Sabemos que la inteligencia artificial se ha consolidado como un catalizador clave de la transformación digital organizacional. La IA en la gestión empresarial nos permite automatizar, realizar análisis de datos, brindar seguridad informática y detectar fraudes que amenacen nuestra compañía, entre otros beneficios inimaginables.
En este artículo te presentamos las tendencias de IA para tu empresa, profundizando el alcance de este concepto y mostrándote algunas herramientas para que puedas aplicar IA en la gestión empresarial.
¿Qué es la inteligencia artificial en la gestión empresarial?
La inteligencia artificial en la gestión empresarial implica el uso de algoritmos y tecnologías avanzadas para optimizar, automatizar y mejorar procesos clave. Abarca áreas que van desde el análisis de datos, hasta la seguridad y la automatización de procesos rutinarios.
Precisamente, la automatización de procesos impulsada por IA se está integrando en sectores clave de la compañía para aumentar la eficiencia y reducir los errores. Las aplicaciones enfocadas a esta tarea no solo permiten el ahorro de tiempo y dinero, sino que también, mejoran la experiencia del cliente y la toma de decisiones.
El valor de la automatización de procesos puede identificarse fácilmente dentro de algunas áreas clave, como el caso de Finanzas y Contabilidad. Herramientas como BlackLine y Kyriba utilizan IA para la reconciliación automática de cuentas, análisis de flujo de caja y predicciones de riesgo financiero.
BlackLine, por ejemplo, ayuda a reducir hasta un 85% los errores contables, lo que mejora la exactitud en reportes financieros. Por su parte, Kyriba brinda una visibilidad global de la tesorería, lo que permite a los profesionales de tesorería crear previsiones exactas.
También para el área de Recursos Humanos la automatización facilita la gestión de datos de los colaboradores, la selección de talentos y el análisis de desempeño.
Para este caso la herramienta Workday ofrece módulos impulsados por IA que predicen las necesidades de contratación basándose en el análisis de la rotación de empleados y el crecimiento empresarial. Como casos de éxito, Workday ha reportado que sus clientes reducen en un 20% el tiempo de contratación, por ejemplo.
Para el sector de Logística y Supply Chain encontramos herramientas de IA como Blue Yonder y Llamasoft, las cuales permiten optimizar la gestión de inventarios y la planificación de la cadena de suministro.
Según un informe de McKinsey, empresas que implementan IA en sus cadenas de suministro logran mejorar la precisión de inventarios en un 35% y reducir el tiempo de entrega en un 20%.
Por último, podemos mencionar los beneficios de la IA en la gestión empresarial dentro del área Comercial, puntualmente para proporcionar una atención de excelencia a los clientes.
Los sistemas de respuesta automática, como los de Zendesk y Salesforce Einstein, utilizan IA para brindar un servicio al cliente más rápido y eficiente. En este sentido, Salesforce publicó recientemente que sus clientes han visto un aumento del 25% en la resolución de problemas en el primer contacto, gracias a sus herramientas de IA.
Transformación empresarial con IA
Con el crecimiento de la inteligencia artificial en la gestión empresarial todas las industrias han encontrado oportunidades de transformación en esta tecnología para mejorar procesos, reducir costos y personalizar sus servicios.
Un informe de McKinsey señala que, en 2023, las empresas que integraron IA a sus procesos principales vieron una mejora operativa promedio del 15%, especialmente en áreas como el análisis de datos y el control de calidad. Esto indica que la IA no solo es una tendencia, sino una ventaja competitiva en constante expansión.
La automatización de procesos con IA o IPA (por sus siglas en inglés, Intelligent Process Automation) es una de las tendencias más adoptadas en empresas que buscan eficiencias significativas.
En el sector logístico permite acelerar tiempos de entrega y reducir los errores operacionales. Empresas como Amazon y UPS han implementado IA en sus centros de distribución para mejorar la eficiencia del inventario y coordinar mejor sus envíos, reduciendo los tiempos de procesamiento hasta en un 20%.
Según datos de Deloitte, para el 2024 el 73% de las grandes empresas encuestadas esperaban tener al menos un 20% de sus procesos automatizados a través de IA.Veremos cómo cierran el año con relación a esta cifra.
Siguiendo con la lista, la IA también impacta notablemente en áreas de Seguridad Informática. Con la creciente sofisticación de los ataques cibernéticos, la IA permite una respuesta más rápida y precisa.
Un ejemplo notable es el sistema de IA Darktrace, que detecta amenazas en tiempo real analizando patrones de comportamiento anómalos en redes empresariales.
En esta línea de investigación, un estudio de Gartner anticipa que para 2025 la mayoría de las amenazas de ciberseguridad serán abordadas en sus primeras etapas por sistemas automatizados con IA, pues el uso de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo permitirá prever ataques, aumentando significativamente la protección y minimizando los daños potenciales.
Por otro lado, con relación a la Analítica de datos y la toma de decisiones informadas, la IA se transforma en una aliada invaluable ya que permite procesar y analizar enormes volúmenes de datos en tiempos que serían imposibles de ejecutar por humanos.
El análisis de datos con IA contribuye a extraer patrones y tendencias clave que de otra forma pasarían desapercibidos. Según un informe de Accenture, las empresas que utilizan análisis de datos con IA han aumentado su precisión en proyecciones de ventas en un 50%.
