Poco a poco, la IA se ha convertido en una herramienta confiable que ayuda a los negocios a tomar decisiones estratégicas sobre la marcha.
Es una pregunta que los empresarios se hacen a diario en 2023. ¿En serio, la inteligencia artificial es para mi negocio? Por décadas, esta tecnología solía ser considerada algo teórico, costoso y lejano, propio de laboratorios de investigación; sin embargo, en los últimos años se ha convertido en una tecnología accesible y práctica para empresas de todos los tamaños.
Su incursión en los negocios ha ayudado a transformar numerosos procesos en múltiples industrias. Eso incluye, por ejemplo, la automatización de procesos manuales y repetitivos en facturación, ingreso datos y contabilidad a través de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA); la detección de fraudes y riesgos crediticios y la mejora en atención al cliente mediante recomendaciones personalizadas, entre muchos otros.
Un reciente estudio de Salesforce reveló que las empresas que utilizan chatbots impulsados por Inteligencia Artificial (IA) pueden reducir su tiempo de respuesta promedio en un 80%. Algo similar sucede con la atención al cliente, cuyos costos se reducen en un 30%, según Accenture.
También ayuda a mejorar la precisión de las decisiones comerciales en un 25%, según el MIT, la productividad laboral en un 40% (según McKinsey) y la experiencia en la satisfacción de cliente en un 82%, según Capgemini.
CHATBOTS: PUNTO DE INGRESO
Podemos seguir enumerando más y más beneficios. Sin embargo, aplicar de manera integral la IA en los negocios puede ser algo complejo y costoso que requiere una planeación cuidadosa y —muchas veces— una inversión significativa. Es por ello que —por ahora— las soluciones de IA actuales atacan de manera independiente problemas específicos del negocio sin buscar la integración.
Tal es el caso de los chatbots para atención al cliente, una solución de IA que se utiliza a través de plataformas de proveedores con planes a precios escalables que se basan en el número de solicitudes recibidas o el número de usuarios que la utilizan.
En términos de costos, la automatización del servicio al cliente mediante IA puede ser mucho más rentable que otros métodos tradicionales tales como la contratación y entrenamiento de personal para manejar las consultas, especialmente cuando se requieren agentes de atención al cliente con habilidades especializadas.
Debido a que los asistentes virtuales impulsados por IA están disponibles las 24 horas del día, los clientes pueden recibir asistencia en cualquier momento, lo que aumenta su satisfacción y reduce la probabilidad de pérdida de ventas.
INTEGRACIÓN Y FLUJO
Ya tengo chatbot con IA. ¿Cómo la integro a mis sistemas y plataformas? Lograr articular soluciones independientes de IA con terceros es un desafío común en esta década y debe ser atendido con una estrategia que contemple las necesidades y objetivos del negocio, opina Pedro Ángel Montagut, gerente de soluciones digitales de Claro Colombia.
Para este ejecutivo, la integración con otras áreas funcionales puede lograrse a través de soluciones plug and play, interfaces de programación de aplicaciones (conocidas como APIs) o mediante kits de desarrollo (SDK) que facilitan el intercambio de datos entre aplicaciones.
Además, existen numerosas herramientas para integración de datos tales como MuleSoft, DellBoomi e Informática, que ayudan a integrar aplicaciones de IA con otros sistemas empresariales.
Luego de superar la integración de datos, los negocios ingresan en una segunda fase: automatizar los flujos de trabajo para elevar los niveles de eficiencia. Para lograrlo, “están adoptando tecnologías tales como la automatización, la IA y el aprendizaje automático a un ritmo mucho más rápido de lo que veníamos observando”, declara César Fradique, director de prácticas de Kyndryl Colombia quien considera que esta tendencia continuará a medida que las empresas integren nuevas tecnologías a su operación.
“Las organizaciones tienen actualmente ecosistemas de aplicaciones muy heterogéneos de cientos de componentes, lo que lleva a una gestión tecnológica compleja y poco fácil de centralizar”, asegura Fradique. Ante esta perspectiva, los negocios buscan impulsar su eficiencia operativa simplificando sus operaciones y favoreciendo la experiencia del consumidor final.
MODELO DE DATOS ESTÁNDAR
Surge entonces un problema común en las empresas modernas: la ausencia de un modelo de datos estándar que permita una interpretación y análisis eficiente de la información en tiempo real. Esto puede ser un obstáculo significativo para la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático, ya que los datos pueden estar desorganizados, almacenados en diferentes formatos y en distintas ubicaciones, lo que dificulta la realización de análisis significativos y precisos.
La inteligencia artificial puede ser una solución efectiva para ayudar a las empresas a superar este desafío. Una solución consiste en utilizar técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para identificar patrones en los datos, lo que puede ayudar a comprender mejor su información y a descubrir nuevas oportunidades de negocio.
“Algunos ejemplos pueden incluir el consumo de datos en tiempo real sobre producción, distribución y logística e históricos de mediciones, entre otros”, remarca César Fradique. “La capacidad de inferencia de estos modelos de datos permite dejar al descubierto oportunidades de mejora que habilitan la materialización de eficiencias económicas y la simplificación de procesos”.
DECISIONES ESTRATÉGICAS
Los líderes de las empresas deben contar con este nivel de profundidad de información para tomar decisiones estratégicas que aceleren la solución de sus desafíos y que habiliten rutas de crecimiento.
Un ejemplo concreto de Kyndryl es el acuerdo firmado con Stellantis, un grupo automovilístico que utilizará Bridge —una plataforma de integración abierta— para obtener en tiempo real información cargada de valor y garantizar el control de su entorno informático. Bajo este acuerdo, Kyndryl aplicará automatización para impulsar la eficiencia y mejorar la calidad de sus transacciones de Tecnologías de la Información para asegurar una operación fluida y eficiente en todas las instalaciones de Stellantis.
Aunque llegó en la forma de chatbots y posteriormente como ayudante de automatización de procesos, la IA está más madura en la empresa. Su papel determinante para analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real y proveer una base confiable para tomar decisiones estratégicas es —tal vez— la más grande promesa hecha realidad de la IA en los negocios. La IA se ha convertido en una potente herramienta para empresas que buscan mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución.