencial con la protección avanzada de privacidad y seguridad de datos de la IA.
Mejora de la toma de decisiones
La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos ofrece a las organizaciones información que puede mejorar en gran medida la toma de decisiones. Al detectar y mostrar rápidamente tendencias y patrones, la IA puede fundamentar decisiones, desde pronosticar tendencias del mercado hasta optimizar las cadenas de suministro y personalizar la experiencia del cliente.
Escalabilidad y flexibilidad
Los sistemas de IA son inherentemente escalables y flexibles, lo que los hace ideales para apoyar a las empresas que necesitan adaptarse a la evolución de la demanda y a los mercados cambiantes. Las soluciones de IA empresarial suelen diseñarse para que se integren sin problemas con los sistemas existentes, lo que permite a las organizaciones aumentar las capacidades de la IA sin tener que renovar la infraestructura.
Mejor experiencia para los clientes
Al analizar los datos y las preferencias del cliente, incluso en tiempo real, la IA puede ofrecer un valor inmenso a las interacciones con el cliente al personalizar las experiencias y garantizar un servicio consistente y confiable. Además, los bots de charla y asistentes virtuales impulsados por la IA pueden proporcionar asistencia las 24 horas de día, los 7 días de la semana, para que los clientes puedan obtener ayuda cuando la necesiten. Esto hace posible que las empresas cumplan con las crecientes expectativas del cliente y ganen lealtad.
Innovación y ventaja competitiva
Por último, pero no menos importante, la IA empresarial es un catalizador de la innovación, la agilidad y la capacidad de respuesta a la dinámica del mercado. Aprovechar la IA puede abrir puertas a nuevos modelos empresariales y oportunidades que antes no eran posibles.
Desafíos de implementar IA empresarial.
Al mismo tiempo que la IA empresarial ofrece eficiencias y posibilidades de reducción de costos, el camino hacia la implementación de la IA no está exento de desafíos. Adoptar cualquier tecnología nueva conlleva una serie de posibles riesgos y recompensas, y la IA empresarial no es una excepción. Reconocer los desafíos de implementar la IA a escala empresarial es esencial para diseñar estrategias que garanticen una adopción exitosa y maximicen el ROI.
Recolección e integración de datos
Uno de los principales desafíos en la implementación de la IA empresarial es recopilar e integrar datos de alta calidad de diversas fuentes que representen el dominio en cuestión. Los sistemas de datos dispares, los silos de datos y los formatos inconsistentes son obstáculos comunes que tienen un impacto en la precisión y efectividad de los modelos de IA.
Falta de experiencia en IA
Otro obstáculo significativo para la implementación de la IA es la escasez de profesionales capacitados en IA que puedan diseñar, desarrollar y gestionar sistemas de IA de manera eficaz. Esta brecha de talento puede demorar la implementación de proyectos de IA y limitar los posibles beneficios de las tecnologías de IA. Las soluciones incluyen mejorar las habilidades de los empleados existentes, asociarse con proveedores de servicios de IA, así como capitalizar plataformas de IA sin código, como AI Agent Studio de Automation Anywhere, que requieren una experiencia mínima en ciencia de datos para crear e implementar soluciones impulsadas por IA.
Inversión inicial
La implementación de la IA empresarial puede implicar importantes inversiones iniciales en tecnologías, infraestructura y capacitación. Sin embargo, muchas implementaciones de la IA aportan valor de inmediato. En el caso de Petrobras, la implementación de una solución de automatización de IA generativa generó ahorros de USD 120 000 000 en solo tres semanas. Por supuesto, las implementaciones efectivas de la IA continuarán agregando valor a largo plazo, con un retorno de la inversión proveniente de eficiencias operativas, ahorro de costos y crecimiento de los ingresos.
Aprobación de las partes interesadas
Obtener la aprobación de todas las partes interesadas de la organización es fundamental para la adopción exitosa de la IA. La resistencia al cambio, la falta de claridad sobre los beneficios de la IA y las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral pueden obstaculizar las iniciativas de la IA. Estrategias efectivas de gestión del cambio, proposiciones de valor claras y mostrar la diversidad de casos de uso de la IA y las implementaciones exitosas de esta tecnología pueden ayudar a que las partes interesadas lleguen a un acuerdo y generar entusiasmo.
Prácticas recomendadas para implementar la IA empresarial.
Dado que la adopción de la IA se está acelerando, no faltan las prácticas recomendadas de las que aprender, extraídas de los éxitos (y fracasos) experimentados por empresas de todos los tamaños e industrias que ya están en el camino hacia la IA empresarial.
Aprender de estas prácticas recomendadas ayuda a las empresas a enfrentar las complejidades de la implementación de la IA para ofrecer un valor significativo y sostenible.
Mantenga la calidad de los datos y la gobernanza
Al igual que el desafío que supone la recopilación y la integración de datos, mantener una alta calidad de los datos y prácticas de gobernanza sólidas no es negociable para una implementación eficaz de la IA. Establecer canales de datos sólidos, garantizar la preparación de los datos e implementar marcos de gobernanza de datos contribuyen a una gestión de datos consistente y segura. Estas prácticas sustentan la confiabilidad de los modelos de la IA y también apoyan el cumplimiento normativo.
