Aplicaciones de IA: cómo están transformando los negocios

En un mundo donde todo es cada vez más digital, la inteligencia artificial ya no se siente como algo del futuro: es una herramienta fundamental para las empresas que quieren seguir siendo competitivas en el mercado laboral. Desde automatizar procesos hasta personalizar estrategias de marketing, las aplicaciones de IA están cambiando la forma en que las organizaciones trabajan, toman decisiones y se comunican con sus clientes.

La adopción de la inteligencia artificial en Colombia aún está en sus primeras etapas, como indica un estudio de la universidad EAFIT, que analizó a 8231 empresas, y encontró que solo el 8.9% ha implementado tecnologías de IA. Pero su uso está muy ligado a la digitalización en los negocios: el 69.4% de las empresas que utilizan plataformas digitales y el 14.4% que invierten en software tienen más posibilidades de adoptar estas herramientas avanzadas.

Sin embargo, uno de los principales obstáculos para su adopción es el costo de implementarlas y la falta de conocimiento técnico. Muchas empresas todavía ven la IA como una inversión demasiado arriesgada, especialmente en sectores con menos acceso a tecnología.

Además, la forma en que perciben la economía es clave: las compañías que tienen una visión positiva sobre el futuro económico son más propensas a arriesgarse con la IA, mientras que aquellas que sienten incertidumbre tienden a postergar su uso.

Un informe del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) afirma que Colombia ha alcanzado un nivel “Diferenciador” con un puntaje de 3.4 sobre 5 en su preparación para desarrollar, adoptar, implementar y utilizar la IA. En las dimensiones del ecosistema de datos y la visión del sector público, por ejemplo, el país ha alcanzado un nivel “Transformador”, lo que refleja condiciones favorables para el desarrollo de IA.

De acuerdo con el último Índice Global de IA de Tortoise, Colombia ocupa el puesto 51 de entre los 83 países analizados. El indicador tiene en cuenta 122 indicadores, recopilados de 24 fuentes de datos públicas y privadas diferentes y de 83 gobiernos, que se dividen en tres pilares y siete subpilares. De esta manera, se crea la una ponderación que permite determinar el ranking de la la implementación de la IA, innovación y la inversión.

A pesar de estos retos, la inteligencia artificial puede abrir grandes oportunidades para transformar a la empresa en el país. La automatización de procesos, el análisis avanzado de datos y la personalización de servicios pueden hacer que tu competitividad aumente significativamente en el sector empresarial colombiano.

¿Qué son las aplicaciones de la inteligencia artificial?

Las soluciones avanzadas que conocemos hoy en día utilizan modelos de cómputo para realizar tareas que normalmente requieren un poco de inteligencia humana. Estas herramientas se basan en tecnologías como el aprendizaje automático (Machine Learning), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por computadora y el reconocimiento de patrones.

Según Garher, la inteligencia artificial es “la aplicación de análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica, incluido el machine learning (ML), para interpretar eventos, respaldar y automatizar decisiones y realizar tareas”. Estas aplicaciones se utilizan en sectores tan variados como la salud, la educación, el comercio y la industria.

La IA emplea algoritmos sofisticados para procesar enormes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones. Por ejemplo, Amazon usa inteligencia artificial para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos, lo que ha mejorado notablemente la satisfacción de sus clientes.

La IA también es clave para la Cuarta Revolución Industrial, desempeñando un papel importante en áreas como la robótica, la nanotecnología, el Internet de las Cosas (IoT) y la ciberseguridad. Su capacidad para predecir amenazas y proponer soluciones basadas en datos la convierte en una herramienta indispensable en el mundo actual.

Implementación de sistemas expertos en el ámbito empresarial

Aplicaciones de IA que imitan la toma de decisiones de una persona experta en un área específica. Utilizando bases de conocimiento y reglas predefinidas para resolver problemas complejos, estos sistemas mejoran la eficiencia y reducen los costos al proporcionar soluciones rápidas y precisas.

Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite respuestas rápidas y precisas, aumentando la eficiencia operativa. Sin embargo, su implementación requiere de actualizaciones constantes y un diseño que garantice decisiones confiables y adaptables por parte de las personas encargadas.

Según la encuesta Pulse Survey de PwC de octubre de 2024, el 49 % de los líderes tecnológicos confirmó que la Inteligencia Artificial ya está “totalmente integrada” en la estrategia comercial de sus empresas. A su vez, un tercio aseguró que “también está totalmente integrada en sus productos y servicios”.

