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La Inteligencia Artificial está revolucionando el mundo de los negocios, desde las tareas más técnicas hasta la estrategia. No resulta sorprendente que el incremento en el uso y aplicaciones de la IA a los negocios se incluye en las tendencias tecnológicas para 2024 de Gartner. En esta publicación anual por parte de la consultora tecnológica se quiere destacar la rápida expansión de la IA y qué innovaciones pueden acelerar el progreso de los negocios. Además, Gartner prevé que en 2033 las soluciones de IA implementadas para mejorar o realizar tareas, actividades o trabajos de forma autónoma habrán creado más de 500 millones de nuevos empleos humanos.

Asimismo, el Gobierno de España aprobó el pasado 14 de mayo la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024. Esta estrategia refuerza el compromiso de España con la vanguardia tecnológica, desarrollando tres ejes: el refuerzo de las capacidades para el desarrollo de la IA, la facilitación de la aplicación de la IA en el sector público y privado, y el fomento de una IA transparente, ética y humanística.

La IA y los negocios

Cuando hablamos de inteligencia artificial en los negocios, podemos incluir una amplia variedad de prácticas, que van de la analítica, a la automatización de tareas, del análisis de datos a la personalización de experiencias del cliente. La IA no se limita a analizar el presente, sino que tiene capacidades predictivas para anticipar potenciales eventos futuros.  Gracias a la incorporación de datos históricos de la empresa, tendencias del mercado y acciones de la competencia, las herramientas de IA proporcionan un conocimiento completo para tomar decisiones informadas.  

No obstante los evidentes avances en las herramientas de IA y su uso extenso, según la consultora McKinsey, su aplicación en áreas como el marketing, la cadena de suministro y las operaciones de servicios alcanza el 25 o el 30 por ciento. Este dato baja al 7 por ciento cuando se trata de utilizar la IA para estrategia y planeación financiera. Esto se debe a la desconfianza de los directivos en la sustancial ayuda que supondría la IA para componentes básicos de la estrategia, con el objetivo de mejorar, en vez de proporcionar directamente, los resultados.  

Como destacaron Forbes y CapGemini en el evento “IA Revolution II: Acelerando el valor de negocio” que se tuvo el pasado mes de marzo, el primer reto al que se enfrentan las empresas a la hora de implementar soluciones de IA es la aceptación y adaptación de las personas a ella. Del mismo modo, es importante destacar que “la IA debe estar al servicio de los objetivos de la empresa, y no al revés”, como afirmaron Ubaldo González, director de Data Analytics e IA de MAPFRE España, y Elena Gil Lizasoain, directora de Inteligencia Artificial y Big Data en Telefónica Tech. 

La IA y la estrategia empresarial

Según McKinsey, existen seis etapas en el desarrollo de la IA, tres de las cuales no están todavía disponibles hoy en día.  

Empezando por la analítica simple, esta se conoce como inteligencia descriptiva e incluye el desarrollo de cuadros de mando para llevar a cabo un análisis exhaustivo de la competencia o para monitorear unos indicadores de rendimiento del negocio en cuestión y compararlo con los objetivos estratégicos. Según Gartner, los KPIs empresariales deberían centrarse en: 

  • El crecimiento empresarial, con indicadores sobre el potencial aumento de precios y la estimación de la demanda. 
  • El éxito del cliente, midiendo la retención y satisfacción del consumidor o la cuota de cartera de clientes. 
  • La rentabilidad, en términos de inventario, costes de producción y productividad de los empleados. 

En el siguiente nivel nos encontramos con la inteligencia de diagnóstico, que permite a las empresas hacer una evaluación de su propio histórico para comprender los factores que le llevaron a la situación actual. Este nivel busca comprender las causas de los resultados observados en la inteligencia descriptiva a través de técnicas avanzadas como la minería de datos y el análisis de causa raíz. Por ejemplo, se podría analizar las razones por las que las ventas en una región específica están disminuyendo, o identificar los factores que contribuyen a la baja satisfacción del cliente. 

El tercer nivel incluye la inteligencia predictiva. Como sugiere el nombre, se trata de anticipar potenciales escenarios futuros y de evaluar con antelación el posible impacto de ciertos eventos en un futuro en función de datos históricos. La IA puede generar pronósticos más precisos sobre el futuro de un negocio, utilizando técnicas de aprendizaje automático y modelos estadísticos para predecir tendencias y eventos futuros para anticipar tanto riesgos como oportunidades. Esto permite a los consultores desarrollar planes estratégicos a largo plazo con mayor confianza, con el objetivo de tomar decisiones proactivas y optimizar estrategias. Ejemplos de aplicación de la IA en este nivel serían la gestión de la cadena de suministro o la fijación de precios, lo que puede conducir a mayor eficiencia y rentabilidad. Las herramientas de IA podrían además predecir la demanda de productos para optimizar la gestión de inventario o identificar clientes potenciales con mayor probabilidad de compra. 

Gracias a la IA, las empresas pueden cambiar su enfoque desde las tareas al análisis del dato. En el contexto actual, la IA debe de entenderse como un motor de conocimiento, que aporta una ventaja sustancial no solamente en términos de tiempos y costes. Sin embargo, las herramientas de IA tienen una capacidad de deducir resultados de manera más rápida y cada vez a un coste menor. No obstante, la aportación de la IA en ámbito estratégico supondrá una gran simplificación de la complejidad de los datos, brindando información más precisa y estructurada, y un conocimiento más completo de la empresa.

Colaboración entre IA y profesionales

En general, el uso de la IA en la estrategia tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas operan y compiten. Sin embargo, es importante que las organizaciones sean conscientes de los límites y desafíos potenciales. La clave para el éxito es buscar la complementariedad humana. La IA no reemplaza el juicio humano, sino que lo potencia. No toma decisiones por parte de los directivos, sino que agiliza el trabajo más repetitivo y automatizado, y sobre todo proporciona el conocimiento necesario para mantener una ventaja competitiva sustancial. 

Como afirma Yuval Atsmon, socio sénior en la oficina de Londres de McKinsey, en el podcast sobre “La Inteligencia artificial en la estrategia”, la pregunta más común cuando un directivo se enfrenta a la IA es “¿Qué pasa si la IA se equivoca?”. La primera respuesta es que los humanos también se equivocan, y mucho. Por lo tanto, la participación de personas que tengan una comprensión completa del negocio es imprescindible para resolver los potenciales problemas de estrategia con la IA. Según el director de Ventas digitales de Orange España, Thibault Bonneton, “La interacción humana no va a cambiar, pero se va a convertir en un modelo híbrido, en el que deberemos aprender a hablar con la ‘máquina’”.

Referencias: