10 Tendencias de Inteligencia Artificial para Empresas que se esperan

En 2023, las grandes empresas iniciaron un enfoque hacia el uso de la inteligencia artificial (IA) para optimizar costos y mejorar la eficiencia. Aunque esta tendencia se ha consolidado, la verdadera oportunidad de llevar la experiencia del cliente a un nivel superior en organizaciones de diversos sectores sigue siendo en gran medida inexplorada.

En el marco de la mejora de la experiencia que se avecina, aquellas organizaciones que adopten un enfoque centrado en el diseño serán las que prevalezcan en última instancia.

Los avances tecnológicos, el aumento de las inversiones y la competencia por el talento convergen actualmente hacia un mismo objetivo: cambiar radicalmente la forma en que se hacen negocios mediante la inteligencia artificial. 

De esta forma, la IA impactará en el crecimiento de las empresas, sus operaciones diarias, la atracción de clientes y empleados, así como en la creación de nuevos modelos de negocio, entre otros aspectos.

El 73% de las empresas estadounidenses ya están aplicando la IA en, al menos, algunas de sus áreas de negocio, según nuestro estudio Emerging Technology Survey 2023; y, en este contexto, la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI, como es popularmente conocida) es la que se está llevando la palma: un año después del lanzamiento de ChatGPT, más de la mitad de las empresas encuestadas (54%) ya la utilizan (Fuente: PwC).

Es evidente que en los próximos años, la GenAI revolucionará los negocios gracias a su accesibilidad y escalabilidad, transformando roles laborales y dando origen a nuevas categorías de productos.

A partir de las investigaciones realizadas por las empresas PwC y Globant, podemos destacar 10 tendencias de IA que las empresas, de cualquier tamaño y rubro, pueden aprovechar para impulsar su innovación y crecimiento. 

Quienes elijan sabiamente sobre IA obtendrán una gran ventaja en los próximos años

A pesar de que la incorporación de capacidades de IA Generativa en la oferta de productos por parte de varios proveedores de servicios en la nube puede parecer sencilla, aprovechar todo su potencial requiere más que simplemente brindar acceso a estas nuevas funciones a los empleados de la compañía, por muy eficaces que sean. 

Se requiere aprovechar la capacidad de la GenAI para adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa y su impresionante escalabilidad, al mismo tiempo que se presta una atención especial a los posibles riesgos asociados.

Una clave fundamental radica en evitar caer en la trampa del caso de uso puntual. Si se utiliza la GenAI solo en situaciones específicas, su valor será limitado. En cambio, al priorizar patrones de uso escalables, el valor que se obtendrá será considerable. Por ejemplo, la capacidad de la GenAI para extraer información a partir de datos no estructurados, como textos, puede potenciar las capacidades de casi todos los empleados involucrados en la gestión del conocimiento, permitiéndoles tomar decisiones más informadas.

Es crucial ofrecer a los empleados incentivos, no sólo para adoptar la nueva tecnología, sino también para redefinir sus roles laborales. Los avances tecnológicos deben ser herramientas que permitan a los profesionales reinventar sus trabajos, automatizando ciertas tareas y mejorando el rendimiento en otras. 

A medida que la tecnología continúe mejorando y los costos disminuyan, los directivos deberán reconsiderar y redefinir sus funciones. ¿Serán capaces de aplicar la IA en nuevas funciones y modelos de negocio una vez que la GenAI haya reducido los costos asociados con la mano de obra digital?

La GenAI transformará las funciones tanto de directivos como de colaboradores

El avance de la inteligencia artificial en los negocios, especialmente de la IA generativa (GenAI), está modificando la manera en que líderes y equipos trabajan en todos los niveles de una organización. Aunque su impacto total en el mercado laboral aún está por definirse, ya es evidente que quienes aprendan a utilizarla estratégicamente tendrán una ventaja significativa.

Desde la alta dirección hasta los operarios en una línea de producción, la IA cambiará no solo las herramientas de trabajo, sino también las habilidades necesarias para destacar. La capacitación en IA ya no es opcional: se vuelve clave para mejorar la productividad, tomar mejores decisiones y mantenerse competitivo.

