IA en Negocios: Tendencias 2025

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la dinámica en las empresas, particularmente en la toma de decisiones, proceso conocido como “Business Intelligence“. En esta nota, te invitamos a descubrir las tendencias del 2025 de lA en negocios.

La adopción temprana de la inteligencia artificial permite a las empresas contar con datos de valor que facilitan la optimización de recursos y los procesos de producción.

También  mejora los tiempos de fabricación y perfecciona la calidad de los productos. Esta tecnología provee datos que ayudan a definir estrategias para reducir riesgos y aumentar la velocidad de los procesos. 

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¿Cómo utilizar los datos en el proceso de transformación digital de una empresa?

La transformación digital tiene un efecto significativo en la transformación empresarial. Esto es porque la tecnología cambia el ritmo de los procesos y, en simultáneo, obtiene una mayor cantidad de datos de calidad sobre las operaciones.

La IA puede analizar grandes volúmenes de datos tomando la información de los ingresos (por ventas), los egresos (por costo de inversión y producción), los patrones de compra de los clientes y sus comentarios para obtener resultados. 

El análisis de datos permite realizar proyecciones, identificar tendencias y hallar oportunidades. El uso de datos en la transformación digital es clave para tomar mejores decisiones sobre el negocio. La velocidad para obtener resultados facilita la definición de soluciones eficientes. Al mismo tiempo, permite detectar errores y agiliza el tiempo para la corrección de riesgos. 

El Business Intelligence cuenta con un aporte de gran valor. El perfeccionamiento de estos procesos tiene un impacto positivo en el alcance de los objetivos comerciales. Estos son algunos de los beneficios de la transformación digital en las empresas que adoptan este tipo de tecnología.

Cada instancia del negocio se ve favorecida con la implementación de la IA. El uso de los datos en la transformación digital es el eje que mantiene a las actividades en funcionamiento, refinando tiempos, procesos y recursos. 

Las empresas que incorporan esta tecnología mejoran los niveles de productividad, ya que analiza los procesos actuales y sugiere como perfeccionarlos. Reduce la ocurrencia de errores y disminuye los tiempos muertos.

En términos generales, optimiza los costos, incorpora variables que mejoran la calidad del trabajo y de los productos finales. Como consecuencia, aumentan los índices de productividad y de ganancias. 

¿Por qué es importante la monitorización constante en la adopción de IA? 

Aquellas empresas que apuestan a la adopción temprana de la inteligencia artificial deben contar con un proceso de monitorización constante.

De esa manera, se puede comprobar su rendimiento y eficacia. Se trata de un control y seguimiento permanentes, en el cual se realizan los ajustes necesarios para garantizar su buen funcionamiento. Este proceso de monitorización es conocido también como “gobernanza”. 

La importancia de la monitorización en la adopción de la IA radica en conocer el rendimiento de todos los sistemas. Este control permite verificar si en la automatización de procesos se respetan las políticas y normativas de la empresa.

Para esto, se recomienda contar con herramientas capaces de realizar el monitoreo en tiempo real. Esas herramientas generan reportes de datos de manera continua, lo cual permite conocer el estado de situación actual con un mínimo margen de error. 

Estas son las herramientas más utilizadas para el monitoreo de la IA

• Data Cloud: las métricas y los datos son de vital importancia, ya que a partir de esa información se toman decisiones.  
• Dynatrace: automatiza los procesos Dev Sec Ops, se integra con plataformas y tecnologías de la nube (Cloud). 
• New Relic One:es una de las que más se utiliza para el control de los equipos DEV (de Desarrollo) y de Ops (Operaciones) cuando trabajan en equipo con datos para resolver problemas.
• Grok: simplifica la monitorización de la infraestructura, resuelve en minutos problemas complejos y se adapta a las necesidades del negocio.   

La adaptación y monitorización continuas son esenciales para las empresas que implementan la IA en la automatización de procesos.

Deben estar al tanto de las últimas novedades sobre Big Data y Data Cloud, para poder sacar el mayor provecho posible de la información del negocio. Las empresas invierten en estas áreas para maximizar el valor de sus datos y alcanzar sus objetivos de negocio en el largo plazo. 

Machine Learning y la transformación digital

El Machine Learning es una ramificación de la IA. Se trata de un proceso de aprendizaje automático que realiza la tecnología utilizando los datos de las operaciones de la empresa.

Esta tecnología emula el proceso de aprendizaje humano, pero realizado a través de sistemas capaces de procesar a gran velocidad un enorme volumen de datos. 