“Realizar una evaluación formal de tu estrategia de IA es el punto de partida para priorizar iniciativas, optimizar costos, generar valor y redefinir modelos de negocio hacia el liderazgo”, explicó Julio Cortés Director de IA y Transformación Digital, PwC Colombia.

Por otra parte, asegura que el éxito en la implementación de IA no depende de elegir el modelo perfecto, sino de “integrarla con conocimiento institucional, datos propios y arquitecturas en la nube para diferenciarse en un mercado competitivo”.

“Una estrategia equilibrada en las aplicaciones de la IA combina pequeñas victorias, proyectos de alto impacto y apuestas transformadoras, mientras establece un ciclo de reinversión que impulsa el crecimiento sostenible”

A continuación, te compartimos una tabla donde podrás ver de manera más detallada cómo las aplicaciones de la inteligencia artificial pueden influir en áreas importantes como la productividad, el análisis de datos, el marketing, la ciberseguridad y la gestión del talento.

Además, incluimos algunos ejemplos prácticos y herramientas específicas para cada una de estas áreas.

“Para cada caso de uso hay una herramienta, hay un método, hay algo que puedo empezar a utilizar y no simplemente meterlo o forzarlo, porque ya nos han enseñado la vida y la experiencia, que no es solo forzar una tecnología” afirma Carlos Alarcon, Director de Escuela IA Platzi.

Estos sistemas están diseñados a partir de un conjunto de conocimientos y reglas que les permiten abordar problemas complejos aprovechando esa toma de decisiones que en algunos casos es la no deseada. Por ello te mostramos algunos casos de éxito destacados.

Memorial Sloan Kettering Cancer Center

El Memorial Sloan Kettering Cancer Center ha implementado IBM Watson for Oncology para asistir en la identificación de opciones terapéuticas para el cáncer. Gracias al análisis cruzado entre datos del paciente y literatura médica, esta herramienta ha acelerado los tiempos de diagnóstico y ha incrementado la precisión en la selección de tratamientos.

Stitch Fix

Stitch Fix, un servicio de asesoría de moda en línea, emplea IA para sugerir vestimentas adaptadas a las preferencias del usuario. La combinación de análisis de datos y machine learning ha permitido reducir las devoluciones y aumentar la lealtad del consumidor.

Siemens

Siemens ha desarrollado modelos de mantenimiento predictivo que monitorean en tiempo real el estado de sus equipos industriales. A través de sensores y algoritmos avanzados, ha logrado minimizar tiempos de inactividad y optimizar la vida útil de la maquinaria.

UPS

UPS ha implementado ORION, un sistema basado en IA que optimiza rutas de entrega mediante el análisis de tráfico y patrones de demanda. Esto ha permitido reducir tiempos de entrega y consumo de combustible.

AI for Good de Microsoft

Microsoft está de proyectos como AI for Earth, que emplea la inteligencia artificial para abordar desafíos ambientales. Este programa intenta crear un balance entre el avance tecnológico y el respeto por principios éticos.

Netflix

Netflix usa algoritmos de inteligencia artificial en la nube para analizar los hábitos de visualización de sus usuarios y ofrecerles recomendaciones personalizadas. Esto ayuda a que más personas se queden con su suscripción.

Procesamiento del lenguaje natural: transformando la comunicación

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una parte de la inteligencia artificial que ayuda a las máquinas a entender, interpretar y producir el lenguaje que hablamos.

Esta tecnología ha cambiado radicalmente la forma en que las empresas se comunican con sus clientes y manejan la información, volviéndose una herramienta esencial para hacer que la comunicación sea más eficiente y personalizada.

Impacto en la Comunicación Empresarial

Gracias al PLN, las empresas ahora pueden automatizar tareas como la atención al cliente, analizar comentarios en redes sociales y crear contenido.

El PLN no solo ayuda a las empresas a entender mejor el lenguaje humano, sino que también puede anticipar lo que los clientes necesitan y esperan. Por ejemplo, los chatbots que utilizan PLN están disponibles para responder preguntas frecuentes a cualquier hora, brindando una experiencia más ágil y adaptada a las necesidades de cada usuario.

Un estudio de la Universidad Libre de Cúcuta señala que el PLN ha revolucionado el servicio al cliente al permitir respuestas rápidas y precisas, lo que enriquece la satisfacción del usuario y reduce los costos operativos. Además, herramientas como los análisis de sentimientos permiten a las empresas identificar tendencias y ajustar sus estrategias de comunicación sobre la marcha.

