IA en Negocios: Aplicaciones más novedosas

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la dinámica en las empresas, particularmente en la toma de decisiones, proceso conocido como “Business Intelligence“. En esta nota, te invitamos a descubrir usos más novedosos de la lA en negocios.

Además, al final de la nota, te invitamos a descarga sin costo el Ebook: “Inteligencia Artificial en los Negocios”.

¿Cómo utilizar los datos en el proceso de transformación digital de una empresa?

Según el académico Gabriel Barrera, docente de la Escuela de Negocios ADEN, “la automatización mediante IA puede transformar la productividad empresaria.” En Aplicando inteligencia artificial explica cómo el análisis de datos permite realizar proyecciones, identificar tendencias y hallar oportunidades. La velocidad para obtener resultados facilita la definición de soluciones eficientes. Al mismo tiempo, permite detectar errores y agiliza el tiempo para la corrección de riesgos. 

El Business Intelligence cuenta con un aporte de gran valor. El perfeccionamiento de estos procesos tiene un impacto positivo en el alcance de los objetivos comerciales. Estos son algunos de los beneficios de la transformación digital en las empresas que adoptan este tipo de tecnología.

Cada instancia del negocio se ve favorecida con la implementación de la IA. El uso de los datos en la transformación digital es el eje que mantiene a las actividades en funcionamiento, refinando tiempos, procesos y recursos. 

Las empresas que incorporan esta tecnología mejoran los niveles de productividad, ya que analiza los procesos actuales y sugiere como perfeccionarlos. Reduce la ocurrencia de errores y disminuye los tiempos muertos.

En términos generales, optimiza los costos, incorpora variables que mejoran la calidad del trabajo y de los productos finales. Como consecuencia, aumentan los índices de productividad y de ganancias. 

¿Por qué es importante la monitorización constante en la adopción de IA? 

Aquellas empresas que apuestan a la adopción temprana de la inteligencia artificial deben contar con un proceso de monitorización constante. Este proceso es conocido también como “gobernanza”. Permite verificar si en la automatización de procesos se respetan las políticas y normativas de la empresa.

Para esto, se recomienda contar con herramientas capaces de realizar el monitoreo en tiempo real. Esas herramientas generan reportes de datos de manera continua, lo cual permite conocer el estado de situación actual con un mínimo margen de error. 

Estas son las herramientas más utilizadas para el monitoreo de la IA

• Data Cloud: las métricas y los datos son de vital importancia, ya que a partir de esa información se toman decisiones.  
• Dynatrace: automatiza los procesos Dev Sec Ops, se integra con plataformas y tecnologías de la nube (Cloud). 
• New Relic One:es una de las que más se utiliza para el control de los equipos DEV (de Desarrollo) y de Ops (Operaciones) cuando trabajan en equipo con datos para resolver problemas.
• Grok: simplifica la monitorización de la infraestructura, resuelve en minutos problemas complejos y se adapta a las necesidades del negocio.   

Deben estar al tanto de las últimas novedades sobre Big Data y Data Cloud, para poder sacar el mayor provecho posible de la información del negocio. Las empresas invierten en estas áreas para maximizar el valor de sus datos y alcanzar sus objetivos de negocio en el largo plazo. 

¿Cómo hacen las empresas para empezar a implementar la IA?

Como señala Gabriel Barrera en un estudio publicado por la Escuela de Negocios ADEN, se trata de un proceso transversal que requiere visión estratégica, recursos adecuados y una planificación estructurada. En Aplicando inteligencia artificial el experto plantea que, desde la capacitación interna hasta la adopción en el día a día, cada etapa influye directamente en el éxito de la transformación.

El primer paso clave es formarse en los conceptos esenciales de la IA. Comprender su potencial, limitaciones y aplicaciones reales es fundamental para tomar decisiones informadas. Contar con expertos internos o consultar a especialistas externos puede marcar la diferencia, especialmente si la organización aún no posee una base sólida en ciencia de datos o automatización.

Luego, es necesario identificar procesos susceptibles de mejora, priorizando aquellos que generen alto impacto y un retorno claro, como el análisis predictivo, la atención automatizada o la optimización logística. En esta etapa es vital hacer un diagnóstico de las capacidades internas: ¿hay infraestructura adecuada?, ¿los datos están disponibles y en condiciones de ser utilizados?

