Ejemplos del uso de la Inteligencia Artificial en las pymes: Impulsando la eficiencia y la competitividad

La inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una tecnología exclusiva de las grandes corporaciones para convertirse en una herramienta accesible y transformadora para las pequeñas y medianas empresas (pymes). Lejos de ser una moda, la IA, en su versión generativa, se consolida como un recurso que incrementa la eficiencia, la competitividad y la optimización de recursos.

Según la OCDE, la adopción de IA es significativamente menor en pymes que en grandes empresas, principalmente por barreras de conectividad, habilidades y recursos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) promete transformar la productividad, y las empresas que no exploren y adopten los casos de uso de la IA más beneficiosos pronto se encontrarán en una grave desventaja competitiva.

Esta rápida expansión de la IA en el tejido empresarial, sobre todo de la IA generativa, se debe, en parte, a que agiliza procesos internos, mejora la productividad de los profesionales y la experiencia que reciben los clientes y permite usar de manera eficiente el volumen cada vez mayor de datos que posee una empresa.

Beneficios clave de la Inteligencia Artificial para las pymes

• Toma de decisiones mejorada: La IA es capaz de analizar vastas cantidades de datos en tiempo récord, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y precisas. La IA proporciona información valiosa que mejora la toma de decisiones empresariales.
• Experiencia del cliente optimizada: Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA mejoran significativamente la experiencia del cliente.
• Automatización de tareas: La inteligencia artificial puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas, permitiendo a los empleados enfocarse en actividades más estratégicas y creativas.
• Reducción de errores: La IA minimiza los errores humanos en los procesos empresariales, mejorando la precisión y la calidad del trabajo.

En definitiva, la inteligencia artificial está revolucionando la manera en que las empresas operan, ofreciendo soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y la productividad.

Criterios para seleccionar casos de uso de IA en tu empresa

Antes de ver ejemplos concretos, conviene definir cómo elegir el mejor punto de partida para la IA en su empresa. La clave está en identificar los cuellos de botella: aquellas tareas que consumen tiempo, son repetitivas y tienen reglas claras. Facturación manual, respuesta a consultas frecuentes, actualización de inventarios. Estos son candidatos ideales.

La metodología de adopción de IA más efectiva no busca transformar todo de golpe. Empiece con un proceso que ya tenga datos históricos disponibles. Lo que tienen en común todos estos casos es la necesidad de tres componentes básicos: datos organizados, una infraestructura mínima (servidor o nube) e integración con los sistemas actuales como ERP (sistema de planificación de recursos empresariales) o CRM (gestión de relaciones con clientes).

Principales aplicaciones de inteligencia artificial en pymes

La inteligencia artificial tiene aplicación en prácticamente todos los departamentos, si no todos, de una empresa, ya que, para empezar, es una tecnología formidable para automatizar tareas rutinarias y destinar el talento de los profesionales al trabajo estratégico.

Las tecnologías más utilizadas son tres: ML (machine learning o aprendizaje automático), NLP (procesamiento de lenguaje natural) y RPA (automatización robótica de procesos). Según un estudio publicado en MDPI, estas tecnologías son clave en pymes para optimizar procesos, mejorar el marketing y gestionar las finanzas con mayor precisión.

Atención al cliente y experiencia del usuario

La IA ayuda con las interacciones con los clientes en tiempo real mediante el uso de IA conversacional. Con la conversión de texto a voz y el PLN, la IA puede responder inmediatamente a las consultas e instrucciones enviadas por texto. No hay necesidad de hacer esperar a los clientes para que respondan a las preguntas más frecuentes (FAQ) o den el siguiente paso para comprar.

• Chatbots y asistentes virtuales: El uso de IA es eficaz para crear experiencias personalizadas a escala a través de chatbots, asistentes digitales e interfaces de clientes. Los ‘chatbots’ impulsados por IA gestionan consultas frecuentes en cualquier momento, escalando al personal los casos más complejos. Un asistente virtual o un bot es un software capaz de reconocer el lenguaje utilizado por el usuario para interactuar y realizar acciones solicitadas. Todos conocemos ya a Siri o a Alexa, los asistentes virtuales de Apple y Amazon con los que podemos interactuar a través de diferentes dispositivos.
• Reconocimiento de voz: Las consultas por voz utilizan procesamiento de lenguaje natural (PLN) y análisis de sentimientos para el reconocimiento de voz, de modo que sus conversaciones puedan comenzar de inmediato. Siri de Apple, Alexa de Amazon, Google Assistant y Copilot de Microsoft usan PNL para reconocer lo que dicen las personas y luego responder apropiadamente.
• Gestión de reseñas: La IA facilita la gestión automática de reseñas y opiniones en línea. Los sistemas pueden analizar y responder proactivamente a los comentarios, agradeciendo las valoraciones positivas y tratando las críticas con respuestas profesionales y personalizadas según el contexto.
• Ejemplo: McDonald's está desarrollando soluciones de IA para la atención al cliente con la tecnología de IA de IBM watsonx y PLN para acelerar el desarrollo de su tecnología de toma de pedidos automatizada (AOT).