Imagen del estudio realizado por la Universidad Libre de Cúcuta

Reconocimiento de patrones y su impacto en la industria

El reconocimiento de patrones es una técnica de IA que identifica regularidades en datos. En la industria, se utiliza para mantenimiento predictivo en maquinaria, ejemplo la detección de fallos en equipos industriales, control de calidad en la fabricación, diagnóstico médico. Esta tecnología permite a las empresas anticiparse a problemas, reducir costos y mejorar la calidad de sus productos y servicios.

De acuerdo con un estudio realizado por la Universidad de Lima, las técnicas de aprendizaje profundo han mejorado notablemente la manera en que identificamos patrones en la investigación de mercados.

Estas técnicas nos permiten agrupar a los consumidores en clústeres según características compartidas, lo que ayuda a optimizar las estrategias de marketing.

El reconocimiento de patrones se aplica en muchos campos, como la manufactura, la salud, el comercio y la seguridad. Veamos algunos ejemplos:

• Industria automotriz: Los sistemas de visión por computadora que utilizan reconocimiento de patrones que ayudan a los vehículos autónomos a identificar objetos, señales de tráfico y peatones. Esto no solo hace que la conducción sea más inteligente, sino que también mejora la seguridad en las vías.

• Sector salud: Los algoritmos avanzados e innovadores están diseñados para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades como el cáncer en fases tempranas. Esto resulta en mayores tasas de éxito en los tratamientos y proporciona una mejor esperanza a los pacientes.

• Comercio minorista: Compañías como Amazon recurren a esta tecnología para estudiar los patrones de compra de los consumidores y ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también promueve un enfoque más cercano a sus necesidades.

Es la clave en diversas industrias, ya que permite automatizar procesos. También impulsa el desarrollo de la inteligencia artificial en vehículos autónomos, análisis de datos y personalización de experiencias en marketing. Su impacto sigue creciendo, transformando la eficiencia y la innovación en múltiples áreas.

Aprendizaje automático: mejorando la toma de decisiones empresariales

El aprendizaje automático o ML, por sus letras en inglés, es una parte de la inteligencia artificial que le permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar con el tiempo, sin que nadie tenga que programarlos de manera específica. En el mundo de los negocios, esta tecnología ha cambiado la forma en que las empresas toman decisiones, ya que pueden apoyarse en análisis precisos y en tiempo real.

El ML permite a las empresas procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, predecir comportamientos y optimizar procesos.

Según un informe de McKinsey, las organizaciones que adoptan el aprendizaje automático experimentan, en promedio, un aumento del 12 % en su rentabilidad. Esto debido a que el Machine Learning no solo automatiza tareas, sino que también proporciona insights valiosos que guían decisiones estratégicas.

Casos de Éxito

• Walmart: Este gigante del retail usa algoritmos de aprendizaje automático para anticipar la demanda de productos con gran precisión. Así, pueden ajustar sus inventarios y precios, lo que les ayuda a aumentar sus ganancias y a minimizar pérdidas por sobreproducción.

• Amazon: Combina el aprendizaje automático con inteligencia empresarial para mejorar la logística y la gestión de inventarios, lo que reduce costos y aumenta la satisfacción de sus clientes.

• Starbucks: Utiliza el aprendizaje automático para analizar datos sobre demografía y patrones de tráfico, permitiéndoles elegir los mejores lugares para abrir nuevas tiendas.

Aplicaciones de la IA en la ingeniería moderna

La inteligencia artificial tiene la capacidad para optimizar diseños, automatizar procesos y realizar mantenimiento predictivo, lo que se ha convertido en un aliado clave para los trabajadores.

Al trabajar con IA, los modelos generativos ayudan a que los prototipos sean más eficientes, y la automatización de tareas repetitivas no solo reduce errores, sino que también aumenta la productividad, especialmente en áreas como el desarrollo de software y la fabricación. Además, la IA ha transformado el control de calidad: las inspecciones de productos en las líneas de producción ahora son más rápidas y precisas.

En resumen, la inteligencia artificial está redefiniendo el panorama de la ingeniería, mejorando la eficiencia, la seguridad y la innovación en diversos campos.

Su implementación en mantenimiento industrial, automatización de procesos y desarrollo de materiales demuestra su potencial para optimizar tiempos y costos, consolidándose como una importante herramienta de ingeniería del futuro.

