Mayor eficacia gracias a la inteligencia artificial

Introducción a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías de más rápido crecimiento y de las que más se habla en estos momentos. Se prevé que el actual mercado mundial de la IA, estimado en más de 136.000 millones de dólares, aumente considerablemente en los próximos siete años y se multiplique por más de 13 hasta alcanzar la impresionante cifra de 299.640 millones de dólares en 2026. Esta tendencia de crecimiento continuará con una impresionante tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 38,1 % hasta 2030.

¿Por qué es tan popular la IA? La IA está transformando las empresas al tomar decisiones mejores y más rápidas. Funciona con modelos predictivos y proporciona argumentos para una toma de decisiones rápida. La IA tiene en cuenta una gran cantidad de comentarios y reseñas de clientes que antes eran difíciles de analizar y puede transformar un negocio independientemente del sector o el tamaño de la empresa.

Los distintos tipos de soluciones de IA van desde las muy sencillas y económicas hasta las muy complejas:

• La computación cognitiva procesa los datos de entrada pero no extrae conclusiones de tipo humano. Se utiliza a menudo en el análisis de datos y es la solución más «barata»
• La visión por ordenador es un área de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores interpretar y comprender la información visual del mundo real, de forma similar a como los humanos perciben y analizan imágenes y vídeos
• El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales externas existentes con múltiples capas (redes neuronales profundas) para procesar y aprender de los datos, lo que permite al modelo extraer automáticamente características y patrones complejos de conjuntos de datos complejos

Figura 1: Principales características de los tipos de IA (1/2)

• La red neuronal es un modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Aprende patrones y relaciones en los datos a través del entrenamiento.
• La IA generativa consiste en crear o generar nuevos contenidos, como imágenes, texto, música o incluso escenarios completos, mediante algoritmos y modelos. Se basa en conjuntos de datos limitados. Los procesos de aprendizaje de la IA generativa son muy costosos y requieren mucho tiempo.
• El aprendizaje automático incluye varias técnicas para reconocer patrones o predecir y extraer información de grandes conjuntos de datos. Requiere una gran cantidad de datos bien preparados.

Figura 2: Principales características de los tipos de IA (2/2)

El objetivo principal del uso de la IA es optimizar las tareas rutinarias y aumentar la eficiencia de las operaciones empresariales. Las organizaciones deben entender claramente por qué necesitan la IA y qué resultados quieren conseguir con ella. Es crucial que cada organización defina sus objetivos empresariales y comprenda las capacidades de la IA en este sentido. Según encuestas recientes, la IA ya se ha ganado la reputación de aumentar la eficiencia empresarial, aportar beneficios económicos y ser decisiva para la captación de clientes y la rentabilidad.

Panorama industrial

La adopción de la inteligencia artificial se está produciendo a diferentes velocidades en los distintos sectores. Las industrias que dependen en gran medida de los datos -como la banca, la sanidad, las telecomunicaciones y los medios de comunicación- llevan mucho tiempo procesando macrodatos, lo que proporciona una base sólida para los productos de IA. En estos sectores existe una intensa competencia por las soluciones.

Hay cuatro grupos de industrias clasificados según el nivel de adopción de la IA y la diversidad de sus aplicaciones (fuertes y tempranos adoptadores digitales, muy fuertes adoptadores de la IA, adoptadores moderados de la IA, rezagados).

Figura 3: Panorama de la industria en relación con la presencia de la IA

• Los fuertes y tempranos adoptantes digitales son pioneros en el desarrollo y la creación de soluciones de IA. Su estrategia empresarial está fundamentalmente vinculada a la IA en todos los procesos operativos. La gama de casos de uso es más amplia en este grupo.
• Usuarios moderados de IA: buscan la transparencia para mejorar la obtención y búsqueda de información y utilizan la IA de forma selectiva en los flujos de trabajo operativos.
• Usuarios muy intensos de IA: Estos representantes del sector integran profundamente la IA en sus flujos de trabajo y dependen en gran medida de ella para los procesos de toma de decisiones. Buscan soluciones de IA más productivas y eficientes, pero no invierten mucho en el desarrollo de sus propios productos, sino que favorecen cada vez más la externalización de la IA.
• Retrasados: La introducción comparativamente lenta de la IA se debe a la complejidad del sector y a su resistencia al cambio. Pero se está avanzando. En algunos de los sectores más rezagados, la escasa familiaridad técnica, las consideraciones de costes y los enfoques más tradicionales (por ejemplo, en determinados ámbitos de la construcción) pueden dar lugar a una introducción más bien vacilante de la IA.

Figura 4: Curva de madurez de la IA y casos de uso más comunes de las soluciones de IA

Efectos en la cadena de valor

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la cadena de valor de las empresas de todos los sectores. Está remodelando la forma en que las empresas trabajan, crean valor y siguen siendo competitivas. El papel de la IA en la cadena de valor es diverso y cada vez más crucial. Al principio de la cadena de valor, la IA contribuye de forma importante al diseño y desarrollo de productos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan amplios conjuntos de datos, las preferencias de los clientes y las tendencias del mercado para desarrollar ideas de productos. Esto no solo mejora el proceso de innovación, sino que también minimiza el riesgo de desarrollar productos que no cumplan los requisitos del mercado.

En la cadena de suministro, la IA optimiza la logística, la gestión de inventarios y la previsión de la demanda. El análisis predictivo respaldado por la IA ayuda a las empresas a reducir costes, minimizar los residuos y garantizar que los productos estén disponibles cuando y donde los clientes los deseen. Además, la robótica y la automatización impulsadas por la IA agilizan los procesos de fabricación y distribución. En marketing y ventas, la IA permite experiencias de cliente altamente personalizadas. Los motores de recomendación, los chatbots y el procesamiento del lenguaje natural facilitan la interacción con el cliente y aumentan las ventas. El conocimiento de los datos de los clientes con ayuda de la IA permite a las empresas desplegar sus medidas de marketing de forma más específica. La IA desempeña un papel crucial en la asistencia y el servicio al cliente. Los chatbots y los asistentes virtuales ofrecen asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, y atienden las consultas y los problemas de forma inmediata. Con la ayuda de análisis de sentimientos, las empresas pueden medir la satisfacción del cliente y adaptar sus servicios en consecuencia. En la fase de posventa, la IA mejora el mantenimiento y la asistencia al predecir cuándo es necesario reparar los dispositivos o cuándo pueden fallar los productos. Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad y garantiza la satisfacción del cliente.

Figura 5: Impacto de la IA en la cadena de valor

La IA mejora la eficiencia, la precisión y la rentabilidad de las actividades de apoyo en la cadena de valor. Permite a las empresas gestionar mejor sus recursos, reducir los riesgos y ofrecer a sus clientes productos y servicios de mayor calidad.

Figura 6: Impacto de la IA en la cadena de valor (actividades de apoyo)

En esencia, la IA forma parte integrante de la cadena de valor de las organizaciones modernas, impulsando la eficiencia, la innovación y la competitividad. Su influencia seguirá creciendo a medida que las empresas utilicen sus capacidades para crear valor y satisfacer las cambiantes expectativas de los clientes.

Casos prácticos sobre el impacto de la IA en la eficiencia de la cadena de valor

La IA impulsa el potencial de ahorro de costes en cada fase de la cadena de valor de la fabricación. Cada fase puede evaluarse en función de las aplicaciones de las soluciones o enfoques de IA existentes. El coste de la implantación de la IA puede variar enormemente (las tareas rutinarias pueden automatizarse fácilmente con IA, pero los procesos complejos no). Cada fase también difiere en cuanto a la posibilidad de lograr un éxito rápido tras la implantación de la IA. Hay muchos casos de uso que ya están muy integrados en las operaciones empresariales, tanto desarrollados internamente como diseñados específicamente por empresas tecnológicas para su externalización.

Figura 7: La IA en la logística de entrada y salida

Figura 8: La IA en el marketing

Para más casos de uso, puede descargar nuestro dossier «Aumentar la eficiencia en la cadena de valor con ayuda de la IA».

Retos y dificultades de la introducción de la IA

La curva en S de la adopción de la IA ilustra cómo una nueva tecnología, en este caso la inteligencia artificial (IA), se introduce e integra en diferentes industrias y sectores a lo largo del tiempo. Suele tener forma de «S» cuando se representa gráficamente. Explicación de las principales fases:

1. Fase inicial (adopción lenta): En la fase inicial, la introducción de la IA es relativamente lenta. Las empresas son prudentes y el conocimiento y la comprensión del potencial de la IA son limitados. Los proyectos piloto y la investigación son habituales, pero la implantación generalizada es rara.
2. Fase de aceleración (adopción rápida): A medida que las tecnologías de IA maduran, su adopción se acelera. Las empresas reconocen las ventajas competitivas y el aumento potencial de la eficiencia que puede ofrecer la IA. Aumenta la inversión en IA, lo que lleva al desarrollo de aplicaciones, herramientas y plataformas de IA.
3. Punto de inflexión (crecimiento pronunciado): En esta fase, el uso de la IA alcanza una masa crítica. Cada vez más sectores y empresas utilizan la IA en diversos ámbitos, desde el marketing y la atención al cliente hasta los procesos de trabajo y la toma de decisiones. La IA se convierte en una prioridad estratégica.
4. Fase de madurez (crecimiento más lento): Tras un rápido crecimiento inicial, la adopción de la IA puede ralentizarse en determinadas áreas a medida que la tecnología madura y satura algunos mercados. Sin embargo, nuevos casos de uso e industrias siguen introduciendo la IA, lo que garantiza un crecimiento continuo.
5. Fase de meseta (saturación): En la fase final, la adopción de la IA se acerca a la saturación en muchos sectores y la tecnología se vuelve omnipresente. La mayoría de las empresas han integrado la IA en sus operaciones y la innovación se centra en optimizar y perfeccionar las aplicaciones de IA existentes.

Es importante señalar que las distintas industrias y sectores pueden encontrarse en distintas fases de la curva en S y que la propia curva puede variar en función de las tecnologías y aplicaciones específicas de la IA. La curva en S de la adopción de la IA refleja la trayectoria típica de cómo las tecnologías transformadoras se integran en la sociedad y la economía, remodelando en última instancia las industrias y las economías.

Figura 9: Cronología de la curva S de introducción de la IA

¿Qué debe tener en cuenta al introducir la IA?

• Legislación para soluciones de IA: La Ley de IA de la UE define lo que se debe y lo que no se debe hacer en las prácticas de IA. Aunque la ley aún se encuentra en la fase final de negociación y no entrará en vigor hasta 2025, los desarrolladores de IA deben conocer el posible marco legal para minimizar futuros riesgos normativos.
• Gestión rigurosa del riesgo: Las empresas están preocupadas por el impacto de la IA y reconocen la necesidad de políticas internas de riesgo y claridad jurídica. Hay muchos aspectos sociales y económicos que deben tenerse en cuenta al utilizar la IA.
• Consumo de recursos: la IA consume enormes cantidades de electricidad y provoca una elevada carga en la red. Se necesitan muchos especialistas altamente cualificados con profundos conocimientos de matemáticas y economía.

El enfoque de FOSTEC & Company para la integración estratégica de la IA en sus procesos empresariales

FOSTEC & Company apoya a sus clientes a lo largo de todo el proceso de implantación de la IA, desde la definición de los requisitos empresariales hasta la evaluación de los datos y los requisitos operativos de la IA. Una vez implantada con éxito, el cliente necesita una revisión periódica de la IA: ¿está la IA implantada proporcionando los beneficios prometidos o un ahorro significativo de costes, o debería sustituirse por otras soluciones de IA?

En cada etapa de la cadena de valor, FOSTEC puede ayudar al cliente a implantar la IA con menos puntos de fricción y proporcionar a la alta dirección un catálogo de medidas estratégicamente adaptado. FOSTEC adapta el enfoque del proyecto a los requisitos empresariales del cliente. El cliente y el equipo de consultoría trabajan juntos para desarrollar una visión de los futuros procesos asistidos por IA.

Figura 10: Enfoque del proyecto: IA en su cadena de valor. Ayuda integral de prueba de concepto para empresas

Una solución excelente que ya se ha implantado para un cliente es la automatización de contenidos con IA. FOSTEC & Company ofrece a sus clientes la automatización de contenidos con ayuda de IA para mejorar el impacto del marketing. Resuelve muchos problemas de eficiencia dentro de los procesos de marketing, ahorrando tiempo y costes.

Figura 11: Potente contenido de IA de F&C

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