La calidad y accesibilidad de los datos son condiciones esenciales para entrenar modelos de machine learning. Los datos deben estar limpios, completos, precisos y organizados. Sin una buena base de datos, incluso los algoritmos más avanzados perderán efectividad.

Se recomienda empezar con modelos piloto o pruebas de concepto. Estos permiten validar resultados con volúmenes acotados de datos y ajustar los procesos antes de escalar la solución a toda la empresa. Al mismo tiempo, es importante contar con una infraestructura que permita el crecimiento: almacenamiento flexible, capacidad de procesamiento y herramientas de gestión del ciclo de vida de los modelos.

Por último, y no menos importante, la IA debe ser integrada en las tareas diarias y aceptada por los equipos. Comunicar sus beneficios, capacitar al personal y promover una cultura de mejora continua son elementos esenciales para lograr una adopción genuina. 

Machine Learning y la transformación digital

El Machine Learning es una ramificación de la IA. Se trata de un proceso de aprendizaje automático que realiza la tecnología utilizando los datos de las operaciones de la empresa.

Esta tecnología emula el proceso de aprendizaje humano, pero realizado a través de sistemas capaces de procesar a gran velocidad un enorme volumen de datos. 

Para empezar, se puede decir que trabaja en tres etapas

1) El proceso de decisión: detecta un patrón de datos con los que hace una proyección de lo que puede suceder. 

2) La función del error: se utiliza como un modo de control para comprobar si es fiable las proyecciones de la instancia 1. 

3) El proceso de optimización: es en el que se realizan los ajustes necesarios con el fin de reducir las diferencias entre el ejemplo conocido y la proyección. 

Los pasos 2 y 3 se repiten de forma automática hasta que el resultado sea aceptable. De esta manera, el sistema va generando un aprendizaje. Basado en los datos resultantes identifica el valor considerado aceptable y el que no lo es. Esos datos permiten tomar decisiones.

Métodos de aprendizaje del Machine Learning

Para el aprendizaje el Machine Learning puede utilizar dos tipos de datos diferentes: los datos etiquetados (tienen un nombre y tienen la respuesta de lo que se quiere proyectar) y los datos no etiquetados (son datos no identificados, tienen su formato, su procedencia es diferente y no se puede predecir su resultado).

Nicolás Ramírez, experto en Emprendimiento, Innovación y Negocios Digitales de ADEN, describe que existen cuatro formas de aprendizaje continuo que realiza el Machine Learning. En su reciente publicación titulada Implementación de inteligencia artificial en la gestión empresarial aborda las siguientes:

El aprendizaje supervisado

El algoritmo debe determinar variables a evaluar utilizando datos etiquetados. Esta es una forma de activar el aprendizaje del modelo indicando qué es lo que queremos que aprenda. Una de las actividades que puede aprender es clasificar y llevar a una carpeta especial los emails no deseados.

También puede aprender a identificar imágenes o videos de violencia que no debería ver un usuario. Plataformas como Netflix y Amazon utilizan algoritmos que controlan el contenido al que acceden los usuarios. 

El aprendizaje no supervisado 

Es conocido como aprendizaje automático y trabaja con datos no etiquetados. Este algoritmo se utiliza para que el modelo pueda analizar la información para detectar patrones, conexiones y un nuevo conocimiento.

Muchos bancos y empresas de comunicación utilizan estos modelos para segmentar clientes con características en común para luego ofrecerles productos o servicios. 

El aprendizaje semi supervisado

Este aprendizaje es una combinación de los anteriores. Se usa para identificar a los datos no etiquetados siguiendo el criterio de los etiquetados.

Recordemos que el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje supervisado requiere de datos etiquetados, de allí, los modelos resultantes sirven para nombrar a los datos no etiquetados. 

El aprendizaje por refuerzo

Es un sistema que aprende, al igual que los humanos, de la prueba y del error. El Machine Learning aprende de realizar distintos intentos, los que resultan en error y en menor medida en aciertos.

