En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta clave para las empresas que buscan no solo optimizar sus procesos, sino también alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
Desde la optimización de la cadena de suministro hasta la mejora de la experiencia del cliente, la IA ofrece soluciones adaptadas a las necesidades de cada industria. Sin embargo, muchas empresas aún enfrentan desafíos para implementar estas tecnologías de manera efectiva.
Según la encuesta global "Éxito y sucesión en un mundo de IA" de PwC, realizada a 900 jóvenes líderes de empresas familiares, el 73% de ellos reconoce a la IA como un catalizador de cambio. A pesar de este alto nivel de conciencia, el 49% de esas organizaciones aún no exploró esta tecnología y solo el 7% la implementaron en alguna parte de su negocio.
En diálogo con iProUP, Michelle Shocron, CEO de Parsed, explica que "cualquier empresa de cualquier sector puede beneficiarse de la IA de alguna forma, aunque "el nivel de sofisticación dependerá tanto de la disponibilidad y calidad de sus datos como de los objetivos de negocio que se propongan".
De hecho, Shocron señala que muchas empresas descubren tarde que sus datos no están bien estructurados o contienen inconsistencias, lo que dificulta (o incluso hace inviables) los proyectos de IA.
Consejos para implementar la IA y errores comunes
Para una empresa que nunca ha utilizado la inteligencia artificial a su favor, la CEO de Parsed recomienda lo siguiente:
- AI First Mindset: Pensar que la IA puede resolver problemas de formas que los humanos no hacemos. Esto implica incentivar una cultura donde se fomente preguntarle a la IA antes de consultar a un compañero, desarrollando así una autonomía colaborativa.
- Identificar necesidades concretas: Antes de probar múltiples herramientas, es fundamental preguntarse: "¿Cuál es el problema o proceso que me gustaría optimizar o agilizar?". No se trata de implementar IA por moda, sino de resolver cuellos de botella en el negocio.
- Auditar datos y sistemas existentes: La IA se nutre de datos. Es crucial verificar qué fuentes de datos se poseen (sistemas de CRM, ERP, encuestas de clientes, logs de transacciones, etc.) y qué tan limpios, relevantes y accesibles están.
- Comenzar con proyectos piloto o ‘quick wins’: Iniciar con una aplicación acotada y de alto impacto, como un chatbot de atención al cliente o un sistema de recomendación de productos. Esto permite medir rápidamente los beneficios y generar confianza interna.
- Formar al equipo o contar con aliados especializados: Capacitar a un grupo interno en ciencia de datos e IA o colaborar con consultoras especializadas puede ser clave para una implementación exitosa.
- Escalar gradualmente: Una vez comprobado el éxito de un proyecto piloto, avanzar hacia iniciativas más complejas, como análisis predictivo o automatizaciones en múltiples áreas.
Entre los errores comunes, Shocron señala que uno de los principales es "pensar que la IA es una varita mágica y que, con solo instalar un software, se solucionarán todos los problemas automáticamente".
En esta línea, subraya la importancia de tener claros los objetivos del negocio, ya que, de lo contrario, es probable experimentar desilusiones al no lograr resultados tangibles y medibles.
El reporte de PwC detalla que es "fundamental que la adopción se realice con un "enfoque consciente y alineado con la visión de la empresa", asegurando que la IA no solo optimice procesos, sino que también genere "ventajas competitivas".
"La fluidez digital de la próxima generación los posiciona de manera única para identificar casos de uso innovadores, que aprovechen grandes volúmenes de datos para la predicción de tendencias y la mejora en la toma de decisiones", completa.
Para mitigar incertidumbres, los expertos recomiendan iniciar con pequeños proyectos piloto que permitan explorar el potencial de la IA sin comprometer grandes recursos. Esta estrategia posibilita ajustes antes de su implementación a gran escala y facilita la identificación de los beneficios reales que la IA puede aportar a la empresa.
"Es también necesario que, a partir de un primer entendimiento, haya experimentación con IA en casos concretos que generen valor y sobre todo que sean puntapié inicial de un camino de adopción informada y creciente de IA para aumentar la competitividad. La próxima generación debe liderar este proceso, utilizando su fluidez digital y perspectivas frescas para impulsar la innovación y asegurar que sus negocios sean sustentables en el nuevo contexto tecnológico", remarca Roberto Cruz, socio de PwC Argentina.
Qué áreas pueden beneficiarse más de la IA
La ejecutiva de Parsed enumera los sectores que más pueden aprovechar esta tecnología:
a) Atención al cliente y ventas:
- Chatbots y asistentes virtuales para responder preguntas frecuentes y liberar tiempo al equipo de soporte.
- Herramientas de análisis de voz y texto que permiten entender mejor las necesidades de los clientes y anticiparse a sus problemas.
b) Marketing y crecimiento:
- Microsegmentación avanzada de audiencias y recomendaciones personalizadas basadas en datos.
- Optimización de campañas de publicidad digital y contenidos orgánicos (pujas automatizadas, análisis de datos en tiempo real).
c) Finanzas y contabilidad:
- Detección de fraudes en transacciones.
- Automatización de procesos de facturación y conciliación bancaria.
- Modelos predictivos que anticipan flujos de caja o establecen escenarios de proyección financiera.
d) Operaciones y cadena de suministro:
- Optimización de rutas logísticas y gestión de inventarios.
- Sistemas de mantenimiento predictivo para maquinaria o equipos, reduciendo tiempos de inactividad.
e) Recursos humanos:
- Reclutamiento asistido mediante filtros iniciales de CV y screening de candidatos con IA.
- Análisis de clima laboral y proyecciones de rotación de personal.
f) Producto y desarrollo tecnológico:
- Modelado de prototipos y simulaciones para reducir fallos en etapas tempranas.
- Análisis de uso de productos (basado en datos de usuarios) para realizar mejoras continuas.
