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Más allá de ChatGPT: ¿para qué se usa la inteligencia artificial en los negocios?

No se trata de robots y maquinaria compleja, sino de software para ejecutar sus operaciones diarias. Desde predecir el comportamiento del cliente hasta reducir la entrada manual de datos, la IA se está volviendo indispensable en formas nunca antes vistas

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El análisis de sentimientos, en inglés sentiment analysis, es una técnica que usan las empresas para medir las reacciones de sus clientes (Imagen ilustrativa Infobae)
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La capacidad de generación de imágenes de Midjourney o la de conversar de ChatGPT demostraron que la IA puede ser revolucionaria. Pero, ¿pueden las empresas realmente aprovechar los superpoderes de la IA en su trabajo diario?

La IA no solo ayuda a las personas a ser más eficientes; también está revolucionando la forma en que hacemos negocios. Y no se trata de robots y maquinaria compleja, sino de software para ejecutar sus operaciones diarias. Desde predecir el comportamiento del cliente hasta reducir la entrada manual de datos, la IA en los negocios se está volviendo indispensable en formas nunca antes vistas.

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Las empresas usan la IA de muchas maneras, pero la mayoría de las veces se apoyan en impulsar el crecimiento. Por ejemplo en ventas, un estudio de Harvard Business Review encontró que las empresas que usan IA pueden aumentar sus clientes potenciales en más del 50%, reducir el tiempo de llamadas en un 60-70 % y tener reducciones de costos de un 40-60 por ciento.

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La IA no solo ayuda a las personas a ser más eficientes; también está revolucionando la forma en que hacemos negocios

Al adoptar la IA y la ciencia de datos, las empresas están encontrando formas innovadoras de potenciar el rendimiento empresarial.

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Algunos beneficios comerciales que esto trae son:

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– Impulsar la eficiencia a través de la automatización de procesos.

– Mejorar la velocidad y la calidad del servicio.

– Utilizar el conocimiento sobre los clientes para optimizar la toma de decisiones.

– Descubrir oportunidades para nuevos productos y servicios.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en los Negocios

Las empresas utilizan la IA con más frecuencia y desde hace más tiempo de lo que podemos imaginar, de hecho algunos usos de minería de datos se remontan a los años 80.

Desde marketing hasta operaciones y servicio al cliente, las aplicaciones de la IA son casi infinitas. A continuación algunos ejemplos de cómo se utiliza la inteligencia artificial en los negocios.

Un estudio de Harvard Business Review encontró que las empresas que usan IA pueden aumentar sus clientes potenciales en más del 50%, reducir el tiempo de llamadas en un 60-70 % y tener reducciones de costos de un 40-60 por ciento

Mejorando el servicio al cliente

¿Alguna vez visitaste un sitio web y un chatbot te dio la bienvenida? Los chatbots son quizás una de las instancias más comunes de clientes que interactúan directamente con la IA. Desde una perspectiva empresarial, permiten agilizar sus procesos de atención al cliente y liberar el tiempo de los colaboradores para asuntos que requieren una atención más personalizada.

Los chatbots suelen utilizar una combinación de procesamiento de lenguaje natural, machine learning e inteligencia artificial para comprender y dar buenas respuestas a las solicitudes de los clientes. Esto se vio especialmente acelerado en los últimos meses con la salida de los LLM (modelos grandes de lenguaje, siglas en inglés para Large Language Model), que son un modelo de lenguaje que consta de una red neuronal con muchos parámetros (normalmente miles de millones o más), entrenados en grandes cantidades de texto sin etiquetar mediante aprendizaje autosupervisado o aprendizaje semisupervisado, que les da la capacidad de generar textos de altísima calidad, con la potencialidad que esto significa para las capacidades conversacionales de las organizaciones.

Proporcionar recomendaciones de productos

Las empresas pueden usar la IA para recomendar productos que se ajusten a los intereses de los clientes, llegando a ellos con las ofertas relevantes, esto es, por ejemplo, en lugar de enviarles cientos de mails o contactos irrelevantes y masivos, enviar un solo correo, pero con la oferta correcta, el precio correcto y en el momento con mayor probabilidad de que ese correo sea abierto. Pensar cuál es la siguiente mejor oferta para un cliente que ya nos compró será clave para nuestro crecimiento.

De la misma forma que las plataformas de contenido nos recomiendan una serie o película, podemos encontrar en función a lo que ya compró nuestro cliente o en que se parece a otros clientes que ya nos compraron un producto grandes posibilidades de ofrecerles algo que realmente les interese.

Segmentación de clientes y audiencias

De manera similar a la recomendación de productos, los departamentos de publicidad pueden usar IA para segmentar clientes y audiencias, para crear campañas dirigidas. En industrias altamente competitivas, es muy importante estar frente a la audiencia correcta.

Para que las campañas de marketing sean más efectivas, las empresas usan datos para decidir qué tipos de usuarios verán qué anuncios. La IA entra en juego en términos de predecir cómo responderán los clientes a anuncios específicos. Si conocemos en profundidad cómo se comportan nuestros clientes, podemos usar machine learning (aprendizaje automático) para agruparlos y dirigirnos a ellos individualmente o nivel de segmento con mucha más precisión, mejorando la conversión.

Analizar la satisfacción del cliente

El análisis de sentimientos, en inglés sentiment analysis, es una técnica que usan las empresas para medir las reacciones de sus clientes. Mediante el uso de inteligencia artificial y machine learning, las empresas recopilan datos sobre cómo los clientes perciben su marca, producto o servicio. Esto podría incluir el uso de IA para analizar publicaciones, reseñas y calificaciones en las redes sociales u otros espacios que mencionan la marca. Los conocimientos obtenidos de este análisis permiten a las empresas identificar oportunidades de mejora.

Identificación de fraude

La IA también se puede utilizar para ayudar a las empresas a detectar y responder a las amenazas de fraude.

En la industria financiera y muchas otras industrias, podemos entrenar algoritmos de machine learning para identificar transacciones sospechosas. Cuando se detecta un riesgo de fraude, la aplicación detiene la transacción o genera una alerta, aumentando las capacidades de cuidar a nuestros clientes y simplificando nuestro proceso de detección de fraude.

Optimización de supply chain

Si una empresa tiene dificultades para entregar sus productos a tiempo de manera constante, la IA puede ayudar.

Las soluciones impulsadas por IA pueden ayudar a las empresas a predecir el precio de los materiales y el envío y estimar qué tan rápido los productos podrán moverse a través de la cadena de suministro. Este tipo de información ayuda a los profesionales desupply chain a tomar decisiones sobre la forma más óptima de enviar sus productos. Además, la IA se puede utilizar para ayudar a los repartidores a encontrar rutas más rápidas.

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