Estos son algunos de los casos de implementación en la ingeniería

• Control de calidad: Mediante la visión artificial, y el aprendizaje profundo, se pueden inspeccionar productos en líneas de producción con una precisión muy alta.
• Simulación y modelado: La IA permite crear simulaciones y modelos más precisos de sistemas complejos, lo que facilita el diseño y la optimización de productos y procesos.
• Robótica avanzada: La IA está impulsando el desarrollo de robots más inteligentes y autónomos, capaces de realizar tareas complejas en entornos difíciles.
• Optimización de procesos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos para optimizar procesos industriales, desde la producción hasta la logística.

Pero un punto importante a considerar es que la IA no reemplazará a los empleados, sino que será una herramienta poderosa para mejorar nuestra capacidad de diseño, análisis y toma de decisiones. Es fundamental que las personas comprendamos los principios de la IA y sepamos cómo aplicarla de manera ética y responsable.

El aprendizaje continuo es vital, ya que la IA es un campo que evoluciona rápidamente.

¿Cómo empezar a implementar IA en tu empresa y obtener retorno de inversión?

Implementar inteligencia artificial puede aumentar la rentabilidad de una empresa hasta en un 12% anual, según un estudio de McKinsey, gracias a la automatización de tareas, la reducción de errores y una mejor toma de decisiones estratégicas. Para empezar, es clave identificar procesos repetitivos que puedan automatizarse, evaluar la calidad de los datos internos y definir un plan piloto con herramientas de bajo riesgo. De acuerdo con PwC, las áreas con mayor impacto inmediato para aplicar IA son la atención al cliente, el marketing y la gestión del talento.

Comparativa de herramientas de IA para empresas según impacto y retorno de inversión

Comparativa de herramientas de IA utilizadas en entornos empresariales, evaluadas según su área de aplicación, costo estimado, retorno de inversión (ROI) y nivel de dificultad. Visualiza qué soluciones pueden ofrecer mayor impacto estratégico según los recursos y objetivos de cada organización.

Desafíos y dilemas éticos enfrenta la adopción de IA en diferentes sectores

Este avance tecnológico conlleva desafíos y consideraciones éticas que merecen un examen minucioso. La adopción de la inteligencia artificial plantea desafíos y éticas clave en el ámbito empresarial, el impacto del mismo.

Es clave garantizar la transparencia y equidad en sus decisiones, evitando discriminación y mal uso de la información. Estos son algunos de los desafíos más importantes a destacar.

• Sesgo algorítmico y discriminación
• Privacidad y protección de datos
• Transparencia y responsabilidad
• Impacto en el empleo y la fuerza laboral
• Consideraciones éticas en la toma de decisiones automatizada

Además, surgen dilemas sobre la responsabilidad en casos de fallos y la necesidad de regulaciones para un desarrollo ético. La IA debe implementarse con un equilibrio entre innovación y principios éticos que protejan a una sociedad que cada día asimila un nuevo desafío relacionado con IA.

Fomentar una cultura ética en la empresa, que promueva la responsabilidad y la transparencia en el uso de la IA. Esta herramienta digital ofrece un enorme potencial para las empresas, pero es fundamental que se adopte de manera responsable y ética.

Establecer marcos éticos y normativos claros para guiar el desarrollo y la implementación de la IA, como recomienda la UNESCO en su documento de recomendaciones para la ética de la inteligencia artificial.

Preguntas frecuentes sobre aplicaciones de la IA

¿Cómo pueden las pequeñas empresas beneficiarse de la inteligencia artificial?

En su negocio, la inteligencia artificial puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, mejorar el servicio al cliente y los chatbots, y analizar datos para personalizar productos y servicios.

¿Qué papel juega la IA en el desarrollo de productos innovadores?

La inteligencia artificial permite a su empresa crear productos innovadores que quizá la mente humana le cueste más; analizando grandes cantidades de datos, identificando necesidades no satisfechas y prediciendo tendencias futuras.

¿Cuáles son los principales obstáculos para la implementación de IA en empresas tradicionales?

Los principales obstáculos para la implementación de IA en empresas tradicionales incluyen la falta de conocimientos técnicos, la resistencia al cambio y la escasez de datos de calidad para entrenar los modelos.

Además, muchas empresas enfrentan dificultades financieras para invertir en tecnologías avanzadas y en la formación del personal. También existen preocupaciones sobre la seguridad, la privacidad y la gestión de los riesgos asociados con la adopción de IA.