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La IA está cambiando la forma en que operan las empresas al hacer que los flujos de trabajo estén más centrados en el usuario y sean más eficientes. En lugar de depender de procesos rígidos, las herramientas de IA ahora se ajustan a las necesidades individuales y a los objetivos empresariales en tiempo real. He aquí por qué es importante:
Ya sea para agilizar la incorporación de recursos humanos, optimizar las cadenas de suministro o mejorar el servicio al cliente, las herramientas de inteligencia artificial ayudan a las empresas a ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar los resultados. La clave del éxito radica en identificar las tareas repetitivas, integrar las herramientas adecuadas y perfeccionar continuamente los flujos de trabajo para obtener mejores resultados.
Analicemos cómo la IA está remodelando los flujos de trabajo empresariales y qué medidas puede tomar para implementarla de manera efectiva.
Creando de manera efectiva Flujos de trabajo impulsados por IA que se sientan personalizados e intuitivos requieren una combinación de tres elementos esenciales. Estos componentes funcionan en conjunto para transformar los procesos rígidos en sistemas inteligentes que se adaptan tanto a las necesidades de los usuarios como a los objetivos empresariales en tiempo real.
La base de los flujos de trabajo personalizados es recopilar y analizar los datos correctos sobre los usuarios. Considera lo siguiente: El 71% de los consumidores esperan interacciones personalizadas, y El 76% se siente frustrado cuando no las recibe. Esta demanda de personalización no se limita a los clientes, sino que se está convirtiendo en una necesidad en los lugares de trabajo, donde los empleados desean herramientas y sistemas que se ajusten a su forma de trabajar.
Para lograrlo, las organizaciones recurren a múltiples fuentes de datos, como el historial de navegación, las interacciones sociales, la demografía, los patrones de comportamiento, las interacciones con los servicios e incluso detalles contextuales como la ubicación y el tipo de dispositivo. La combinación de datos internos de la empresa con conjuntos de datos de terceros crea un perfil de usuario más rico y completo.
Un gran ejemplo de esto en acción es Séforade 2024, la aplicación complementaria. Combina a la perfección los datos de las interacciones en la tienda, como las marcas que han probado los clientes, con el historial de compras anteriores. Este enfoque omnicanal muestra cómo aprovechar las diversas fuentes de datos puede mejorar los esfuerzos de personalización.
Sin embargo, la personalización debe equilibrarse con la privacidad y la seguridad. Las empresas necesitan medidas de seguridad sólidas para protegerse contra las infracciones, una comunicación clara sobre cómo se utilizan los datos y diversos conjuntos de datos para capacitar a los sistemas de inteligencia artificial de manera responsable y evitar sesgos. Y la recompensa es enorme: las empresas que se centran en la experiencia del cliente pueden aumentar sus ingresos hasta tres veces más rápido que sus competidores.
«Los flujos de trabajo de IA personalizados pueden mejorar las operaciones y aumentar la productividad cuando se implementan de manera estratégica y se personalizan de manera efectiva». — Dustin W. Stout, fundador de Magai
Con una base de datos sólida, los sistemas de IA pueden adaptarse dinámicamente a las necesidades de los usuarios.
La adaptación dinámica permite que los flujos de trabajo de la IA se ajusten en tiempo real en función de las nuevas entradas. Estos sistemas analizan los datos, toman decisiones y se adaptan de forma continua, ya sea para responder a los cambios en el comportamiento de los clientes, a las interrupciones en la cadena de suministro o a los cambios en la opinión social.
Esta capacidad es cada vez más común. Según IBMíndice mundial de adopción de la IA de 2023, El 54% de las organizaciones ahora utilizan flujos de trabajo impulsados por inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta. Gartner predice que para 2028, El 33% de las aplicaciones de software empresarial contarán con IA de agencia, con El 15% de las decisiones laborales diarias se toman de forma autónoma.