Marketing y ventas

La inteligencia artificial aplicada al marketing digital permite analizar datos para conocer al usuario o consumidor al que se dirigen las campañas, además de que facilita la personalización los mensajes para que lleguen a las personas a las que realmente pueden impactar. Esto significa que, gracias a la IA, las campañas de marketing pueden ser más específicas y obtener mejores resultados.

• Motores de recomendación: Los motores de recomendación utilizan datos de comportamiento del consumidor y algoritmos de IA para ayudar a descubrir tendencias de datos. En Spotify, sugieren un nuevo artista para que el cliente disfrute escuchándolo.
• Publicidad personalizada: Al utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), estos sistemas pueden ofrecer experiencias personalizadas y anuncios segmentados a los clientes y usuarios.
• Venta ascendente y cruzada: Al analizar las métricas clave, las empresas pueden desarrollar estrategias más efectivas de venta ascendente y cruzada, lo que se traduce en recomendaciones de complementos más útiles para los clientes durante el proceso de pago para los minoristas en línea.
• Ejemplo: En el mundo del marketing, Coca-Cola ha sabido usar la inteligencia artificial para crear campañas y productos basados en tendencias reales.

Gestión de datos y procesos internos

La IA puede impulsar tareas y herramientas para casi cualquier sector con el fin de aumentar la eficiencia y la productividad. La IA puede ofrecer automatización inteligente para agilizar procesos empresariales que eran tareas manuales o se ejecutaban en sistemas heredados, lo que puede requerir muchos recursos, ser costoso y propenso al error humano.

• Automatización contable: La inteligencia artificial aplicada a la contabilidad es clave para automatizar tareas que, de otro modo, consumirían mucho tiempo y energía, como, por ejemplo, el procesamiento de facturas. En Anfix utilizamos la automatización y la computación en la nube para realizar procesos contables como la conciliación bancaria automática. Del mismo modo, en Anfix también utilizamos la tecnología para crear el mejor método de reconocimiento de datos del mercado.
• Previsión: La IA puede ayudarle con las previsiones. Por ejemplo, una función de la cadena de suministro puede utilizar algoritmos para predecir las necesidades futuras y el momento en que deben enviarse los productos para que lleguen a tiempo.
• Análisis de datos: La IA permite a las pequeñas empresas transformar grandes volúmenes de datos de ventas, clientes y mercado en información valiosa.
• Generación de código: Para la codificación, los desarrolladores pueden introducir un comando de codificación como una simple frase en inglés a través de una interfaz de lenguaje natural y obtener código generado automáticamente.
• Gestión de inventario: La IA mejora la gestión de la cadena de suministro al optimizar los niveles de inventario, predecir la escasez de materiales y mejorar la logística para crear un flujo de producción fluido.

Recursos Humanos

La IA puede atraer, desarrollar y retener al personal. El análisis de datos que permite la IA hace más fácil evaluar el rendimiento del equipo, ofrecer formación interna personalizada y agilizar los procesos de selección, además de reducir sesgos en la contratación de personal.

• Criba de solicitudes: Una avalancha de solicitudes puede examinarse, clasificarse y transmitirse a los miembros del equipo de RR. HH. con precisión.
• Evaluación del rendimiento: Las tareas de evaluación manual de ascensos pueden automatizarse, lo que facilita la obtención de conocimientos importantes de RR. HH. con una visión más clara de, por ejemplo, los empleados que optan a un ascenso y la evaluación de su rendimiento en función de puntos de referencia clave.

Ciberseguridad

Los sistemas de reconocimiento biométrico que permiten un acceso seguro al móvil, a una app con información protegida o a ciertos datos personales son un ejemplo de la inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad. Pero la IA va más allá y también ayuda en la detección de amenazas, a las que, además, puede combatir de manera automática.

Optimización de operaciones de TI (AIOps)

Existen muchas ventajas al usar inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). AIOps es una de las formas más rápidas de impulsar el ROI de las inversiones en transformación digital. La automatización es clave para optimizar los costes de la nube y los equipos de TI, sin importar lo hábiles que sean.