Los colaboradores necesitarán adquirir nuevas competencias digitales, mientras que los líderes enfrentarán un doble reto: usar la IA de forma ética y efectiva, y al mismo tiempo guiar, evaluar y supervisar equipos que la integran en sus procesos diarios.

Además, quienes ocupan posiciones estratégicas deberán entender cómo la IA puede no solo optimizar tareas, sino transformar por completo procesos tradicionales, e incluso dar paso a nuevos modelos de negocio impulsados por datos e inteligencia automatizada.

La encrucijada de confiar en la Inteligencia Artificial: Todo un desafío

La inteligencia artificial está cada vez más integrada en la operación diaria de las empresas, desde la interacción con datos hasta la comunicación con equipos y socios estratégicos. Sin embargo, este avance trae consigo un reto clave: establecer confianza en los sistemas de IA.

Generar confianza no se limita a tener plataformas seguras; implica adoptar soluciones específicas, con datos de calidad, marcos regulatorios adecuados y supervisión constante. Para que la IA sea una herramienta confiable, es esencial implementar un enfoque de responsabilidad compartida en toda la organización.

A medida que tecnologías como la IA generativa (GenAI) asumen tareas cada vez más complejas —como redactar reportes financieros, automatizar código o analizar datos estratégicos—, los errores potenciales pueden tener consecuencias importantes. Esto hace aún más urgente establecer criterios de uso ético y responsable.

Además, el escrutinio público y regulatorio será cada vez más riguroso. Ya existen señales claras: algunos proveedores están ofreciendo garantías legales ante posibles infracciones de derechos de autor, pero esto no exime a las empresas de su responsabilidad.

En este entorno, construir una cultura de IA responsable es tan importante como adoptar la tecnología misma. Desde el área legal hasta los desarrolladores, todos deben tener claro que la confianza en la IA no se hereda: se construye con buenas prácticas, transparencia y control continuo.

Algunos proveedores de GenAI ya están dispuestos, por ejemplo, a indemnizar a sus clientes por posibles infracciones de derechos de autor, lo cual puede mitigar un riesgo, pero la responsabilidad de garantizar la fiabilidad de los resultados del uso de la IA recae en cada empresa.

Vigilancia necesaria del nuevo marco regulatorio en torno a la IA

Los límites regulatorios aún no se han establecido, según JJ López Murphy, Head of Artificial Intelligence en Globant, “todavía es una cuestión de libertad versus seguridad. Y diferentes sociedades tendrán diferentes grados en esa escala”. 

Dado que la inteligencia artificial obtiene su inteligencia de fuentes abiertas, debe haber claridad, un marco sobre cómo cada aplicación obtiene la información, derechos de uso y un estándar para respetar la propiedad intelectual. El 2 de noviembre de 2023, en la AI Safety Summit en Bletchley, Gran Bretaña, 28 países, incluidos EE. UU., Reino Unido y China, se unieron para contener el “riesgo catastrófico” que supone la inteligencia artificial.

Mientras los reguladores evalúan cómo manejar la inteligencia artificial, las organizaciones que adopten soluciones de IA deben ser conscientes de las posibles ramificaciones legales, éticas y morales que puede presentar.

En última instancia, la gobernanza de la IA tendrá una cadena de responsabilidades más clara que la regulación tecnológica tradicional. Goksu comenta: “Con esta tecnología, es difícil trazar una línea en la arena, lo que hace compleja su regulación”.

Observando de cerca las necesidades y expectativas de los clientes es donde vemos que las organizaciones están superando el actual estado de falta de regulación. Mientras que algunos tomarán lo que consideramos el “giro equivocado”, otros utilizarán la inteligencia artificial de manera responsable, lo que ayuda dramáticamente a su marca, mejora sus relaciones con los clientes y contribuye a sus resultados.

El 96% de los consumidores cree que es importante que las empresas sean transparentes sobre cómo y cuándo utilizan la IA en sus productos o servicios (encuesta de Globant).

