IA generativa en las empresas: 7 usos en la actualidad

Actualmente, numerosas compañías están apostando por integrar la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes procesos empresariales. Esta tecnología mejora la productividad de las organizaciones, aumenta su eficiencia y permite ofrecer nuevos servicios y productos con valor agregado a los clientes.

En este panorama actual totalmente influenciado por la Inteligencia Artificial ha surgido la IA generativa (IA gen) como una herramienta fundamental para facilitar la automatización y optimización de procesos. Cuando hablamos de IA Gen nos referimos a Gemini, de Google; Copilot, de Microsoft; y ChatGPT. También a otros que incluso han surgido exclusivamente para el mundo empresarial como el caso de Joule de SAP, Watson de IBM, Q de Amazon y APEX AI Assistant de Oracle.

La IA generativa se basa en modelos de algoritmos que simulan los procesos de aprendizaje y toma de decisiones del cerebro humano. Estos modelos funcionan identificando y codificando los patrones y las relaciones en enormes cantidades de datos, y utilizando después esa información para entender las peticiones o preguntas en lenguaje natural de los usuarios y responder con nuevos contenidos relevantes.

Según una investigación de la consultora de gestión McKinsey, un tercio de las organizaciones ya utilizan IA generativa con regularidad en al menos una función empresarial. Por otra parte, Gartner prevé que el 80% habrá implementado aplicaciones de IA generativa o utilizado interfaces de programación de aplicaciones (API) de IA generativa para 2026.

Esta tecnología viene a apoyar múltiples necesidades de las compañías. A continuación, presentamos ejemplos de cómo la IA generativa está transformando de manera importante la interacción en entornos corporativos.

Así se usa la IA generativa en las empresas

1. Marketing y gestión de ventas

Imaginemos que un equipo de marketing quiere mejorar su eficacia en la personalización y análisis de campañas. Las campañas de esta área suelen requerir el envío diario de correos electrónicos contextualizados, así como la gestión de conversaciones de chat con clientes potenciales y actuales, además de analizar las impresiones para ajustar las estrategias.

Las soluciones de inteligencia artificial generativa pueden facilitar este proceso al crear y enviar contenido personalizado, reduciendo así la carga de trabajo. Además, pueden automatizar el movimiento de contactos a la siguiente etapa del ciclo de vida del cliente en una plataforma CRM.

Por ejemplo, una IA como Microsoft Copilot sirve para analizar comentarios de clientes, permitiendo a la compañía identificar rápidamente las principales tendencias de sentimiento y ajustar sus estrategias de manera más efectiva. Con la IA generativa, el marketing puede no solo generar contenido de alta calidad a escala, sino obtener también una comprensión más profunda de la efectividad de sus tácticas actuales, optimizando así sus estrategias y procesos.

2. Análisis de datos e informes empresariales

La IA generativa está mejorando significativamente el análisis de datos al poder procesar grandes volúmenes de texto y datos de forma rápida y eficiente. Esta tecnología se destaca en el manejo de datos no estructurados y cualitativos, como comentarios o reseñas, que normalmente requieren un procesamiento extenso. Al resumir la información clave y organizar datos caóticos, la IA generativa se convierte en una herramienta útil para la inteligencia empresarial y la creación de informes precisos.

Incluso las pequeñas empresas pueden aprovechar estas capacidades avanzadas sin necesidad de grandes inversiones en software. Por ejemplo, un propietario de una pequeña empresa con presupuesto limitado puede usar la IA generativa para realizar análisis deseables, reduciendo la necesidad de herramientas caras y optimizando la toma de decisiones basadas en datos.

3. Desarrollo de software

Para desarrolladores y programadores, la IA generativa está cambiando la forma en que trabajan al simplificar tareas complejas y mejorar la eficiencia. Pensemos que un desarrollador necesita construir una aplicación y, en lugar de escribir código a mano, puede utilizar la IA para crear consultas SQL mediante comandos simples en lenguaje natural. Esta herramienta recuerda la sintaxis, automatiza la escritura de consultas, y corrige errores con un solo clic, liberándose de tareas repetitivas y permitiéndole al experto centrarse en aspectos más creativos del proyecto.

Además, para aquellos desarrolladores que buscan optimizar su tiempo o reducir errores, la IA generativa puede ofrecer recomendaciones inteligentes y generar documentación técnica, pruebas y correcciones de errores. Por ejemplo, cuando un desarrollador está trabajando en un proyecto, la IA no solo ayuda a escribir y revisar el código, sino que también sugiere mejoras y detecta errores que podrían pasar desapercibidos, haciendo el proceso más ágil y preciso. Esto no solo acelera el desarrollo de software, sino que también mejora la calidad final del producto.