En este sentido, el proceso se fortalece con la secuencia de decisiones acertadas. Podemos observar el funcionamiento de este proceso en las máquinas de jugar ajedrez y en los vehículos autónomos. En estos ejemplos, la consecuencia del error es un mal movimiento en la jugada o bien una coalición.  

La utilización del Machine Learning

Los usos del Machine Learning son muchos y estamos acostumbrados a utilizarlos sin saberlo. A continuación, presentamos algunos ejemplos que seguramente te resultan conocidos:

Reconocimiento de voz e imagen

El reconocimiento automático de voz e imagen, basado en modelos de aprendizaje automático, ha transformado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Desde asistentes virtuales hasta herramientas de autenticación biométrica, estas tecnologías permiten una experiencia más fluida, segura y personalizada. Su implementación es clave en sectores como retail, seguridad, salud y telecomunicaciones.

Diagnósticos médicos por imágenes

En el campo de la salud, el Machine Learning se aplica con éxito en el análisis de imágenes médicas (radiografías, resonancias, tomografías), mejorando la precisión de los diagnósticos y permitiendo la detección temprana de enfermedades. Estas soluciones potencian la labor médica sin reemplazarla, ayudando a reducir tiempos de evaluación y aumentando la eficiencia en centros de salud.

Análisis de mercado y patrones de compra

El ML permite identificar patrones de consumo, hábitos de compra y comportamientos emergentes, a partir del análisis de grandes volúmenes de datos. Esta capacidad analítica facilita la detección de oportunidades comerciales, la creación de campañas de marketing más eficaces y una mayor comprensión del ciclo de vida del cliente.

Clasificación de clientes y personalización de productos

El análisis inteligente de clientes no se limita a segmentar por edad o ubicación. Hoy, el ML permite evaluar preferencias, necesidades y comportamientos para ofrecer productos a medida.

Como señala Nicolás Ramírez en su publicación para la Escuela de Negocios ADEN, la segmentación de clientes basada en comportamiento de compra es una de las aplicaciones más potentes del Machine Learning. Técnicas como el clustering y el análisis de componentes principales permiten agrupar a los clientes según similitudes reales en sus decisiones de compra, optimizando así las acciones de marketing, ventas y fidelización.

Esta personalización mejora la experiencia del cliente, aumenta la conversión y reduce el desperdicio de recursos. Sin embargo, requiere datos de calidad y una gestión ética de la información, especialmente en lo que respecta a la privacidad.

Mantenimiento predictivo: anticiparse a los fallos

Otra aplicación de alto impacto es el mantenimiento predictivo, que permite anticipar fallos en máquinas y equipos críticos, evitando paradas imprevistas y reduciendo costos operativos.

A través del uso de datos históricos y en tiempo real, modelos como redes neuronales o árboles de decisión identifican señales tempranas de desgaste o mal funcionamiento. Esta tecnología es ampliamente utilizada en industrias manufactureras, energéticas y de transporte, donde cada segundo de inactividad representa una pérdida significativa. Su efectividad está directamente relacionada con la calidad del modelo y la correcta interpretación de los resultados.

Detección de fraude en instituciones financieras

En el mundo financiero, el Machine Learning se ha convertido en una herramienta esencial para la detección temprana del fraude. Analizando patrones en tiempo real, los algoritmos identifican transacciones sospechosas y alertan antes de que se produzca un daño económico.

Modelos como las máquinas de soporte vectorial y las redes neuronales permiten reducir los falsos positivos y mejorar la experiencia del cliente, sin perder eficacia en la prevención. El desafío sigue siendo el acceso a datos actualizados y la capacidad de los sistemas para adaptarse a nuevas tácticas fraudulentas.

Optimización de inventarios en el sector retail

Para el comercio minorista, el Machine Learning ofrece soluciones de optimización de inventario que permiten equilibrar la disponibilidad de productos con los costos de almacenamiento.

Estas herramientas predicen la demanda futura, identifican productos de bajo movimiento y ajustan automáticamente precios o cantidades en stock. El resultado es una operación más ágil, rentable y adaptada al comportamiento del consumidor. La clave para lograrlo está en integrar estos modelos a los sistemas de gestión existentes y alimentar continuamente la toma de decisiones con datos precisos.