Lo hecho y por hacer en materia de regulaciones

El especialista Gabriel Barrera, en su libro Aplicando inteligencia artificial (publicado por la Escuela de Negocios ADEN), destaca que la IA, al interactuar con procesos cognitivos humanos, plantea dilemas profundos como el clásico “Problema del Tranvía”. Este ejemplo —donde un sistema autónomo debe decidir entre dos escenarios críticos— refleja la complejidad de las decisiones que hoy enfrentan tecnologías como los autos autónomos, los sistemas médicos inteligentes o las herramientas de seguridad pública automatizada.

Iniciativas globales, como las impulsadas por la UNESCO y la Unión Europea, han delineado principios fundamentales para promover una IA ética:

• Supervisión humana activa
• Seguridad técnica y robustez
• Protección de la privacidad y datos personales
• Transparencia de algoritmos y objetivos
• Inclusión, equidad y prevención de sesgos
• Enfoque en el bienestar social y ambiental
• Responsabilidad y rendición de cuentas, incluyendo auditorías internas y externas

Estas directrices ayudan a garantizar que los avances tecnológicos estén alineados con el respeto a los derechos humanos y el desarrollo sostenible.

GenAI se perfila como el eslabón faltante en la gestión de datos

La GenAI está destinada a brindar valor a los datos de manera más rápida y profunda, y en muchos casos, puede ser el componente esencial para lograr una relación costo/beneficio atractiva.

La inteligencia artificial generativa puede realizar diversas funciones, como escanear, leer, resumir, traducir, analizar y resolver problemas incluso con datos altamente desestructurados presentes en presentaciones, documentos estratégicos, registros de clientes y otros documentos numerosos de una empresa. 

En otras palabras, la IA puede abordar uno de los mayores desafíos para muchas empresas: procesar y generar inteligencia en torno a conjuntos de datos extensos, complejos y desestructurados.

A pesar de estas capacidades, es importante destacar que la GenAI no puede abordar todos los aspectos por sí sola. Todavía se requiere la digitalización de datos, su traslado a la nube, el acceso por parte de la IA, garantizar la confiabilidad y el cumplimiento, y la gestión de riesgos. Los directivos están comprendiendo cada vez más la importancia de modernizar los datos. 

La GenAI impulsará la transformación empresarial

GenAI está a punto de dar un impulso significativo a la urgencia y viabilidad de los procesos de transformación en una variedad de contextos. Su capacidad para interpretar datos no estructurados, cuando se combina con la nube, tiene el potencial de acelerar prácticamente cualquier iniciativa de transformación, llevándola a niveles previamente inalcanzables.

Frecuentemente, la GenAI puede asumir tareas y procesos complejos que anteriormente estaban fuera del alcance de departamentos como finanzas, impuestos, legales, tecnología de la información, cumplimiento normativo y otros.

Por ejemplo, puede contribuir a cumplir de manera más eficiente con los nuevos requisitos de información fiscal del Pilar II. Es probable que, en el futuro, no sea necesario actualizar las aplicaciones tradicionales de la empresa. En cambio, podrían trasladarse a la nube, donde las aplicaciones mismas y los módulos personalizados de GenAI evolucionarán de manera continua para satisfacer las cambiantes necesidades de los usuarios.

Dará lugar a nuevas categorías de productos y servicios

La manera en que las empresas desarrollan nuevas propuestas y fuentes de ingresos está cambiando de forma radical. El desarrollo de nuevos procesos, productos, servicios, y la creación de entornos innovadores para atraer nuevos clientes, se están convirtiendo en actividades “sin código” gracias a la GenAI.

Ya se puede observar cómo las aplicaciones empresariales en la nube incorporan cada vez más funciones de Inteligencia Artificial Generativa, pero esto es sólo el principio. Pronto, las aplicaciones empresariales tendrán a la GenAI no como un complemento, sino que serán el núcleo sobre el que se construyan. Serán más rápidas, más ágiles y más personalizables con respecto a todo lo anterior. 

También veremos productos y servicios derivados de la convergencia de la GenAI con otras tecnologías, incluido el aprendizaje automático. Los dispositivos de realidad aumentada, las redes IoT, los procesos de aprendizaje automático y otros, dependerán muy pronto de GenAI.