Comience de a poco, luego escale
Iniciar la integración de la IA con proyectos pequeños y específicos puede aumentar las posibilidades de tener éxito. Los proyectos piloto permiten que las organizaciones prueben una solución de IA y demuestran los beneficios tangibles antes de ampliar o expandir las iniciativas de IA en toda la empresa. Por ejemplo, Merck se centró en el procesamiento de documentos relacionados con el cumplimiento para implementar la automatización impulsada por IA. El ahorro de 150 000 horas resultante (y la obtención de un premio por cumplimiento de la industria) impulsó la expansión de las iniciativas de inteligencia artificial empresarial en todas las operaciones, incluidos los procesos de salida al mercado, el desarrollo de productos y la cadena de suministro.
Defina objetivos claros
Las implementaciones de IA deben estar guiadas por objetivos empresariales claros para garantizar la alineación con los objetivos organizacionales. Definir casos de uso específicos donde la IA puede agregar valor, ya sea en la experiencia del cliente o en la optimización de las operaciones, ayuda a seleccionar las herramientas de IA adecuadas y establecer objetivos medibles. Este enfoque asegura que los proyectos de IA produzcan resultados significativos y contribuyan al crecimiento general de la empresa.
Involucre a equipos multifuncionales
La diversidad respalda la eficacia de la aplicación de la IA. Reunir diferentes departamentos ayuda a desarrollar estrategias integrales de IA que aborden la realidad multifacética de los flujos de trabajo existentes para impulsar el éxito colectivo.
Adopte la IA como un sistema en evolución
La IA es un sistema en constante evolución, que requiere actualizaciones continuas y optimización de modelos, integración de las opiniones y adaptación a los entornos y las necesidades empresariales cambiantes. Adoptar un enfoque adaptativo garantiza que las iniciativas de IA sigan siendo eficaces y relevantes, y aporten valor de manera constante a largo plazo.
Garantice un uso responsable
Establecer pautas éticas y estructuras de gobernanza para supervisar la implementación de la IA y garantizar un uso responsable. Por ejemplo, la creación de un comité de ética de IA para revisar proyectos y defender estándares de imparcialidad y transparencia ayuda a generar confianza y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos.
Características clave a buscar en una plataforma de IA empresarial.
Manejo de datos y escalabilidad
Una plataforma de inteligencia artificial empresarial robusta debe ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos de nivel empresarial y escalar con el crecimiento de la organización. La gestión eficiente de datos, la escalabilidad entre departamentos y la capacidad de procesar diversos tipos de datos son características esenciales que garantizan que la plataforma pueda soportar las crecientes necesidades del negocio sin comprometer el rendimiento.
Integración con herramientas de automatización
La integración perfecta con herramientas de automatización es vital para maximizar el potencial de la IA. Una plataforma de inteligencia artificial empresarial debe conectarse sin esfuerzo con otros sistemas comerciales y herramientas de automatización, e impulsar la automatización fluida de los flujos de trabajo con conectores prediseñados, API empaquetadas y ejecución en la nube.
Procesamiento de datos seguro
Las preocupaciones sobre la seguridad de los datos empresariales no desaparecerán en poco tiempo. Toda plataforma de IA debe incluir mecanismos de seguridad generales integrados para proteger los datos confidenciales durante el procesamiento y almacenamiento. Características como el cifrado, los controles de acceso y el cumplimiento de los estándares de la industria son fundamentales para garantizar que los datos se manejen de forma segura y se minimicen los riesgos de infracciones de datos y acceso no autorizado.
Modelos de aprendizaje automático adaptativos
Los modelos de IA eficaces son adaptativos y aprenden en función de la evolución de los datos y las necesidades empresariales. Esto permite una optimización continua y un aumento de la precisión y la eficacia a lo largo del tiempo.
Además, las plataformas que aprovechan los modelos de lenguaje extenso (LLM) para aplicaciones de IA generativa deben mantener y actualizar los datos de entrenamiento de manera continua. En muchos casos, crear un flujo de trabajo óptimo impulsado por IA generativa requiere múltiples modelos subyacentes o una selección comparativa de modelos. Las plataformas de inteligencia artificial empresarial robustas ofrecerán elección de modelos y flexibilidad.
El futuro de la IA empresarial.
La tecnología de IA está disfrutando de un período de rápido avance, lo que impulsa un cambio tangible para las empresas que desean innovar y mantenerse a la par de la competencia. Los avances en IA tienen un impacto significativo en la automatización empresarial. En particular, los agentes de IA representan un nuevo horizonte de oportunidades que está redefiniendo las aplicaciones de IA en todos los ámbitos.
