Las oportunidades de la inteligencia artificial para las empresas

Algunas de las Inteligencias Artificiales (IA) que han recibido más atención en los últimos meses ofrecen un abanico de soluciones tan innovadoras como llamativas. Es el caso DALL-E de Microsoft, la cual puede diseñar imágenes de manera automática basadas en sugerencias de texto. El software GPT-3, desarrollado por OpenAI y la Universidad John Hopkins, que escribe textos simulando la redacción humana y es capaz de redactar artículos científicos sobre sí mismo. O el chatbot LaMDA de Google, la cual mantiene conversaciones tan humanas, que uno de los ingenieros que la creó, afirma que ha desarrollado su propia consciencia.

Pero, salvo en contadas excepciones, estos algoritmos que acaparan la atención de muchos usuarios apenas tienen un impacto concreto en los modelos de negocio de la mayoría de compañías.

En realidad, las oportunidades que abre la inteligencia artificial entre muchas empresas suelen ser mucho menos ambiciosas y más elementales. La IA, por ejemplo, ya está embebida en muchos de los dispositivos que nos rodean.

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Ejemplos de IA aplicadas en empresas

A continuación, exponemos algunos ejemplos de Inteligencia Artificial aplicadas en empresas y sus usos más comunes hoy en día:

• Sistemas de visión artificial, que utilizan las cámaras de reconocimiento facial de los teléfonos.

• Los feeds que personalizan la información en las redes sociales o en los servicios de streaming de música y películas.

• Los hornos y las vitrocerámicas de algunas cocinas inteligentes que ajustan la temperatura según la comida y avisan de cuando está preparada.

• Asistentes personales inteligentes, como Siri, Alexa, y Google Assistant.

• Atención al cliente en línea y servicios automatizados.

• Modelos predictivos comerciales y de ventas.

La IA, entre el presente y el futuro 

Un buen ejemplo de esta compleja relación entre el presente y el futuro de la inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos. Mientras que la autonomía total en los coches podría ser una lejana realidad en tres o cuatro décadas, algunos medios de transporte en entornos controlados y reducidos, como los trenes o, incluso, los carriles especiales para el transporte pesado, podrían incorporarlos en plazos mucho más cortos.

Es también el caso de los almacenes de logística, que usan modelos predictivos basados en inteligencia artificial para ajustar el stock a la demanda y administrar sus cadenas de suministro. Para las empresas, comprender el comportamiento del consumidor, así como los factores que influyen en su toma de decisiones, es un elemento clave en el que basar sus modelos de negocio. El principal problema es que los comportamientos del consumidor son difíciles de diagnosticar.

No está solo relacionado con el poder adquisitivo, la edad, personalidad, sociedad, y el género, también por factores externos como figuras públicas, publicidad, redes sociales, embajadores de marca, etcétera. Incluso factores aún más imprevisibles, como el clima y el tiempo, pueden influir en la adquisición de un producto.

Con las nuevas campañas de marketing lanzadas en entornos inmersivos y el metaverso, la inteligencia artificial podría ayudar a segmentar y personalizar a los usuarios, como ya sucede en las redes sociales. Pero las aplicaciones de la IA son mucho más amplias, y abarcan desde la automatización de tareas repetitivas hasta la gestión comercial. Veamos cuales son.   

Las oportunidades de la IA para las empresas

En 2021, el 19% de las empresas encuestadas utilizaba más del 30% de sus presupuestos en tecnología para proyectos en inteligencia artificial. Una cifra que aumentará haste el 40% en 2024, según el último informe de la consultora Accenture 'La madurez de la IA: de la práctica al desempeño'.

En España, se espera que el mercado de soluciones basadas en inteligencia artificial alcance los 1.400 millones de euros en 2025. De los 150 responsables del departamento de servicios informáticos entrevistados por IDC y Plain Concepts, el 71% aplicará esta tecnología en la automatización de tareas repetitivas. El 48% en la mejora de la calidad en los productos o en soluciones finales. Un 44% en la creación de nuevos modelos de negocio, y un 41% en una gestión comercial más eficiente.

En estas actividades, el aprendizaje automático o machine learning desempeña en la mayoría de los casos un papel importante como complemento de la inteligencia artificial, al igual que plataformas de big data.

Sin embargo, el principal problema que identifican las empresas para adoptar la inteligencia artificial sigue siendo la necesidad de personalizar las soluciones IA a las particularidades de la empresa y sus modelos de negocio.

Es por esta razón que la mayoría de las compañías apuestan por desarrollar su propio software de IA o machine learning, de tal forma que adaptan desde la fase de diseño las soluciones que busca la empresa. Más de la mitad de las organizaciones (58%) reconocen que la alta inversión necesaria en este proceso y los problemas para calcular un retorno de la inversión son los principales obstáculos o dudas que surgen en el momento de apostar por esta tecnología.