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Estrategias inteligentes: aprovechando la IA para el éxito empresarial sostenible

La IA forma parte integral de las operaciones comerciales, ayudando a las empresas a automatizar tareas cotidianas y a obtener información sobre los clientes para mejorar sus servicios.

La inteligencia artificial (IA) promete revolucionar cómo los humanos interactúan en la vida diaria, ya que más que un avance tecnológico se alza en el mundo actual como una fuerza transformadora, reconfigurando el panorama competitivo y formando parte integral de las operaciones comerciales, ayudando a las empresas a automatizar tareas cotidianas, obtener información sobre el comportamiento de los clientes y así mejorar sus servicios.

A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando y se vuelve más accesible, las empresas recurren cada vez más a ella para obtener una ventaja competitiva. Aquellas que están adoptando esta tecnología se están posicionando estratégicamente para el éxito a largo plazo, mientras que las que se resisten a su uso corren el riesgo de quedar obsoletas. Por supuesto, existe una serie de implicaciones para la estrategia comercial que vienen con el aumento de su uso.

Antes de ello, es importante comprender qué es la IA y cómo funciona.

Inteligencia artificial es un término amplio que se refiere al uso de algoritmos informáticos y software para simular la inteligencia humana. En otras palabras, es “la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes”, utilizando grandes cantidades de datos y conocimiento humano para dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de categorizar datos, hacer predicciones, identificar errores, mantener conversaciones y analizar información de manera similar a los humanos.

Ahora bien, existen diversos tipos de IA:

Algoritmos de aprendizaje automático

Algoritmos que se utilizan para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. A través de conjuntos de datos de entrenamiento, pueden aprender a identificar patrones, descubrir anomalías o hacer proyecciones como los ingresos por ventas futuras. Ayudan a obtener información clave que puede ofrecer beneficios reales para tomar mejores decisiones comerciales y se benefician de los datos etiquetados, que son datos que un experto humano clasifica antes de procesarlos.

Aprendizaje profundo o deep learning

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que permite la automatización de tareas sin intervención humana. Los asistentes virtuales, los chatbots, el reconocimiento facial y la tecnología de prevención del fraude dependen de él. Al examinar los datos relacionados con el comportamiento del usuario, pueden hacer predicciones sobre el comportamiento futuro y extraer información con mayor precisión de datos no estructurados, como texto e imágenes, y no requieren tanta intervención humana.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Permite a las computadoras y dispositivos digitales reconocer, comprender y generar texto y voz. Los chatbots de atención al cliente, los asistentes digitales y las tecnologías operadas por voz, como los sistemas GPS, funcionan con PLN. Utilizado con algoritmos de aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo, permite a los sistemas extraer información de datos no estructurados que están controlados por texto o voz.

Ahora bien, a medida que mejora, la IA ayuda a fortalecer el análisis de datos y la toma de decisiones, mejorar las experiencias de los clientes, generar contenido, optimizar las operaciones de TI, las ventas, el marketing y las prácticas de ciberseguridad, fortaleciendo la estrategia empresarial y brindando a las empresas implicaciones beneficiosas, tales como:

1. Automatización

Se puede utilizar para automatizar tareas y procesos rutinarios, liberando recursos para enfocarlos en iniciativas más estratégicas, permitiendo a las empresas ser más eficientes y reducir los costos operativos.

2. Información sobre los clientes

La IA también se puede utilizar para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, analizar datos de ellos e identificar patrones que pueden ayudar a las empresas a comprenderlos mejor y adaptar sus productos y servicios en consecuencia.

3. Mejor toma de decisiones

Los algoritmos de IA pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y reducir el riesgo de cometer errores costosos.

4. Ventaja competitiva

A medida que la tecnología de IA se generalice, las empresas que tengan mayor disposición a probar e implementarla tendrán una clara ventaja sobre sus competidores.

Si bien esta tecnología promete revolucionar las dinámicas empresariales, también es importante tener en cuenta los riesgos que su uso puede generar, tales como:

• Falta de transparencia respecto de los datos con los que se alimenta el sistema informático.

• Pérdida de empleos debido a la automatización de procesos.

• Manipulación social mediante el uso de algoritmos.

• Ausencia de privacidad de datos y riesgo de uso de datos personales en los sistemas informáticos.

• Inequidad socioeconómica respecto de los usuarios de esta tecnología.

• Falta de esquemas y regulaciones legales y éticas en el uso de la tecnología.

• Uso de la tecnología relacionada con actos criminales.

Aunado a lo anterior, actualmente no existe una legislación concreta sobre el uso de la IA. Por ello, es necesario, además de la instauración de las regulaciones legales, que las organizaciones que la utilizan establezcan estándares y principios para el monitoreo y desarrollo de la tecnología.

Como observamos, el aumento del uso de la IA tiene varias implicaciones para la estrategia empresarial, como la automatización, el conocimiento de los clientes, la mejora de la toma de decisiones y la ventaja competitiva. Las empresas deberían buscar formas de aprovecharla a su favor. No obstante, también deben de tomar en cuenta los riesgos mediante la implementación de autorregulaciones para salvaguardar principios de derechos humanos, tales como la privacidad, el empleo y la sana competencia en el mercado. Como todo lo nuevo, tomará un poco de tiempo adaptarse a la IA, pero con el análisis y las medidas necesarias puede convertirse en el mejor aliado de las empresas al momento de innovar.

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