Use of AI is key to improving company efficiency, but there are still challenges

La reciente irrupción de la inteligencia artificial generativa como ChatGPT ha generado un sin número de expectativas de cómo se puede reemplazar muchas tareas manuales por herramientas automatizadas que generen una reducción de costos, así como una minimización de fallas. La IA apunta a ser el gran motor para la generación de eficiencias en una empresa.

Existen dos frentes en los cuales el uso de la IA puede generar un impacto significativo sobre la eficiencia de las empresas y dos retos para no fallar en el camino.

El primer frente es la optimización de operaciones. Las herramientas de inteligencia artificial permiten analizar grandes cantidades de información en tiempo real, así como realizar predicciones sobre el comportamiento de las variables clave del negocio y con ello mejorar la asignación de recursos. De acuerdo con la encuesta de perspectivas empresariales de los CEO del 2024, la mejora de eficiencias en procesos y la reducción de costos será una de las principales estrategias a priorizar por las empresas durante este año.

Por citar un ejemplo, en Apoyo Consultoría, logramos incrementar en más de 20% el indicador de eficiencia de atención al cliente de una empresa del sector energía a través de la implementación de herramientas de IA para la predicción de la demanda y la optimización de la asignación de personal.

Es importante mencionar, que no hablamos de llevar procesos 100% automatizados y reemplazar la capacidad humana, sino sumar herramientas que minimicen los reprocesos y sobre todo permitan una mayor capacidad de reacción ante escenarios cambiantes. El solo hecho que una IA nos ayude a tener los datos disponibles e integrados para el análisis inmediato agrega un gran valor para la toma de decisiones.

El segundo frente es el relacionamiento con los clientes. Tradicionalmente, conocíamos a nuestros clientes por dos variables, la cantidad de productos o servicios que compra y el precio que pagaba. Hoy, ante un escenario de alta competencia, necesitamos entender sus necesidades y patrones de consumo más a fondo. Gracias a los sistemas de IA podemos recolectar y analizar grandes cantidades de datos de clientes de distintas fuentes como redes sociales, correos electrónicos, llamadas telefónicas e información pública. ¿Alguna vez se han googleado y visto cuanto revelan de sus gustos y preferencias o su capacidad de compra?

Esto permite a las empresas personalizar su propuesta de valor y sus estrategias comerciales, orientadas cada vez más a las necesidades particulares de sus clientes. Este enfoque no es nuevo, la diferencia radica en contar con una herramienta de IA que nos ayuda a hacer este proceso de manera más potente, eficiente y fiable. Por ejemplo, algunos clientes del sector financiero e inmobiliario nos piden que integremos información pública de acceso permitido para mejorar la predicción de pago de sus consumidores.

Ambos frentes pueden verse aún más potenciados por la adopción de la IA generativa. Como diría el CEO de NVIDIA, una de las empresas tecnológicas a nivel global, “no hará falta programar”. En el mediano plazo, sino antes, podremos dar instrucciones simples a un chatbot para que haga una buena predicción de la demanda, distribuya de manera óptima nuestras rutas de despacho o segmente a nuestros clientes. Esta irrupción tecnológica, bien usada, podrá convertirse en una herramienta costo efectiva para ayudar al CEO peruano con la transformación digital de su negocio.

El gran reto es la gestión de los datos. La IA es una herramienta que consume nuestros datos como recursos. De la misma forma que potenciamos el talento humano y cuidamos nuestro capital de trabajo, debemos resguardar y curar nuestra información para que las predicciones y soluciones analíticas sean fiables. A ello, se suma el desafío de la interoperabilidad entre los distintos sistemas de información que pueda tener la empresa y las medidas de seguridad implicadas.

El segundo reto está dado por la privacidad y el manejo ético de los datos. Además de contar con un marco regulatorio de protección de datos personales, cada vez más será una exigencia de mercado contar con políticas de gestión de datos y un buen gobierno. Así garantizaremos el buen uso de este recurso en la producción de bienes o servicios que entregamos a nuestros clientes.

Aprovechar el potencial de la IA para mejorar la eficiencia de las operaciones y abordar sus desafíos requiere del liderazgo de la alta dirección para impulsar las capacidades analíticas y de cultura de datos en la organización, no solo centralizadas en un equipo de científicos e ingenieros sino trasversales a todas las áreas negocio. Con una implementación estratégica y un enfoque centrado en el valor para el negocio, la IA tiene el potencial de impulsar la eficiencia empresarial.

Una estrategia de adopción de la IA

¿Cómo adoptar la inteligencia artificial en nuestros negocios y sacarle provecho? Pues aprendiendo un poco de su historia reciente. El desarrollo de la IA generativa no fue un momento eureka. Fueron muchos momentos, colaboraciones entre academia y empresas, pruebas y errores constantes y, claro, capital de riesgo.

Partamos de involucrar a varios equipos de la empresa. No cometamos el error de dejar el liderazgo de la IA a un área determinada. Desarrollemos casos de uso con el liderazgo de los equipos comerciales, de operaciones o financieros que luego puedan replicarse de manera sostenida por toda la empresa.

Las fallas son esperadas, pero apuntemos a un resultado final rentable. La adopción de la IA debe ir acompañada de la medición de su impacto en el negocio. Así, sabremos de su potencial y tendremos una mejor idea de cuanto seguir invirtiendo.

Estamos en una carrera de adopción de la IA para generar ventajas competitivas en nuestro negocio. Correremos mejor si sumamos más partes de nuestra organización y si medimos constantemente nuestro rendimiento.