Un minorista mundial lo demostró al utilizar la inteligencia artificial para optimizar su cadena de suministro. En lugar de depender de ajustes manuales y retrasados, la empresa implementó una inteligencia de decisiones basada en la inteligencia artificial para monitorear las tendencias de la demanda, el desempeño de los proveedores y las restricciones de envío en tiempo real. El sistema reasignaba automáticamente el inventario a medida que cambiaban las condiciones, lo que reducía los plazos de entrega, reducía el desperdicio y mejoraba la satisfacción de los clientes.
Lo que hace que estos sistemas sean tan efectivos es su capacidad para manejar la incertidumbre e inferir la intención a través del razonamiento probabilístico.
«Los agentes de IA se convertirán en la principal forma de interactuar con las computadoras en el futuro. Podrán entender nuestras necesidades y preferencias, y nos ayudarán de forma proactiva en las tareas y la toma de decisiones». — Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft
Para que estos sistemas adaptativos funcionen sin problemas, deben integrarse bien con la infraestructura empresarial existente.
Para que la personalización de la IA tenga éxito, debe integrarse sin esfuerzo en los sistemas actuales de la empresa. Por ejemplo, El 63% de las organizaciones minoristas informan de un aumento de los ingresos y una reducción de los costos operativos después de implementar herramientas de inteligencia artificial como el análisis predictivo y los chatbots.
Sin embargo, la integración no siempre es fluida. Casi El 43% de los ejecutivos de tecnología se preocupan por si su infraestructura está preparada para la IA generativa, y tantos como El 87% de los proyectos de IA no llegan a la fase de producción, a menudo debido a la mala calidad de los datos.
Un enfoque por fases puede ayudar: comience por evaluar la preparación del sistema, utilice las API o el middleware para conectar los sistemas y adopte los servicios en la nube para garantizar la escalabilidad. Es fundamental mantener una alta calidad de los datos. Las organizaciones deben invertir en herramientas para la limpieza y normalización de los datos, modernizar sus prácticas de administración de datos y capacitar a sus equipos para que trabajen de manera eficaz con la IA.
«La clave es una evaluación honesta. La mayoría de las organizaciones pueden hacer que la IA funcione con su infraestructura actual, pero solo si son realistas en cuanto a lo que debe cambiar». — Daniel Dultsin
Cuando se combinan, estos tres elementos (recopilación exhaustiva de datos, adaptación dinámica e integración perfecta) sientan las bases para los flujos de trabajo empresariales que pueden evolucionar junto con las necesidades de los usuarios y las prioridades empresariales.
Para integrar con éxito los flujos de trabajo personalizados por la IA, es fundamental seguir un proceso estructurado y bien pensado. Apresurarse a implementar la IA sin una preparación adecuada puede generar complicaciones innecesarias, mientras que un enfoque metódico garantiza un progreso y una eficiencia mensurables.
Comience por identificar los flujos de trabajo que son repetitivos, requieren mucho tiempo o son propensos a errores. Estas suelen ser las áreas en las que los empleados dedican una cantidad considerable de tiempo a tareas manuales o en las que surgen errores debido a la complejidad o al gran volumen del trabajo. Revise cuidadosamente sus procesos actuales para identificar las ineficiencias y garantizar que la IA se pueda incorporar sin problemas.
Adopte un enfoque sistemático evaluando los flujos de trabajo existentes para descubrir cuellos de botella o tareas de alta fricción en varios departamentos. Cree una hoja de ruta con herramientas de organización del flujo de trabajo para obtener una mejor visibilidad de las tareas, los datos y los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, ServiceNowSe ha demostrado que los agentes de IA reducen el tiempo necesario para gestionar casos complejos en un 52%, lo que pone de relieve el potencial de lograr importantes mejoras de eficiencia. Comience con un programa piloto, establezca objetivos claros y establezca métricas para hacer un seguimiento del progreso.