• Gestión predictiva: Mediante la gestión predictiva de TI, los equipos de TI pueden utilizar la IA para automatizar las operaciones de TI y de red para resolver incidentes de forma rápida y eficiente. También pueden prevenir de forma proactiva los problemas antes de que se produzcan, mejorar la experiencia de los usuarios y reducir el coste y el número de tareas administrativas.
• Análisis de causa raíz: Para ayudar a garantizar la disponibilidad ininterrumpida del servicio, las organizaciones líderes utilizan capacidades de análisis de causa raíz en tiempo real con IA y automatización inteligente.
• Modernización de aplicaciones: Las principales empresas utilizan ahora la IA generativa para la modernización de las aplicaciones y las operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la codificación, la implementación y el escalado.

Sectores específicos y casos de uso

Del mismo modo que la inteligencia artificial puede estar presente en todos los departamentos de una compañía, está impactando multitud de sectores diferentes.

Desafíos frecuentes y cómo mitigarlos al implementar IA en pymes

La adopción de IA no es solo un reto tecnológico. Estas situaciones son inevitables para muchas pymes; conozca cómo anticiparlas y actuar.

• Resistencia al cambio: El equipo teme que la IA elimine puestos de trabajo. Es crucial comunicar que la IA no reemplaza al equipo, sino que potencia el talento humano, liberando tiempo para actividades de mayor valor estratégico o creativo.
• Falta de datos estructurados: Muchas pymes tienen datos dispersos en hojas de cálculo o sistemas desconectados. La clave está en organizar y limpiar los datos para que la IA pueda utilizarlos de manera efectiva.
• Skills gap (brecha de habilidades): El 37% de las pymes enfrenta problemas por falta de habilidades digitales. Colaborar con un partner tecnológico externo puede acelerar significativamente este proceso, además de ofrecer formación interna.
• Falta de medición de KPIs y gobernanza: Un dato crítico: la falta de medición de KPIs (indicadores clave de rendimiento) y de gobernanza es la principal causa de fracaso cuando las empresas intentan escalar sus proyectos de IA más allá del piloto inicial. Es fundamental establecer métricas para medir el impacto de la tecnología.

La transformación digital no ocurre de un día para otro. La adopción de IA requiere una hoja de ruta clara y una estrategia gradual, empezando por procesos que ya tengan datos históricos disponibles y que ofrezcan un mayor impacto con menor dificultad, como la facturación automatizada o el chatbot.

La IA generativa como aliada cotidiana

La inteligencia artificial generativa no solo impulsa grandes transformaciones empresariales: también puede convertirse en una aliada cotidiana para equipos y profesionales. El uso de estos asistentes no sustituye el trabajo humano, pero sí lo acelera y complementa, liberando tiempo para actividades de mayor valor estratégico o creativo.

Las herramientas de IA generativa como ChatGPT, Bard y DeepAI se basan en capacidades de IA de memoria limitada para predecir la siguiente palabra, frase o elemento visual dentro del contenido que está generando. Estas herramientas son cada vez más precisas, pero no sustituyen la verificación humana.

Cómo escribir un buen ‘prompt’

El resultado que ofrece una herramienta de IA depende directamente de cómo se formulan las instrucciones o “prompts”. Un buen ‘prompt’ traduce lo que el usuario necesita en una orden clara, precisa y contextualizada.

• Claridad y precisión: Cuanto más claro sea el objetivo, más relevante será la respuesta.
• Dividir el proceso: Si buscas un resultado elaborado, divide el proceso en pasos.
• Formato específico: Precisa si quieres una tabla, lista, resumen o borrador de correo.
• Iteración: No te quedes con la primera respuesta: pide variantes, ejemplos o reformulaciones.

El futuro de la IA en las pymes

La tendencia apunta hacia una integración total de la IA en todos los aspectos del negocio, desde el desarrollo de productos hasta la relación con los clientes. El 45,5% de las empresas españolas ya utiliza la IA en alguna de sus funciones, según un estudio de Randstad Research publicados a principios de 2024, y es de esperar que la cifra siga aumentando.

Los agentes de IA seguirán evolucionando y cobrarán aún más importancia. Por último, la ciberseguridad será uno de los sectores donde más impactará la inteligencia artificial en el futuro cercano, con sistemas capaces de detectar y detener amenazas desarrollados con IA generativa.

Para implementar la IA, es importante preguntarse qué problema puede ayudar a resolver la IA. Una vez detectado el problema y elegida la mejor herramienta de IA para solucionarlo, es interesante establecer unos KPIs y unas métricas que permitan medir el impacto de esta tecnología. Además, resulta imprescindible contar con la infraestructura tecnológica oportuna.