La IA para las empresas: la clave para escalar y optimizar

En Finom, integramos activamente la IA en nuestras funciones. Nuestras herramientas basadas en IA automatizan el rellenado de facturas, concilian documentos y simplifican la contabilidad, eliminando así el tedioso trabajo manual. Al aprovechar la IA, te ayudamos a aumentar la productividad, reducir costes y mantenerte a la vanguardia en el acelerado mundo actual. ¿Qué otras soluciones podrían ser ventajosas para el éxito de tu negocio? Obtén valiosos conocimientos de esta guía única.

En esta guía, examinaremos:

• ¿Por qué la IA es importante para las empresas modernas y cómo puede ayudar a tu empresa a alcanzar nuevas metas?
• Diferentes tipos de IA utilizados en los negocios.
• Ejemplos específicos de uso de la IA en diversos sectores para que puedas ver cómo la IA puede beneficiar específicamente a tu negocio.
• Casos prácticos de implementación exitosa de la IA en empresas como Amazon, JPMorgan Chase y Siemens.
• Posibles riesgos y desventajas de la IA que debe conocer antes de su implementación.
• Tendencias de desarrollo de la IA en un futuro próximo y cómo prepararse para ellas hoy.
• Preguntas frecuentes detalladas con respuestas a las preguntas más comunes sobre la aplicación de la IA en los negocios.

¿Por qué ahora?

• Mientras te lo piensas, tus competidores ya están implementando la IA, automatizando procesos, mejorando la calidad de los productos y el servicio, obteniendo así una ventaja en el mercado.
• Los clientes se están acostumbrando al enfoque personalizado que proporciona la IA y lo esperan de todas las empresas. Ignorar esta tendencia puede llevar a la pérdida de clientes.

Tipos de IA utilizados en los negocios

1. Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) es un sistema que aprende constantemente de sus datos, volviéndose más inteligente y eficiente.

Beneficios del aprendizaje automático para las empresas:

• Optimización de los procesos empresariales, lo que permite a los empleados centrarse en tareas estratégicamente importantes.
• Personalización de las interacciones con los clientes, lo que aumenta la fidelidad y las ventas.
• Datos analíticos profundos sobre el negocio, lo que permite tomar decisiones informadas.

Ejemplos de uso del aprendizaje automático:

• Previsión de la demanda para la optimización del inventario y del personal.
• Detección de fraudes, lo que protege a las empresas de pérdidas financieras.
• Recomendaciones de productos, aumento del volumen medio de ventas y de facturación.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El PLN es una tecnología que permite a los ordenadores comprender, interpretar y generar lenguaje humano.

Ventajas del PLN para las empresas:

• Chatbots que responden a las preguntas de los clientes 24/7.
• Automatización del procesamiento de información textual (por ejemplo, análisis de reseñas).
• Comunicación multilingüe, lo que facilita la entrada en el mercado internacional.

Ejemplos de uso del PLN:

• Atención al cliente a través de chatbots
• Análisis de las opiniones de los clientes para identificar sus necesidades
• Traducción automática de documentos a diferentes idiomas

3. Visión artificial (CV)

La visión artificial (Computer Vision en inglés) es una tecnología que permite a los ordenadores «ver» e interpretar imágenes y vídeos, reconocer objetos, analizar escenas y extraer información útil.

Beneficios de la visión artificial para las empresas:

• Control de calidad automatizado de productos, detección de defectos
• Mejora de la seguridad en la producción, prevención de accidentes
• Ayuda en la mejora del diseño de productos, análisis de datos visuales

Ejemplos de uso de la visión artificial:

• Automatización de procesos de producción (p. ej., clasificación de productos)
• Reconocimiento facial en sistemas de seguridad y control de acceso
• Análisis de imágenes médicas para el diagnóstico de enfermedades

¿Qué IA se adaptará a tu negocio?

La inteligencia artificial encuentra aplicaciones en diversos campos, pues ayuda a resolver problemas complejos y optimizar procesos. Veamos en detalle cómo se utiliza la IA en diferentes industrias.

Banca y finanzas

ML:

• Detección de fraudes
• Puntuación crediticia
• Previsión de riesgos
• Personalización de recomendaciones financieras
• Negociación algorítmica

PLN:

• Chatbots de atención al cliente
• Análisis de opiniones
• Procesamiento de solicitudes
• Creación automática de informes financieros

CV:

• Reconocimiento facial con fines de seguridad
• Automatización del procesamiento de cheques y otros documentos financieros

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Transporte y logística

ML:

• Optimización de rutas
• Predicción de averías de vehículos
• Gestión de inventario
• Análisis de tráfico

CV:

• Vehículos autónomos
• Control de calidad de señalización vial
• Reconocimiento de números de contenedores

Telecomunicaciones

ML:

• Predicción de pérdida de clientes
• Personalización de ofertas
• Optimización de redes
• Detección de anomalías

PLN:

• Chatbots de atención al cliente
• Análisis de consultas
• Procesamiento de solicitudes de voz

Seguros y atención médica

ML:

• Automatización del procesamiento de reclamaciones de seguros
• Identificación de factores de riesgo
• Personalización de tratamientos
• Análisis de imágenes médicas

PLN:

• Procesamiento de registros médicos
• Análisis de revisiones de pacientes
• Creación de informes médicos
• Asistencia en el desarrollo de investigación clínica

CV:

• Análisis de rayos X
• Diagnóstico de enfermedades
• Supervisión del cumplimiento de las normas de higiene en instalaciones médicas
• Automatización de la investigación de laboratorio

Fabricación

ML:

• Predicción de averías en equipos
• Optimización del proceso de producción
• Gestión de inventario

CV:

• Control de calidad de productos
• Detección de defectos
• Automatización del proceso de producción

Venta al por menor

ML:

• Personalización de recomendaciones
• Previsión de la demanda
• Análisis del comportamiento del cliente

PLN:

• Chatbots de atención al cliente
• Análisis de reseñas
• Procesamiento de pedidos

Tecnología

ML:

• Desarrollo y mejora de algoritmos para motores de búsqueda, sistemas de recomendación, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y otras tecnologías.

PLN:

• Creación de asistentes de voz, chatbots de soporte técnico, sistemas de traducción automática y análisis de texto.

CV:

• Desarrollo de sistemas de reconocimiento facial, de objetos, de imágenes y de vídeo para diversas aplicaciones, como vehículos autónomos, sistemas de seguridad y diagnósticos médicos.

Farmacéutica

ML:

• Desarrollo de nuevos medicamentos y métodos de tratamiento.
• Análisis de imágenes médicas.
• Identificación de factores de riesgo de enfermedades
• Personalización del tratamiento

PLN:

• Procesamiento de registros médicos
• Análisis de revisiones de pacientes
• Creación de informes médicos
• Asistencia en el desarrollo de la investigación clínica

CV:

• Análisis de rayos X
• Diagnóstico de enfermedades
• Supervisión del cumplimiento de las normas de higiene en instalaciones médicas
• Automatización de la investigación de laboratorio

Estos son solo algunos ejemplos de cómo se aplica la IA en diversas industrias. A medida que la tecnología se desarrolla, las posibilidades de utilizar la IA no harán más que ampliarse, aportando beneficios tanto a las empresas como a la sociedad en su conjunto.

Casos prácticos de implementación exitosa de IA en empresas

La inteligencia artificial ha ayudado a muchas empresas a lograr un éxito significativo. Estos son algunos ejemplos notables:

• Amazon: las recomendaciones personalizadas impulsadas por IA han aumentado las ventas en un 35 %, mientras que la logística y la gestión de almacenes impulsadas por IA mejoran la eficiencia operativa.
• JPMorgan Chase: la IA analiza documentos legales y contratos, lo que reduce el tiempo de procesamiento de 360 000 horas a segundos, ahorrando tiempo y recursos y minimizando los errores.
• Siemens: el análisis predictivo basado en IA pronostica el mal funcionamiento de los equipos, lo que permite un mantenimiento proactivo y reduce el tiempo de inactividad en un 20 %.
• DHL: la IA optimiza las rutas de entrega, teniendo en cuenta factores como el tráfico y el clima, lo que resulta en una reducción de hasta el 15 % en el coste del combustible y entregas más rápidas.
• Netflix: la IA personaliza las recomendaciones de películas y programas de televisión, mejorando la retención de usuarios a través de sugerencias de contenido personalizadas.
• Walmart: la previsión de la demanda basada en la IA optimiza la gestión del inventario, reduce los costes de almacenamiento en un 10 % y evita la escasez o el exceso de existencias.
• UPS: la IA optimiza las rutas de entrega, ahorrando hasta 37 millones de litros de combustible al año, reduciendo los costes y el impacto medioambiental.
• Hilton: los chatbots de IA mejoran el servicio de atención al cliente respondiendo a preguntas, ayudando con las reservas y resolviendo problemas, lo que supone un aumento del 20 % en la satisfacción del cliente.
• Ford: la IA es crucial para el desarrollo de vehículos autónomos, lo que promete mejorar la seguridad vial y revolucionar el transporte.
• Spotify: la IA crea listas de reproducción personalizadas, lo que aumenta la participación de los usuarios y atrae a nuevos suscriptores.