Los agentes de IA combinan las capacidades cognitivas de la IA con la acción y la automatización de los sistemas y datos empresariales. Lo que esto significa, en términos prácticos, es que los agentes de IA utilizan modelos de IA generativa para tomar decisiones, aprender de los datos, interactuar en lenguaje natural y actuar para alcanzar objetivos predefinidos. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, los agentes de IA representan un medio para lograr la automatización autónoma, conocida como automatización de procesos con agentes.
La automatización de procesos con agentes se basa en la automatización inteligente, que combina la IA con tecnologías de automatización. La automatización inteligente está ganando una adopción generalizada, ya que permite la automatización de tareas más complejas y basadas en decisiones, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa e innovación. Con agentes de IA, la automatización inteligente puede transformar funciones empresariales, desde la gestión de la cadena de suministro hasta el servicio de atención al cliente, al permitir que los sistemas aprendan, se adapten y realicen tareas de manera autónoma.
La IA empresarial también está experimentando avances significativos en el análisis predictivo. Las innovaciones en esta área permitirán a las empresas pronosticar las tendencias del mercado, el comportamiento de los consumidores y las necesidades operativas con una precisión sin precedentes. Las capacidades predictivas mejoradas respaldarán la planificación estratégica, la gestión de riesgos y la toma de decisiones proactiva, lo que impulsará el crecimiento empresarial sostenible.
Y a medida que la IA empresarial continúa evolucionando, los roles laborales dentro de las organizaciones también seguirán transformándose. El cambio de tareas rutinarias y manuales a roles construidos en torno al trabajo estratégico, creativo e interpersonal requerirá una fuerza laboral capacitada en la gestión y colaboración con sistemas de IA y construida sobre una cultura de aprendizaje continuo y la adaptabilidad.
Cómo vincular la IA al valor empresarial.
Conectar las iniciativas de IA con resultados comerciales tangibles garantiza que las empresas obtengan valor y alcancen objetivos estratégicos. Si bien esto es más fácil de decir que de hacer, las organizaciones que siguen las prácticas recomendadas de IA empresarial (como datos de alta calidad, seguridad y gobernanza sólidas, y la aplicación de IA en función de objetivos empresariales claros) se encuentran entre aquellas que están obteniendo un retorno de sus inversiones en IA.
En principio, las organizaciones miden el valor de las iniciativas de IA a través del aumento de la productividad. Dado que estimaciones recientes calculan que la IA empresarial tiene el potencial de automatizar hasta el 70% del trabajo que ocupa el tiempo de los empleados, evaluar la productividad es una forma precisa de analizar cómo la IA está cumpliendo con su valor potencial.
Reducir los costos de adquisición de clientes (CAC) es otra oportunidad para conectar las implementaciones de IA con el valor empresarial. Las aplicaciones de IA en ventas y marketing lideran el proceso de adopción. Aprovechar la información impulsada por IA para dirigirse a clientes potenciales de manera más efectiva tiene un impacto directo en el CAC. Al analizar los datos del cliente y predecir el comportamiento, las empresas pueden ajustar las estrategias de marketing para atraer a los compradores correctos, lo que minimiza los gastos y maximiza el retorno de las inversiones en marketing.
Aumentar la retención de clientes mediante mejores experiencias del cliente es una vía para medir el valor de las implementaciones de IA en entornos de operaciones de servicio. Interacciones más personalizadas y una asistencia más rápida conducen a tasas más altas de retención de clientes. Las herramientas impulsadas por IA pueden anticipar las necesidades del cliente, resolver problemas de manera proactiva y mantener un compromiso constante, esto contribuye con la lealtad del cliente y con ingresos sostenidos.
Medir las reducciones en los gastos de operación (OpEx) es otro camino para reconocer el valor empresarial de la IA, en particular a través de la automatización impulsada por IA. La automatización inteligente optimiza los flujos de trabajo, automatiza tareas rutinarias y promueve una utilización eficiente de los recursos, todo lo cual contribuye a reducir los costos de operación. A su vez, las ganancias en la relación costo-eficacia respaldan la rentabilidad y la estabilidad financiera.
Presentamos la plataforma empresarial de IA de Automation Anywhere.
La IA empresarial está transformando el modo en que operan las organizaciones y la adopción de IA se está acelerando. Con este impulso creciente surge una mayor presión sobre los líderes para implementar la IA y demostrar el retorno de la inversión hoy. En este contexto, tomar decisiones a prueba de futuro es difícil, pero no imposible.
Si bien el camino hacia la integración de la IA presenta desafíos, desde los datos hasta la escasez de talento, los beneficios superan con creces los obstáculos, como lo demuestran los ejemplos del impacto de la automatización de IA innovadora, como el 1300% del ROI. Aplicar las prácticas recomendadas y seleccionar herramientas que tienen un historial comprobado de ofrecer tanto valor como innovación asegura un camino hacia una implementación efectiva de la IA.
La IA + Automation Enterprise System de Automation Anywhere encarna el futuro de la IA empresarial, ya que ofrece soluciones seguras y adaptativas diseñadas para implementaciones a gran escala, incluida automatización con procesos de “autocuración” impulsada por la IA generativa y la creación de agentes de IA personalizados de bajo código.
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