La IA constituye una de las tecnologías con mayor potencial para transformar los modelos operativos de las organizaciones. Sin embargo, su desarrollo avanza a tal velocidad que muchas empresas corren el riesgo de embarcarse en implementaciones precipitadas sin una estrategia definida que respalde dicha adopción. Ante este escenario, integrar la IA se vuelve esencial: los directivos de grandes corporaciones y pymes deben adoptar un enfoque reflexivo y evaluar el impacto real de la IA en los procesos empresariales, los equipos humanos y la estructura del negocio.
La toma de decisiones sobre la adopción de esta tecnología, al igual que ocurre en otros casos, debe venir precedida de un análisis estratégico basado en datos objetivos y una hoja de ruta realista. Dicho lo anterior, la implementación de la IA depende, en gran medida, de factores organizativos más que técnicos. Esto implica que, independientemente del nivel de madurez tecnológica, las empresas deben disponer de una estructura interna sólida y procesos definidos para capitalizar al máximo su potencial.
Uno de los casos de uso más comunes está relacionado con el procesamiento masivo de documentos. La IA revisa, clasifica e interpreta grandes volúmenes de información
Sin embargo, la realidad es diferente. De hecho, un importante número de organizaciones aún se encuentran inmersas en la digitalización de sus procesos o carecen de una base para integrar la IA. Por ello, antes de avanzar, conviene detenerse y reflexionar sobre los objetivos establecidos, el grado en que estos se alinean con la estrategia de la organización y los resultados previstos.
La experiencia acumulada demuestra que los proyectos de implementación de IA con resultados tangibles son aquellos que nacen de una necesidad real del negocio y se articulan en torno a una serie de objetivos previamente definidos. De ahí que sea necesario sustituir el discurso abstracto en torno a la adopción de la inteligencia artificial por uno centrado en casos de uso específicos. Aquí está el gran avance.
Uno de los casos de uso más comunes está relacionado con el procesamiento masivo de documentos. La IA revisa, clasifica e interpreta grandes volúmenes de información contenida en correos electrónicos, formularios o informes técnicos. Esto resulta de gran utilidad en sectores como el asegurador, el industrial o el de la construcción, ya que facilita la automatización de tareas como el alta de nuevos clientes, la validación de inspecciones técnicas o la gestión documental en obras, respectivamente.
Entrevista a Ilian Radoytsov, Chief Commercial Officer de AURAQUANTIC
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Otro ámbito de aplicación tiene que ver con la automatización de decisiones repetitivas. Por medio del aprendizaje automático, es posible analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y extraer conclusiones para optimizar los procesos empresariales. En cuanto a los usos más comunes, se encuentran la generación de resúmenes automáticos y la predicción de tendencias.
También se observan beneficios inmediatos en el uso de asistentes virtuales. A nivel interno, estos actúan como compañeros de trabajo virtuales, capaces de responder consultas, explicar procesos y orientar a los empleados en el desarrollo de las tareas diarias, aprovechando el conocimiento acumulado en toda la organización.
Por otra parte, sectores tradicionales como la ganadería o las pesca, que tienen históricamente un menor grado de adopción tecnológica, están aplicando la visión artificial e inteligencia predictiva para optimizar procesos. Entre los casos de uso más destacados se encuentran el control del nacimiento de crías y la gestión del volumen de capturas en función de la demanda del mercado.
La incorporación de la IA en las operaciones diarias de una empresa es un trámite accesible, con un coste y complejidad manejables. La recomendación más pragmática para cualquier empresa es simple: comenzar cuanto antes. Un proyecto piloto de corta duración resulta suficiente para evaluar el impacto real y ajustar la implementación según las necesidades específicas del negocio.
Asimismo, es muy importante poner el foco sobre las personas. Los primeros proyectos deben orientarse a mejorar la calidad de vida de los equipos humanos, eliminando tareas tediosas, reduciendo errores o liberando tiempo para actividades de mayor valor.
En las grandes organizaciones, la creación de un centro de excelencia suele ser una opción recomendable para identificar necesidades, canalizar propuestas y escalar los proyectos más destacados
Para facilitar la adopción interna, los proyectos deben responder a problemas reales y venir acompañados de actividades formativas y una comunicación transparente sobre los beneficios previstos. La confianza en la tecnología no se impone, se construye desde la experiencia directa.
El plan para integrar la IA con éxito depende del tamaño y estructura de cada organización. En las pymes, estas iniciativas suelen estar lideradas por la dirección general. En cambio, en las grandes organizaciones, la creación de un centro de excelencia suele ser una opción recomendable para identificar necesidades, canalizar propuestas y escalar los proyectos más destacados. En base a este enfoque, la adopción de la IA trasciende su condición de meta u objetivo en sí misma, para convertirse en un medio que promueve el progreso y la innovación en las empresas e instituciones.