Una vez que haya identificado las áreas de mejora, el siguiente paso es configurar las herramientas de IA que impulsarán estas mejoras.
Es fundamental elegir y configurar las herramientas de IA adecuadas. Esto implica integrar tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial en su ecosistema digital existente. Seleccione soluciones que se ajusten a las necesidades de su empresa, a la infraestructura y a la experiencia de su equipo. Las arquitecturas modulares que priorizan las API son particularmente útiles, ya que permiten agregar capacidades de inteligencia artificial sin necesidad de revisar por completo los sistemas actuales.
Plataformas como prompts.ai simplifique este proceso al consolidar más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño líderes en una interfaz única y segura. Esto elimina la molestia de administrar varias herramientas, proporciona controles de costos en tiempo real y garantiza flujos de trabajo consistentes y conformes con las normas.
La integración es clave. Conecta tus herramientas de IA a sistemas como CRM, ERP, plataformas de comercio electrónico o aplicaciones personalizadas mediante API, webhooks o middleware para permitir un flujo de datos y una automatización fluidos. Una canalización de datos fiable es fundamental para mantener la calidad de los datos. Como dice Benjamin Kennady, arquitecto de soluciones en la nube de Striim:
«La capacidad de una empresa para tomar las mejores decisiones depende en parte de su flujo de datos. Cuanto más precisas y oportunas sean las canalizaciones de datos, la organización podrá tomar las decisiones correctas con mayor rapidez y precisión».
La colaboración entre los ingenieros de datos, los equipos de TI y los líderes empresariales también es vital. Una marca minorista regional lo demostró al asociarse con OSC inteligente para implementar una solución de previsión de inventario basada en inteligencia artificial. Al integrar un modelo de predicción basado en el aprendizaje automático en sus sistemas ERP y POS, el minorista redujo las existencias en un 35% en solo seis meses, y todo ello sin interrumpir las operaciones diarias.
Con las herramientas de IA implementadas, la atención se centra en probar y refinar los flujos de trabajo para garantizar el máximo rendimiento.
El último paso consiste en probar rigurosamente y refinar continuamente los flujos de trabajo personalizados por IA para garantizar que ofrecen resultados óptimos. En la actualidad, el 65% de los equipos de control de calidad utilizan la IA para automatizar las tareas de pruebas repetitivas, mientras que la detección de anomalías basada en la IA puede reducir los falsos positivos hasta en un 90%. Configure sistemas de supervisión para realizar un seguimiento de las métricas clave, como la precisión del modelo, la latencia y el impacto de las decisiones, a fin de garantizar mejoras continuas en la productividad y la eficiencia.
Diseñe marcos de prueba sólidos para sus soluciones de IA. Integre la IA en los procesos de prueba existentes y mantenga la visibilidad del comportamiento del sistema para detectar y abordar rápidamente las anomalías. Recopile los comentarios de los usuarios para identificar las áreas de mejora. Como dijo una vez Carly Fiorina:
«El objetivo es convertir los datos en información y la información en conocimiento».
Para mantener la relevancia y la eficacia de sus flujos de trabajo, vuelva a entrenar continuamente sus modelos de IA para que se adapten a las necesidades cambiantes. Establezca circuitos de retroalimentación para proporcionar a la IA datos nuevos, lo que le permitirá refinar sus recomendaciones. Mantenga registros a prueba de manipulaciones para hacer un seguimiento de las decisiones y acciones, lo cual es esencial para el cumplimiento normativo y para generar confianza en sus sistemas de IA.
Por último, considera la posibilidad de utilizar pruebas basadas en el riesgo impulsadas por la IA. Este enfoque aprovecha los modelos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los usuarios, las métricas de rendimiento y las actualizaciones del código, y asigna una «puntuación de riesgo» a cada función o flujo de trabajo. Esto garantiza que sus flujos de trabajo personalizados sigan siendo efectivos y valiosos a lo largo del tiempo.