Tanto la robótica como la automatización de procesos de la IA tienen la capacidad de agilizar las operaciones de almacenamiento. En estas actividades se incluyen la preparación de pedidos, la gestión de inventarios, el embalaje y la clasificación.

La integración de la IA en procesos de Back Office

Se entiende por “Back Office” a las tareas de gestión interna de una empresa sin relación directa con el cliente y con las ventas.

Las personas que trabajan en el Back Office de una empresa trabajan en recursos humanos, en la contabilidad, la administración y la gestión de datos tanto de clientes como de proveedores. También pueden encargarse de los proyectos internos, de cuestiones legales, el área de tecnología de la información (TI), la logística y la cadena de suministro. 

La incursión de la IA al área de Back Office de las empresas, virtualiza el flujo de gestión mediante los procesos de aprendizaje automático del Machine Learning. El registro de la facturación deja de ser manual para ser parte de la automatización de procesos.

El sistema aprende, se corrige y mejora. No se trata de neuronas artificiales, sino de algoritmos que combinan gráficos, programación y análisis estadístico. El análisis de datos es una parte fundamental en el proceso del Machine Learning.

Aplicaciones de los Large Language Models en entornos empresariales

Según destaca Nicolás Ramírez, Faculty Internacional ADEN, en sus análisis para la Escuela de Negocios ADEN, los Large Language Models (LLM) representan un avance disruptivo en la forma en que las organizaciones gestionan la información, se comunican y escalan procesos clave. Herramientas como GPT-4 permiten automatizar tareas complejas de lenguaje, generar contenidos relevantes y facilitar la interacción con clientes y equipos en distintos idiomas y contextos.

Estas tecnologías abren un abanico de posibilidades prácticas en diversas áreas de la empresa:

• Apoyo al cliente: permiten crear asistentes virtuales capaces de brindar atención personalizada y continua, comprendiendo consultas en lenguaje natural y resolviendo dudas de manera eficiente. 
• Curación y generación de contenido: pueden producir textos de calidad para blogs, productos, redes sociales y comunicaciones internas. También ayudan a filtrar, resumir y destacar información relevante en grandes volúmenes de datos. 
• Análisis de mercado y sentimientos: mediante el procesamiento de encuestas, reseñas y comentarios en redes sociales, los LLM identifican tendencias, emociones y percepciones del público.
• Traducción y servicios multilingües: mejoran la traducción automática y permiten atender a clientes en múltiples idiomas. 
• Gestión del conocimiento y formación interna: facilitan el acceso a información clave, responden preguntas específicas de forma contextualizada y personalizan el aprendizaje para cada colaborador. 

El experto resalta lo siguiente: la supervisión humana sigue siendo esencial para garantizar precisión y coherencia con los valores de la marca.

La incorporación del Natural Language Processing (NLP)

De la intersección de la IA y la lingüística, surge el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP sus siglas en inglés). Su función es habilitar al sistema para la lectura e interpretación de contenidos no estructurados como leyes, contratos, artículos y correos electrónicos.

La automatización de procesos permite agilizar las búsquedas exhaustivas de datos específicos como nombre, domicilio, etc. en una base de datos de mucho volumen. 

Dado que muchas empresas son reticentes a la incorporación de la IA en sus procesos, la mayoría cuenta con contenidos no estructurados y en formato papel. Estos documentos suelen aumentar en cantidad, por lo que contienen información que queda por fuera de los análisis de datos estadísticos.

La digitalización y estructuración de los mismos hace accesible esos datos para el análisis y el procesamiento. Cuando las empresas incorporan el NLP, pueden acceder a estos datos ahorrando dinero, tiempo y esfuerzos.  

Los usos de la Application Programing Interface (API)

Son mecanismos que permiten la comunicación y conexión entre sí de dos componentes de software. Este proceso se produce a través de una serie de protocolos y definiciones.

Un ejemplo es la aplicación en los teléfonos inteligentes que nos informa los datos meteorológicos. La aplicación meteorológica se comunica con el software del instituto de meteorología mediante la API, la cual permite actualizar los datos meteorológicos en el teléfono. 