El Machine Learning es un algoritmo de aprendizaje automático que trabaja en tres etapas

1) El proceso de decisión: detecta un patrón de datos con los que hace una proyección de lo que puede suceder. 

2) La función del error: se utiliza como un modo de control para comprobar si es fiable las proyecciones de la instancia 1. 

3) El proceso de optimización: es en el que se realizan los ajustes necesarios con el fin de reducir las diferencias entre el ejemplo conocido y la proyección. 

Los pasos 2 y 3 se repiten de forma automática hasta que el resultado sea aceptable. De esta manera, el sistema va generando un aprendizaje. Basado en los datos resultantes identifica el valor considerado aceptable y el que no lo es. Esos datos permiten tomar decisiones.

Esto refleja cómo sucede la transformación digital en la dinámica de los negocios con la implementación de la IA. 

Métodos de aprendizaje del Machine Learning

Para el aprendizaje el Machine Learning puede utilizar dos tipos de datos diferentes: los datos etiquetados (tienen un nombre y tienen la respuesta de lo que se quiere proyectar) y los datos no etiquetados (son datos no identificados, tienen su formato, su procedencia es diferente y no se puede predecir su resultado).

Existen cuatro formas de aprendizaje continuo que realiza el Machine Learning y vamos a abordarlos a continuación:

El aprendizaje supervisado

El algoritmo debe determinar variables a evaluar utilizando datos etiquetados. Esta es una forma de activar el aprendizaje del modelo indicando qué es lo que queremos que aprenda. Una de las actividades que puede aprender es clasificar y llevar a una carpeta especial los emails no deseados.

También puede aprender a identificar imágenes o videos de violencia que no debería ver un usuario. Plataformas como Netflix y Amazon utilizan algoritmos que controlan el contenido al que acceden los usuarios. 

El aprendizaje no supervisado 

Es conocido como aprendizaje automático y trabaja con datos no etiquetados. Este algoritmo se utiliza para que el modelo pueda analizar la información para detectar patrones, conexiones y un nuevo conocimiento.

Muchos bancos y empresas de comunicación utilizan estos modelos para segmentar clientes con características en común para luego ofrecerles productos o servicios. 

El aprendizaje semi supervisado

Este aprendizaje es una combinación de los anteriores. Se usa para identificar a los datos no etiquetados siguiendo el criterio de los etiquetados.

Recordemos que el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje supervisado requiere de datos etiquetados, de allí, los modelos resultantes sirven para nombrar a los datos no etiquetados. 

El aprendizaje por refuerzo

Es un sistema que aprende, al igual que los humanos, de la prueba y del error. El Machine Learning aprende de realizar distintos intentos, los que resultan en error y en menor medida en aciertos.

En este sentido, el proceso se fortalece con la secuencia de decisiones acertadas. Podemos observar el funcionamiento de este proceso en las máquinas de jugar ajedrez y en los vehículos autónomos. En estos ejemplos, la consecuencia del error es un mal movimiento en la jugada o bien una coalición.  

La utilización del Machine Learning

Los usos del Machine Learning son muchos y estamos acostumbrados a utilizarlos sin saberlo. A continuación presentamos algunos ejemplos que seguramente te resultan conocidos:

• Reconocimiento de voz e imagen
• Diagnósticos médicos por imágenes
• Análisis de mercado detectando patrones de compras habituales
• Análisis y clasificación de un cliente para evaluar los productos de su interés

La integración de la IA en procesos de Back Office

Se entiende por “Back Office” a las tareas de gestión interna de una empresa sin relación directa con el cliente y con las ventas.

Las personas que trabajan en el Back Office de una empresa trabajan en recursos humanos, en la contabilidad, la administración y la gestión de datos tanto de clientes como de proveedores. También pueden encargarse de los proyectos internos, de cuestiones legales, el área de tecnología de la información (TI), la logística y la cadena de suministro. 

La incursión de la IA al área de Back Office de las empresas, virtualiza el flujo de gestión mediante los procesos de aprendizaje automático del Machine Learning. El registro de la facturación deja de ser manual para ser parte de la automatización de procesos.

El sistema aprende, se corrige y mejora. No se trata de neuronas artificiales, sino de algoritmos que combinan gráficos, programación y análisis estadístico. El análisis de datos es una parte fundamental en el proceso del Machine Learning.

La incorporación del Natural Language Processing (NLP)

De la intersección de la IA y la lingüística, surge el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP sus siglas en inglés). Su función es habilitar al sistema para la lectura e interpretación de contenidos no estructurados como leyes, contratos, artículos y correos electrónicos.