Las empresas de diversos sectores utilizan la IA para agilizar los flujos de trabajo y ofrecer experiencias personalizadas tanto para los empleados como para los clientes. Así es como los diferentes departamentos aprovechan la IA para lograr resultados mensurables.
La IA está revolucionando la forma en que los equipos de RRHH incorporan nuevos empleados. Por ejemplo, el Watson Assistant de IBM ha reducido en un 75% el tiempo dedicado a las tareas rutinarias de RRHH, lo que permite a los profesionales de RRHH centrarse en una participación significativa de los empleados.
Los beneficios de la incorporación impulsada por la IA van más allá del ahorro de tiempo. Los informes muestran que el 62% de las organizaciones que utilizan la IA para la incorporación han mejorado su eficiencia y el 41% ha registrado tasas de retención más altas en los primeros 90 días. Al automatizar las tareas repetitivas, los equipos de RRHH ahorran más de 25 horas por cada nuevo empleado.
«La IA puede cambiar la incorporación al gestionar las tareas administrativas, ofrecer experiencias personalizadas y ayudar a tomar mejores decisiones basadas en los datos». — Bernard Marr
La IA también aumenta el compromiso y la retención de los empleados. Las empresas que utilizan la IA para personalizar la incorporación han visto aumentar la retención de nuevos empleados un 82% y los niveles de compromiso un 54%. Esto es especialmente importante si se tiene en cuenta que los empleados desvinculados cuestan a las empresas alrededor de 90 millones de dólares al año. Por otro lado, los equipos altamente comprometidos tienen un 83% más de probabilidades de superar la mediana y pueden ver un aumento de productividad de hasta un 14%.
Del mismo modo, la IA mejora las operaciones de cara al cliente al permitir estrategias de comunicación más específicas.
Los equipos de ventas y marketing están abandonando las campañas genéricas en favor de enfoques hiperpersonalizados. Tomemos como ejemplo a Lars Nyman, quien usó la inteligencia artificial para crear una propuesta saliente que obtuvo una respuesta en solo 30 minutos.
Grupo Martal también ha adoptado la IA para optimizar su proceso de ventas. El fundador Vito Vishnepolsky utiliza la inteligencia artificial para filtrar millones de contactos en función de los perfiles de los clientes y las señales de intención. El sistema identifica a los clientes potenciales que tienen probabilidades de expandirse, contratar o adoptar nuevas tecnologías y, a continuación, genera mensajes personalizados para cada segmento.
«La IA no reemplaza a nuestros representantes. Está eliminando el ruido, para que puedan dedicar más tiempo a elaborar estrategias con los clientes y a cerrar clientes potenciales de alto nivel». — Vito Vishnepolsky, fundador y director de Martal Group
Al automatizar las tareas manuales, como la prospección y la divulgación, la IA permite a los equipos de ventas centrarse en construir relaciones y mantener conversaciones estratégicas. Más allá de las ventas, la IA también está transformando el servicio al cliente con soluciones avanzadas de chatbot.
Los chatbots basados en inteligencia artificial están redefiniendo el servicio al cliente al ofrecer experiencias personalizadas basadas en el historial, el comportamiento y el análisis de sentimientos de los clientes en tiempo real.
Por ejemplo, CP All, el operador de 7-Eleven tiendas en Tailandia, utiliza chatbots de inteligencia artificial para gestionar más de 250 000 llamadas diarias. Su chatbot, impulsado por NVIDIA La tecnología NeMo entiende el tailandés hablado con un 97% de precisión y ha reducido la carga de trabajo de los agentes humanos en un 60%, lo que les permite abordar problemas más complejos.
Bunq, un banco digital europeo, utiliza su asistente de inteligencia artificial Finn para apoyar a sus 2 millones de clientes. Finn puede detectar posibles fraudes en tan solo 3 a 7 minutos, en comparación con los 30 minutos que antes tardaba sin la IA.