Para comprender mejor cómo funcionan las API, vamos a explicarlo en términos del servidor y el cliente. El proceso funciona de esta manera: la aplicación envía un mensaje o solicitud que se llama “cliente” y el “servidor” es la aplicación que envía la respuesta.

Si tomamos al ejemplo anterior, la aplicación del teléfono es el cliente y el servidor es la base de datos del instituto meteorológico. Existen cuatro formas de funcionamiento diferente de las API: de SOAP, de RPC, de WebSocket y de Rest. Cada una de ellas responde a distintos tipos de acciones a ejecutar. 

¿Quieres conocer más? Lee 10 Tendencias de Inteligencia Artificial para Empresas y recorre las claves para una correcta implementación, con un interesante análisis sobre lo último en GenAI. 

¿Qué significa realmente ser responsables con la IA?

Gabriel Barrera lo deja en claro: los desafíos éticos de la IA no pueden tratarse como un aspecto secundario o posterior a la implementación, sino como un eje estructural del diseño y uso de los sistemas inteligentes.

Uno de los ejemplos más conocidos en este debate es el “Problema del Tranvía”, una paradoja que ilustra decisiones críticas en situaciones límite. Aplicado a sistemas autónomos, como los vehículos sin conductor, este dilema plantea preguntas incómodas: ¿quién decide qué vida priorizar ante un accidente inminente?, ¿bajo qué criterios se programa esa decisión?

Más allá de los casos extremos, la ética en IA abarca aspectos concretos como:

• Privacidad y vigilancia: el uso masivo de datos personales obliga a repensar límites sobre qué puede recolectarse, cómo debe usarse y quién accede a esa información.
• Sesgos y discriminación: los algoritmos pueden amplificar prejuicios si son entrenados con datos no representativos o sesgados, afectando decisiones laborales, crediticias o de acceso a servicios.
• Transparencia y explicabilidad: es esencial que los modelos utilizados puedan ser auditados y comprendidos, tanto por los usuarios como por los responsables de su implementación.
• Responsabilidad y control humano: toda solución de IA debe prever la supervisión humana y mecanismos claros de rendición de cuentas, evitando escenarios de automatización sin control.
• Impacto social y ambiental: las decisiones basadas en IA deben orientarse al bienestar colectivo, minimizando efectos negativos sobre comunidades vulnerables y sobre el entorno.

En este contexto, organismos como la UNESCO, la Unión Europea y diversas universidades y centros de investigación ya han desarrollado marcos regulatorios y principios éticos que buscan guiar un uso responsable de la IA.

El futuro de la IA en el mundo empresarial

Cuando analizamos la implementación de la IA en el mundo empresarial, podemos identificar distintas tendencias. Entre las más implementadas se encuentran los asistentes virtuales, los chatbots, la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro y el mantenimiento predictivo. 

En el informe del Grand View Research se indica que, de acuerdo al análisis y las tendencias del mercado global de la IA, se espera una tasa de crecimiento anual de un 37% desde el 2023 al 2030 en distintas industrias.

Esto implica la adopción de soluciones de la IA en las empresas para conseguir ventajas competitivas, ya que su implementación contribuye a ahorrar costos y aumentar la eficiencia.  

Comprender el análisis de datos, el funcionamiento del aprendizaje automático y los sistemas de la IA ofrece significativas ventajas en el largo plazo.

En el informe de la empresa PWC acerca de las predicciones sobre los negocios de la IA, señala que el 40% de los líderes empresariales registran el incremento de la productividad con la automatización de procesos. 

Todo ello implica, además, la creación de nuevos empleos y el perfeccionamiento de los profesionales. El mundo empresarial requiere incorporar los principios de la adaptabilidad y del aprendizaje continuo para alcanzar los estándares que requiere la implementación de la IA. 

En ADEN hay disponibles distintas propuestas para ti. Accede a conocer más sobre las tendencias en la implementación de la IA en los negocios y cuáles son los beneficios que ofrece a tu empresa. 

Preguntas frecuentes

¿Aún te quedan dudas? Lee el siguiente resumen de preguntas frecuentes para finalizar este recorrido.