Los productos inteligentes cambiarán la forma en que pensamos y actuamos

En el marco de las destacadas herramientas de inteligencia artificial generativa, como BARD de Google y ChatGPT de OpenAI, es evidente que la tecnología puede “generar” pero no necesariamente “actuar”. 

Para lograr una integración y utilidad completas, la inteligencia artificial debe abordar problemas a lo largo de todo el recorrido del cliente. En el futuro, se espera que la IA no solo genere, sino también tome medidas, utilizando sus capacidades disponibles para alcanzar objetivos amplios y de alto nivel.

Anticipamos la llegada de soluciones innovadoras de IA habilitadas para la acción, con posibles avances destacados en industrias como la hotelería, el entretenimiento y el comercio minorista.

Adicionalmente, las organizaciones continuarán aprovechando la próxima generación de herramientas de trabajo. Ejemplos como Chatspot basado en Hubspot, Grammarly, Midjourney AI y OtterAI, entre muchas otras, ofrecen soluciones de inteligencia artificial que permiten a diversas industrias optimizar su trabajo, llegar de manera más eficiente a sus clientes, crear imágenes impactantes y contar con un anotador virtual mediante suscripción sin costos iniciales. 

Aunque ninguna de estas herramientas puede reemplazar completamente a un ser humano, sí mejoran significativamente la capacidad de los empleados, permitiéndoles dedicar tiempo a tareas que aportan un valor estratégico.

Mayor capacidad de inclusión para la tecnología

En su libro Implementación de inteligencia artificial en la gestión empresarial, Nicolás Ramírez, Faculty Internacional ADEN, analiza cómo la tecnología ha evolucionado para ser más inclusiva y accesible.

Por ejemplo, el ChatGPT original se limitaba a instrucciones de texto, lo cual planteaba desafíos para personas con discapacidades o aquellas que preferían expresarse de manera diferente. En septiembre de 2023, OpenAI actualizó GPT-4 para admitir la entrada de imágenes, abriendo así la puerta a innumerables aplicaciones adicionales para la tecnología. Esta funcionalidad se puso a disposición de todos a través de su GPT-4 Turbo API.

Desde entonces, la tecnología continuó disminuyendo las barreras de entrada de la inteligencia artificial generativa al volverse más inclusiva y mejorar la experiencia del usuario.

Segmentación de clientes y marketing personalizado

Una de las aplicaciones más valiosas de la IA en negocios es la segmentación de clientes mediante machine learning. Esta técnica permite identificar patrones de comportamiento y preferencias, facilitando estrategias de marketing y ventas más efectivas y personalizadas. Técnicas como el clustering o el análisis de componentes principales ayudan a detectar estos patrones, aunque requieren atención cuidadosa a la calidad de los datos y al manejo responsable de la privacidad.

Mantenimiento predictivo en la industria

El mantenimiento predictivo es un ejemplo claro de cómo la IA puede anticipar fallos en equipos industriales, optimizar la gestión de activos, reducir costos y mejorar la seguridad. Para lograrlo, se emplean modelos entrenados con datos históricos y en tiempo real, tales como redes neuronales y árboles de decisión. La calidad de los datos y la capacidad de interpretar los resultados son clave para el éxito en esta área.

Detección de fraude en el sector financiero

En el sector financiero, el machine learning es fundamental para detectar fraudes al analizar transacciones en tiempo real y reconocer anomalías que podrían causar daños. Esta capacidad reduce falsos positivos y mejora la experiencia del cliente, aunque requiere contar con sistemas actualizados y datos confiables.

Optimización de inventarios para minoristas

La gestión eficiente del inventario también se beneficia del machine learning, que permite anticipar la demanda, ajustar precios dinámicamente y evitar pérdidas por productos de baja rotación o caducidad. La integración de esta tecnología en la toma de decisiones, junto con datos precisos, es esencial para maximizar su impacto.

Revolución de los modelos de lenguaje grande (LLM)

Los modelos de lenguaje grande, como GPT-4, están transformando la forma en que las empresas gestionan la comunicación, el soporte al cliente y el conocimiento interno. Estos modelos facilitan operaciones multilingües, personalización de contenidos y acceso democratizado a la información, creando ambientes laborales más ágiles y colaborativos.