Otro ejemplo proviene del Centro de Comunicación GOCC de Polonia, donde un chatbot de IA gestionó el 80% de las consultas durante un evento importante. Gestionó alrededor de 5000 mensajes en Messenger y automatizó las respuestas a 100 preguntas únicas, lo que demuestra su escalabilidad en situaciones de alta demanda.
De cara al futuro, Gartner predice que para 2025, hasta el 85% de las interacciones con los clientes podrían gestionarse sin la participación humana. Investigación de Forrester añade que el soporte proactivo de la IA podría reducir las tasas de escalamiento hasta en un 30%. Se espera que el propio mercado de los chatbots crezca hasta alcanzar los 1250 millones de dólares en 2025, y el 62% de los consumidores prefieren los chatbots en lugar de esperar a recibir ayuda humana.
Los sistemas impulsados por IA también se destacan en la gestión de escalamiento. Cuando un chatbot detecta un problema complejo, transfiere sin problemas el historial del chat y el análisis de opiniones a un agente humano. Esto garantiza que el agente esté completamente informado y mejor equipado para atender las inquietudes del cliente.
La implementación de flujos de trabajo personalizados por IA es solo el primer paso; el verdadero desafío radica en demostrar su valor y garantizar un uso ético y compatible. Dado que se espera que el gasto en software de IA se acerque a los 300 000 millones de dólares en 2027, las organizaciones necesitan marcos sólidos para medir el éxito y gestionar los riesgos. Analicemos cómo las empresas pueden cuantificar el impacto de la IA y mantener un uso responsable.
Medir el retorno de la inversión (ROI) de la IA no es lo mismo que evaluar los proyectos de TI tradicionales. Si bien el 74% de las organizaciones afirman que las iniciativas avanzadas de IA cumplen o superan las expectativas de retorno de la inversión en 2024, un abrumador 97% sigue teniendo dificultades para demostrar un valor tangible a partir de sus iniciativas iniciales de GenAI.
Para empezar, las empresas deben establecer bases de referencia claras y realizar un seguimiento de diversas métricas. Tomemos, por ejemplo, una empresa de servicios financieros incluida en la lista Fortune 500 que modernizó su sistema comercial tradicional mediante herramientas de inteligencia artificial. Durante 18 meses, la empresa invirtió 850 000 dólares en capacidades de inteligencia artificial, en las que participaron 120 desarrolladores. Al adoptar un enfoque de medición gradual, obtuvo un ROI del 23% en los primeros seis meses, gracias al ahorro de tiempo y la reducción de los riesgos. Este ROI se disparó hasta el 187% en el mes 18 y se prevé que alcance el 340% en cinco años.
Las áreas clave a medir incluyen el ahorro financiero, el aumento de la productividad y las ventajas estratégicas, como la mejora del posicionamiento en el mercado.
El informe del índice de tendencias laborales de 2024 de Microsoft también arroja luz sobre los beneficios humanos de la IA. Según el informe, el 90% de los usuarios ahorran tiempo, el 85% cree que la IA les ayuda a centrarse en las tareas críticas, el 84% afirma que ha aumentado su creatividad y el 83% experimenta una mayor satisfacción laboral. Si bien estos beneficios cualitativos son más difíciles de medir, desempeñan un papel importante a la hora de mejorar el valor organizacional general.
Ejemplo: Métricas de procesamiento de facturas
Los marcos de medición deben evolucionar para captar tanto los beneficios a corto plazo como los beneficios a largo plazo. Las organizaciones con visión de futuro planifican períodos prolongados de obtención de valor, reconociendo que algunos beneficios de la IA pueden tardar más de un año en materializarse por completo. Si comienzan con las mediciones de referencia y los programas piloto, pueden aislar las contribuciones específicas de la IA en lugar de atribuir todas las mejoras a la tecnología.