La automatización de procesos permite agilizar las búsquedas exhaustivas de datos específicos como nombre, domicilio, etc. en una base de datos de mucho volumen. 

Dado que muchas empresas son reticentes a la incorporación de la IA en sus procesos, la mayoría cuenta con contenidos no estructurados y en formato papel. Estos documentos suelen aumentar en cantidad, por lo que contienen información que queda por fuera de los análisis de datos estadísticos.

La digitalización y estructuración de los mismos hace accesible esos datos para el análisis y el procesamiento. Cuando las empresas incorporan el NLP, pueden acceder a estos datos ahorrando dinero, tiempo y esfuerzos.  

Los usos de la Application Programing Interface (API)

Son mecanismos que permiten la comunicación y conexión entre sí de dos componentes de software. Este proceso se produce a través de una serie de protocolos y definiciones.

Un ejemplo es la aplicación en los teléfonos inteligentes que nos informa los datos meteorológicos. La aplicación meteorológica se comunica con el software del instituto de meteorología mediante la API, la cual permite actualizar los datos meteorológicos en el teléfono. 

Para comprender mejor cómo funcionan las API, vamos a explicarlo en términos del servidor y el cliente. El proceso funciona de esta manera: la aplicación envía un mensaje o solicitud que se llama “cliente” y el “servidor” es la aplicación que envía la respuesta.

Si tomamos al ejemplo anterior, la aplicación del teléfono es el cliente y el servidor es la base de datos del instituto meteorológico. Existen cuatro formas de funcionamiento diferente de las API: de SOAP, de RPC, de WebSocket y de Rest. Cada una de ellas responde a distintos tipos de acciones a ejecutar. 

El impacto de la IA en la cadena de suministro y la gestión de inventarios

Tanto la robótica como la automatización de procesos de la IA tienen la capacidad de agilizar las operaciones de almacenamiento. En estas actividades se incluyen la preparación de pedidos, la gestión de inventarios, el embalaje y la clasificación.

La automatización de procesos, además reduce la ocurrencia de errores, mejora la eficiencia y agiliza el proceso del cumplimiento en la entrega de los pedidos. 

La IA permite realizar el seguimiento y la supervisión en tiempo real de los productos en toda la cadena de suministro. Visibiliza el proceso dándole transparencia a los clientes y a la logística sobre la ubicación de los envíos.

Esta visibilidad permite detectar errores, cuellos de botella y anticiparse a los retrasos para actuar en su corrección efectiva. Los algoritmos pueden optimizar el inventario, planificar con eficacia la cadena de suministro y la previsión de la demanda.  

Las ventajas en la automatización de la atención al cliente con chatbots 

Este proceso permite brindar un servicio de atención al cliente los 7 días de la semana y las 24 horas. Esto permite mejorar la experiencia del cliente acerca de calidad y rapidez en la atención.

Tanto los asistentes virtuales como los chatbots interactúan con los clientes de manera permanente, generando un impacto directo en la satisfacción del cliente con respecto al servicio.

Por otro lado, la IA puede mejorar la experiencia del cliente, analizando el historial de interacciones y sugerir las soluciones que mejor se adecúan a sus necesidades. El historial y las interacciones son almacenadas para poder dar respuestas que resuelvan situaciones en el futuro.

De esta manera, el servicio de atención al cliente se vuelve más personalizado. Como consecuencia, mejora la reputación de la empresa incrementando la fidelidad del cliente.

El futuro de la IA en el mundo empresarial

Cuando analizamos la implementación de la IA en el mundo empresarial, podemos identificar distintas tendencias. Entre las más implementadas se encuentran los asistentes virtuales, los chatbots, la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro y el mantenimiento predictivo. 

En el informe del Grand View Research se indica que, de acuerdo al análisis y las tendencias del mercado global de la IA, se espera una tasa de crecimiento anual de un 37% desde el 2023 al 2030 en distintas industrias.

Esto implica la adopción de soluciones de la IA en las empresas para conseguir ventajas competitivas, ya que su implementación contribuye a ahorrar costos y aumentar la eficiencia.  

Comprender el análisis de datos, el funcionamiento del aprendizaje automático y los sistemas de la IA ofrece significativas ventajas en el largo plazo.

En el informe de la empresa PWC acerca de las predicciones sobre los negocios de la IA, señala que el 40% de los líderes empresariales registran el incremento de la productividad con la automatización de procesos. 

Todo ello implica, además, la creación de nuevos empleos y el perfeccionamiento de los profesionales. El mundo empresarial requiere incorporar los principios de la adaptabilidad y del aprendizaje continuo para alcanzar los estándares que requiere la implementación de la IA. 

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