Soporte al cliente automatizado y creación de contenido

Gracias a estos modelos, los asistentes virtuales pueden ofrecer soporte en lenguaje natural las 24 horas, liberando recursos humanos para tareas más complejas. Además, la IA ayuda a generar y curar contenidos coherentes para blogs, productos y campañas de marketing, aunque la supervisión humana sigue siendo crucial para mantener la calidad y autenticidad.

Investigación de mercado, análisis de sentimientos y traducción

La inteligencia artificial también permite interpretar grandes volúmenes de datos de encuestas, redes sociales y reseñas para identificar tendencias y emociones asociadas a marcas o productos, lo que aporta información estratégica para marketing y desarrollo. Por otro lado, los avances en traducción automática e interpretación simultánea facilitan la comunicación multilingüe, aunque aún se requiere apoyo humano para captar matices culturales y jergas.

Gestión del conocimiento y capacitación personalizada

Finalmente, estos modelos facilitan el acceso a información interna, respondiendo consultas complejas y personalizando la capacitación según las necesidades individuales. También pueden recomendar expertos dentro de la organización, promoviendo así una cultura de aprendizaje continuo y colaboración.

¿Cómo pueden avanzar las organizaciones con la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) ha abierto un amplio abanico de oportunidades para empresas de todos los tamaños. Aunque el espacio de la IA ha ido adquiriendo importancia durante casi una década, el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI desencadenó una explosión de interés público, impulsando inversiones significativas en la tecnología durante los últimos cinco años.

Como explica Gabriel Barrera en Aplicando inteligencia artificial, la implementación de IA es un proceso transversal que implica múltiples áreas y pasos estratégicos. Primero, es fundamental formarse en los conceptos y aplicaciones de la IA, consultando a expertos y utilizando recursos especializados. Luego, hay que identificar los procesos que pueden mejorarse con IA, priorizando los que representen mayor valor.

También se debe evaluar la capacidad interna tecnológica, identificar debilidades y contar con asesoría externa si es necesario. Un paso crítico es integrar y preparar los datos: deben ser precisos, completos y accesibles para el entrenamiento de modelos.

Lo recomendable es comenzar con proyectos piloto utilizando conjuntos de datos limitados para validar resultados antes de escalar. Asimismo, se requiere infraestructura adecuada para manejar grandes volúmenes de datos y alimentar de forma continua los algoritmos.

Finalmente, la IA debe integrarse en las tareas diarias, promoviendo su adopción mediante una comunicación clara de sus beneficios, y asegurando un monitoreo y ajuste constante para mejorar sus resultados a lo largo del tiempo.

Mirando más allá del hoy, la IA influirá en nuestra forma de trabajar y vivir más de lo que imaginamos, y las organizaciones comenzarán a ver los frutos de sus esfuerzos al integrar esta tecnología. Especialízate con ADEN para dominar estas tecnologías, fortalecer tus habilidades y liderar la innovación en tu sector: ahora es el momento de estudiar en programas de inteligencia artificial confiables y aplicables.

Según Crunchbase, más del 25% de la inversión en startups en el primer semestre de 2023 se destinó a aquellas centradas en IA, más del doble que el año anterior. El desarrollo de la inteligencia artificial no se detiene, y los inversores están alineados con esta tendencia.

Más allá de la novedad, la percepción de los consumidores sobre la inteligencia artificial está cambiando rápidamente: el 46% de los encuestados recientemente por Globant afirman que esperan que la tecnología de IA ofrezca una mejor experiencia de servicio al cliente dentro de 1 a 5 años.

Preguntas frecuentes

Moraleja: No todo es automático ni infalible. Gabriel Barrera explica que uno de los grandes desafíos es evitar el sobreajuste, cuando un modelo se vuelve demasiado específico al entrenarse solo con datos históricos y pierde capacidad de generalización. También es fundamental contar con datos relevantes y representativos, ya que una mala base de información puede distorsionar los resultados.

Sin duda, se trata de un trabajo sensible, comprometido y profundamente formativo. ¿Aún te quedan dudas sobre lo que se viene? Sigue leyendo las respuestas a preguntas frecuentes.