Riesgos y desventajas de la IA

• Alucinaciones de la IA: los modelos de IA pueden generar resultados inexactos o sin sentido, conocidos como «alucinaciones».
  • Ejemplo: un chatbot creado para la atención al cliente podría proporcionar información incorrecta sobre un producto o servicio, lo que provocaría la insatisfacción del cliente. 
• Sesgo de datos: el sesgo de datos es un problema que se produce durante la fase de entrenamiento de la IA. Si los datos utilizados para entrenar el modelo contienen distorsiones o no son suficientemente representativos, el resultado de la IA también estará sesgado.
  • Por ejemplo: un sistema de reconocimiento facial entrenado predominantemente con fotos de personas de raza europea será menos eficaz para reconocer rostros de personas de otras razas del mundo. Esto no se debe a una intención maliciosa de los creadores, sino a la falta de diversidad en los datos de entrenamiento.
• Problemas de seguridad: los sistemas autónomos, como los vehículos Tesla, pueden sufrir accidentes debido a errores de la IA. 
  • Ejemplo: un coche autónomo puede reconocer incorrectamente una señal de tráfico o un peatón, lo que puede provocar un accidente.
• Resultados de baja calidad: en algunos casos, la IA puede producir contenido de baja calidad.
  • Ejemplo: un sistema de traducción automática puede traducir un texto con errores que distorsionen el significado. 
• Cuestiones éticas: el uso de la IA plantea cuestiones éticas complejas, como la responsabilidad de las decisiones tomadas por la IA y el impacto en el empleo. 
  • Por ejemplo: la IA utilizada para las decisiones de contratación podría discriminar a los candidatos en función de determinadas características.

Fuga de datos de IA

Las filtraciones de datos, causadas por ciberataques, errores de software o negligencia de los empleados, suponen un riesgo significativo para el desarrollo de la IA, especialmente para los modelos de lenguaje de gran tamaño. Los datos de entrenamiento sensibles, como las imágenes médicas o los datos de reconocimiento facial, pueden quedar expuestos debido a configuraciones erróneas o vulnerabilidades. Varios ejemplos ponen de manifiesto este riesgo:

• DeepSeek: una filtración de datos expuso más de un millón de registros de chat de usuarios, claves API y datos internos debido a una base de datos de acceso público. Este incidente, el segundo de DeepSeek, provocó su bloqueo en algunos países y organizaciones, lo que subraya la necesidad de un desarrollo responsable de la IA.
• Tesla: los probadores de Tesla tienen acceso a las grabaciones de las cámaras del coche, que pueden contener información confidencial del propietario. Un escándalo reciente en el que los empleados compartieron estas grabaciones en chats internos, incluidos momentos privados, demuestra el riesgo de acceso no autorizado y violaciones de la privacidad, a pesar de las afirmaciones de protección de datos de Tesla.
• Extensiones de navegador: un estudio de Incogni reveló que muchas extensiones de Chrome basadas en IA recopilan datos de los usuarios, y más del 40 % recopilan información de identificación personal. Esto plantea preocupaciones sobre la privacidad, especialmente teniendo en cuenta las filtraciones de datos del pasado, y pone de relieve la necesidad de que los usuarios consideren cuidadosamente los permisos de las extensiones.

La IA y su papel en los negocios en un futuro próximo

La inteligencia artificial está a punto de transformar todos los aspectos de los negocios. Desde la fabricación y la logística hasta el servicio de atención al cliente y los recursos humanos, la automatización impulsada por la IA se convertirá en algo habitual. Imagínese la IA revolucionando la atención sanitaria, ayudando en el diagnóstico y el tratamiento con una precisión sin precedentes. Piense en su impacto en las finanzas si permite una gestión de riesgos sofisticada y servicios financieros personalizados. E imagine que la IA impulsa el desarrollo de tecnologías transformadoras como los coches autónomos, las ciudades inteligentes y las energías renovables, remodelando el transporte, la planificación urbana y la energía tal y como los conocemos.

Más allá de estos sectores básicos, la IA también hará avances significativos en otras áreas. En la agricultura, optimizará el rendimiento de los cultivos y la gestión de los recursos. En la educación, personalizará las experiencias de aprendizaje de los estudiantes. La profesión jurídica verá cómo la IA ayuda en la revisión de contratos y la investigación jurídica. Incluso las industrias creativas podrán utilizar la IA para generar arte, música y literatura. Y en la investigación científica, la IA analizará conjuntos de datos complejos, acelerando el ritmo de los descubrimientos.

A medida que la tecnología de IA continúe su rápido avance, su impacto en el futuro de los negocios no hará más que intensificarse. Esto conducirá a una mayor eficiencia, productividad e innovación en una amplia gama de industrias.