4. Producción y personalización de contenido digital

Uno de los usos más frecuentes de la IA generativa es la creación de contenido para blogs, redes sociales, páginas de productos y sitios web, entre otros. Si un colaborador necesita redactar correos electrónicos o publicaciones, las herramientas de IA generativa pueden ayudar a modificar, resumir o ampliar el contenido existente, o incluso a generar textos completamente nuevos a partir de sus indicaciones y contexto. Por ejemplo, chatbots como Copilot o ChatGPT no solo son utilizados para escribir contenido, sino también para redactar respuestas, resumir hilos de correo electrónico y gestionar el calendario de manera eficiente.

Además de la creación de contenido, la IA generativa también optimiza la gestión de información. Por ejemplo, herramientas como Otter ofrecen transcripción en tiempo real y automatización de reuniones en plataformas como Zoom, Google Meet y Microsoft Teams, facilitando la organización y el seguimiento de tareas.

5. Análisis médico

En el campo de la medicina, la IA generativa está favoreciendo el diagnóstico y tratamiento de enfermedades para acelerar procesos importantes y ofrecer una mejor precisión.

Pensamos en los médicos que enfrentan la compleja tarea de analizar grandes volúmenes de datos para identificar el mejor tratamiento para un paciente. Con herramientas de IA generativa, este proceso se vuelve mucho más eficiente. Pongamos el caso de Watson, de IBM, que asiste en los diagnósticos en hospitales oncológicos de Estados Unidos, acelerando el análisis del ADN de los pacientes para encontrar tratamientos más eficaces. Además, al utilizar reconocimiento de visión, Watson facilita la interpretación de escáneres como radiografías.

6. Finanzas optimizadas

Un analista financiero puede dedicar horas analizando las tendencias del mercado cada semana. Sin embargo, con herramientas de IA generativa este proceso se agiliza considerablemente. Por ejemplo, al introducir datos en Joule, la IA generativa de la tecnológica alemana SAP, se logra un análisis exhaustivo al instante, eliminando la necesidad de horas de trabajo manual.

Esto no solo optimiza el tiempo del analista, sino que también asegura que la información está siempre actualizada y precisa. La capacidad de este tipo de IA para procesar grandes volúmenes de datos y extraer conclusiones clave sirve para que los analistas tomen decisiones más informadas y con mayor rapidez.

7. Creación de medios y entretenimiento digital

Con la Inteligencia Artificial generativa, la creación de contenido visual y auditivo en la industria del entretenimiento se ha vuelto más eficiente y realista. Desde gráficos para películas y videojuegos hasta música y podcasts, esta herramienta puede generar automáticamente imágenes, animaciones y audio.

Esto ha permitido que elementos complejos como personajes virtuales y experiencias de realidad aumentada sean creados y perfeccionados con la ayuda de la IA. Un ejemplo de ello es la creación de personajes no jugadores (NPC) en videojuegos, donde la IA no solo mejora la interacción y la narrativa, sino que también complementa guiones preexistentes.

Fuentes:

1. Amazon ‘Conoce Amazon Q, el nuevo asistente impulsado por IA generativa de Amazon’
https://www.aboutamazon.es/noticias/aws/conoce-amazon-q-el-nuevo-asistente-impulsado-por-ia-generativa-de-amazon

2. IBM ‘La Inteligencia Artificial, más allá de los asistentes virtuales’
latam.newsroom.ibm.com/Articulos-La-Inteligencia-Artificial,-mas-alla-de-los-asistentes-virtuales

3. IBM ‘¿Qué es la IA generativa?’
https://www.ibm.com/es-es/topics/generative-ai

4. Zendesk ‘Ventajas de la Inteligencia Artificial en las empresas’
https://www.zendesk.com.mx/blog/ventajas-inteligencia-artificial-empresas/

5. ISO ‘Sistemas de gestión de la IA: ¿Qué tienen que saber las empresas?’
https://www.iso.org/es/inteligencia-artificial/sistema-gestion-ia

6. SAP ‘SAP anuncia el nuevo asistente de IA generativa Joule’
https://news.sap.com/latinamerica/2023/09/sap-anuncia-el-nuevo-asistente-de-ia-generativa-joule/

7. McKinsey & Company ‘El estado de la IA en 2023: el año de despegue de la IA generativa’
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year

8. Eweek ‘15 casos de uso de IA Generativa en empresas’
https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-enterprise-use-cases/