Entre los modelos más utilizados, por ejemplo, el machine learning ayuda a predecir tendencias de consumo y personalizar experiencias de usuario en función de patrones de comportamiento. La analítica predictiva en ventas, de la mano del sistema Salesforce Einstein, ayuda a equipos de ventas a anticipar comportamientos de clientes, optimizando las interacciones comerciales y aumentando las tasas de conversión.
También las áreas de Control de calidad ven mejores resultados con IA. Ejemplo de ello puede referenciarse en la industria de manufactura, donde herramientas de visión artificial como las que ofrece Siemens identifican defectos en productos en tiempo real, optimizando la producción y asegurando un estándar de calidad superior. En el sector alimentario, Nestlé emplea IA para asegurar la frescura de sus productos, mejorando así la experiencia del cliente final.
Por último, pero no menos importante, las áreas de Prevención de fraudes, especialmente en el sector financiero, encuentran en la IA herramientas verdaderamente poderosas.
Según el Global Fraud and Identity Report, el uso de IA en la prevención de fraudes ha reducido las pérdidas en empresas hasta en un 40%. Algoritmos de aprendizaje automático analizan millones de transacciones en tiempo real para identificar patrones sospechosos. PayPal utiliza IA para monitorizar actividades inusuales en las transacciones, detectando anomalías que apuntan a posibles fraudes.
¡Bonus track! Otras herramientas de IA para optimizar la administración de bases de datos
La administración de bases de datos es una tarea crucial para las empresas y la IA facilita tanto la organización como la accesibilidad de la información.
Las herramientas actuales van desde sistemas de diagnóstico predictivo hasta plataformas de optimización automática. Algunas de las más destacadas que te presentamos son:
- Microsoft Azure Synapse Analytics: Este servicio integrado combina almacenamiento de datos, Big Data y análisis de IA en una sola plataforma, permitiendo consultas y análisis complejos.
Según Microsoft, un 70% de las empresas que utilizan Azure Synapse Analytics han visto mejoras significativas en la velocidad y precisión de sus consultas y reportes.
- IBM Db2 con IA: Esta plataforma de administración de bases de datos utiliza IA para optimizar consultas y detectar patrones anómalos que pueden comprometer la calidad de los datos.
Un estudio de Forbes en 2023 destacó que IBM Db2 puede reducir hasta un 30% los tiempos de consulta, siendo especialmente útil en sectores financieros y de telecomunicaciones.
- Google BigQuery ML: Integra capacidades de machine learning en el mismo entorno de la base de datos, lo que permite a los analistas crear y entrenar modelos predictivos directamente sobre los datos.
Empresas como HSBC y Spotify han implementado BigQuery ML para optimizar la segmentación de clientes, mejorando en un 20% la precisión de sus predicciones.
- Snowflake: Conocida por su flexibilidad y escalabilidad en la nube, emplea aprendizaje automático para simplificar la gestión de datos, reduciendo la duplicación de registros y optimizando la estructura de los datos.
Una encuesta de IDC reveló que los usuarios de Snowflake experimentan un ahorro promedio de 40% en costos de infraestructura.
Tendencias en el uso de la inteligencia artificial en la gestión empresarial
Como hemos podido ver a lo largo de este recorrido, las tendencias de IA en la gestión empresarial están en constante evolución y los líderes empresariales buscan tecnologías que ofrezcan ventajas competitivas y mejoras sustanciales en sus procesos.
Otras de las tendencias más relevantes en 2024 incluyen IA generativa para innovación y desarrollo. En este sentido, herramientas como Midjourney y Dall-e de OpenAI están siendo utilizadas para crear contenido visual que facilita el desarrollo de productos, campañas de marketing y diseño de interfaces.
Gartner estima que para 2025 el 60% de las empresas en sectores de consumo utilizarán IA generativa para diseño y personalización de productos.
Por su parte, también se destaca la IA y su contribución a proyectos sostenibles. Muchas organizaciones utilizan IA para optimizar sus recursos y minimizar su impacto ambiental. Por ejemplo, herramientas como Google DeepMind se están implementando en plantas de energía y centros de datos para reducir el consumo energético, logrando ahorros de hasta un 30%.
Sistemas de IA para la personalización del cliente llegan de la mano de Adobe Sensei o HubSpot, que utilizan IA para analizar los patrones de comportamiento de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto permite a las empresas mejorar su experiencia y aumentar la tasa de conversión en sus plataformas digitales. Adobe reporta que las empresas que implementan personalización basada en IA ven un aumento del 40% en el engagement de los clientes.
La automatización avanzada en marketing y ventas también nos acerca herramientas de IA que están revolucionando su gestión. Marketo Engage y Pardot de Salesforce utilizan algoritmos de IA para segmentar audiencias, automatizar campañas y analizar la efectividad de cada mensaje en tiempo real.
Según Accenture, las empresas que han automatizado sus departamentos de marketing y ventas con IA han reducido sus costos en un 25% y aumentado sus conversiones en un 20%.
Conclusiones de este abordaje
Las tendencias de la inteligencia artificial en la gestión empresarial no solo están impulsando mejoras operativas, sino que también redefinen la manera en que las organizaciones gestionan y optimizan sus recursos.
Las herramientas parecen no tener límites e impulsan a la IA para instaurar un cambio de paradigma radical en la forma de competir, un viaje sin retorno que ofrece a los líderes empresariales la capacidad de tomar decisiones informadas, reducir riesgos y mejorar la experiencia del cliente.