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Conclusión

La IA puede beneficiar a las empresas de diversas maneras. Desde la automatización de tareas rutinarias y la mejora del servicio al cliente hasta la optimización de campañas de marketing y la creación de productos innovadores.

Sin embargo, es importante recordar que implementar la IA no es una varita mágica. Es un proceso complejo que requiere una planificación cuidadosa, análisis de datos y la selección de las tecnologías adecuadas.

Puntos clave

• Defina sus objetivos: ¿por qué necesita la IA? ¿Qué tareas quiere resolver?
• Estudie los datos: ¿tiene suficientes datos de calidad para entrenar modelos de IA?
• Elija tecnologías: ¿qué tipos de IA (aprendizaje automático, PLN, visión por computadora, etc.) son los más adecuados para sus tareas?
• Reúna un equipo: ¿necesita especialistas en IA internos o atraerá a expertos externos?
• Pruebe y adapte: no espere resultados instantáneos. La IA requiere un aprendizaje y una adaptación constantes.

Y lo más importante

No tengas miedo de empezar poco a poco. Incluso los pequeños proyectos de implementación de IA pueden aportar beneficios tangibles a tu negocio.

¿Listo para transformar tu negocio con IA? ¡Contáctanos hoy para una consulta gratuita!

IA para empresas: preguntas frecuentes

¿Puede la IA ayudar con la publicidad?

Sí, la IA puede ayudar con la segmentación de anuncios, la creación de textos publicitarios y el análisis de la eficacia de las campañas publicitarias. Por ejemplo, la IA puede analizar el comportamiento de los usuarios en Internet para mostrarles los anuncios más relevantes. Esto te permite aumentar el CTR (tasa de clics) y reducir el coste de adquisición de clientes.

¿Puedo personalizar la IA para las necesidades de mi negocio?

Sí, muchas soluciones de IA ofrecen opciones de personalización, lo que te permite adaptarlas a procesos y requisitos comerciales específicos. Por ejemplo, puede personalizar un sistema de IA para procesar las solicitudes de los clientes de acuerdo con su terminología específica y estándares de servicio.

¿Cómo utilizo la IA para actualizar manuales y documentación?

La IA puede ayudar a actualizar documentos automáticamente analizando los cambios en la legislación o en las políticas internas de la empresa. Por ejemplo, la IA puede añadir automáticamente al manual información sobre nuevas leyes o cambios en los productos de la empresa.

¿Puede la IA crear diseños web?

Algunas herramientas de IA pueden generar diseños de páginas web y sugerir opciones de diseño, pero el desarrollo completo de un sitio web suele requerir la intervención humana. Sin embargo, la IA puede ser útil para crear prototipos y generar ideas de diseño.

¿Puede la IA analizar productos en un sitio web?

Sí, la IA puede analizar la gama de productos, identificar tendencias y ofrecer recomendaciones para mejorar las ventas. Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de ventas y el comportamiento de los usuarios para sugerir que añadas a la gama nuevos productos que tendrán demanda.

¿Puede la IA analizar el diseño de joyas en un sitio web?

La IA puede analizar imágenes de joyas, identificar estilos populares y sugerir opciones de diseño. Por ejemplo, la IA puede analizar fotos de joyas que son populares entre los clientes y sugerirle que cree modelos similares.

¿Ayudará la IA a registrar marcas comerciales y derechos de autor?

La IA puede ayudar a encontrar información y preparar documentos, pero el registro legal requiere la asistencia cualificada de un abogado. La IA puede ayudarte a comprobar si tu marca comercial o derechos de autor infringen los derechos de otras empresas.

¿Cómo utilizar la IA para escribir guiones de ventas?

La IA puede generar opciones de guiones de ventas basadas en la información proporcionada sobre el producto y el público objetivo. Por ejemplo, puede pedirle a la IA que escriba varias opciones de guiones para vender su nuevo producto y luego elegir la opción más adecuada.

¿Puede la IA comparar y clasificar productos?

Sí, la IA puede analizar las características de los productos y clasificarlos según criterios específicos. Por ejemplo, puede pedirle a la IA que compare varios modelos de teléfonos inteligentes por precio, rendimiento y otros parámetros.

¿Puede la IA comprobar los planos de ingeniería?

La IA puede ayudar con la comprobación automática de algunos aspectos de los planos, pero la verificación final requiere la participación de un ingeniero. La IA puede ayudar a identificar errores en los planos, como intersecciones de líneas o dimensiones incorrectas.

¿Puede la IA escalar planos de ingeniería?

Sí, existen herramientas de IA que pueden escalar planos automáticamente. Esto puede ser útil si necesita cambiar el tamaño del plano para imprimirlo o para utilizarlo en otro programa.