La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que está transformando todos los sectores de la industria, desde la ciberseguridad hasta la experiencia del cliente, teniendo un impacto significativo en el mundo de los negocios en los últimos años. Ha proporcionado a las empresas nuevas formas de recopilar, analizar y utilizar datos para tomar decisiones más informadas y eficientes.
Actualmente la mitad de las empresas aplican la inteligencia artificial (IA). En el 2017 solo el 20% de los encuestados empleaba la IA en al menos un área de negocio.
Empresas e instituciones de todo tipo necesitan más que nunca las nuevas herramientas de análisis predictivo que mejoran la gestión en todas las áreas.
Cuando se incorpora a la inteligencia artificial (IA) en las estrategias omnicanal se revoluciona la interacción de las empresas con sus clientes en diversos canales de venta y comunicación, pues al adaptar el contenido a las preferencias individuales de cada cliente se crea una personalización profunda de la experiencia de compra.
Con la IA se pueden realizar predicciones precisas de la demanda, optimizar la gestión del inventario y planificar la cadena de suministro para evitar problemas como la falta o el exceso de stock.
Hay que señalar que el análisis predictivo es un campo complementario de la gestión ordinaria destinado a pronosticar, de manera automatizada, lo que podría suceder en un sector o industria —con una mayor probabilidad— mediante el estudio detallado y profundo de patrones y tendencias, siempre basándose en grandes volúmenes de datos pasados y presentes.
El panorama está cambiando drásticamente. La simplificación del software y una mayor versatilidad está permitiendo que usuarios menos especializados puedan obtener un notable provecho. Hasta las denominaciones son ahora más fáciles de entender y retener: data science, o sea, ciencia de datos; y machine learning, es decir, aprendizaje automático.
La IA ofrece múltiples beneficios para las organizaciones, como la optimización de procesos, la personalización de servicios, la detección de amenazas, la generación de insights o la creación de nuevos modelos de negocio. Estas ventajas se traducen en una mayor productividad, rentabilidad y competitividad para las empresas que las adoptan.
Sin embargo, la IA también implica unos requisitos y unos desafíos que las empresas deben afrontar. Entre ellos, se encuentran la necesidad de contar con una infraestructura digital adecuada, capaz de soportar el volumen y la velocidad de los datos que genera y consume la IA; la formación y el desarrollo de talento especializado en esta tecnología.
Las empresas tienen que estar preparadas para estos retos y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA. De lo contrario, corren el riesgo de perder competitividad y quedarse rezagados frente a otros países que ya están avanzando en esta materia.