Después de cuantificar el ROI, el enfoque pasa a centrarse en mantener la transparencia y cumplir con las regulaciones. Dado que el 72% de las empresas utilizan ahora la IA y la Ley de Inteligencia Artificial de la UE amenaza con sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación anual por incumplimiento, mantenerse al tanto de la gobernanza no es negociable. De hecho, casi el 70% de las empresas tienen previsto aumentar las inversiones en la gobernanza de la IA en los próximos dos años.
Para garantizar el cumplimiento, las organizaciones deben mantener registros detallados de las fuentes de datos, modelar los procesos de capacitación, los algoritmos de toma de decisiones y las validaciones de los resultados. Las auditorías periódicas deben evaluar el uso de los datos, la imparcialidad de los algoritmos y los protocolos de seguridad. Las tecnologías de IA explicable (XAI) son particularmente valiosas, ya que ayudan a las empresas a entender cómo los sistemas de IA toman decisiones, un factor fundamental para el cumplimiento normativo y la confianza de las partes interesadas, especialmente en áreas delicadas como la contratación, el servicio al cliente y las finanzas.
Incrustación Privacidad por diseño los principios desde el principio son esenciales. Esto incluye la implementación de políticas sólidas de gobernanza de datos, cifrado y controles de acceso para proteger la información confidencial y, al mismo tiempo, habilitar la funcionalidad de la IA.
Una vez evaluado el impacto, las organizaciones se enfrentan al desafío de escalar la personalización de la IA sin comprometer la gobernanza o la seguridad. Para 2027, se prevé que el 60% de las empresas no alcancen sus objetivos de IA debido a la debilidad de los marcos éticos. Es fundamental lograr el equilibrio adecuado entre la innovación y la supervisión. Las estructuras de gobierno flexibles que defiendan los principios éticos son cruciales, especialmente porque el 89% de los líderes de cumplimiento expresan su preocupación por los riesgos de privacidad de los datos y el 88% se preocupa por los desafíos de la gobernanza.
«Optimiza las aprobaciones y minimiza la fricción, lo que permite un despliegue más rápido de la IA y, al mismo tiempo, garantiza la seguridad, la equidad y la responsabilidad». — Treb Gatte, MBA, MCTS, MVP
Las plataformas como prompts.ai abordan estos desafíos al ofrecer herramientas de gobierno de nivel empresarial dentro de un sistema de orquestación de IA unificado. Funciones como el seguimiento de FinOps en tiempo real proporcionan una visibilidad total de los patrones de uso y gasto de la IA, mientras que las herramientas de cumplimiento integradas garantizan que los flujos de trabajo cumplan con los estándares normativos. Gracias a la supervisión transparente de los costes y a los créditos TOKN de pago por uso, las empresas pueden ampliar la personalización de la IA y, al mismo tiempo, mantener un control estricto sobre las finanzas y las operaciones.
Los equipos de gobierno interfuncionales son más eficaces cuando incluyen miembros de los departamentos empresarial, legal, de riesgos y de cumplimiento. Estos equipos deben establecer principios claros sobre la IA, actualizar las políticas para abordar los riesgos específicos de la IA y crear procedimientos de escalamiento para abordar las cuestiones éticas. Las organizaciones en las que el CEO supervisa directamente la gobernanza de la IA reportan los mayores beneficios financieros, haciendo hincapié en la importancia de la participación de los ejecutivos. Además, las empresas que utilizan la IA para la seguridad y la automatización ahorran una media de 2,22 millones de dólares en costes relacionados con las brechas de seguridad, en comparación con las empresas que no adoptan esas medidas.
Los sistemas de monitoreo continuo son cruciales para identificar los sesgos, los problemas de rendimiento y los riesgos de cumplimiento antes de que se agraven. Estos sistemas deben realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos en los diferentes grupos de usuarios, estar atentos a los resultados inesperados y mantener registros de auditoría detallados para las revisiones reglamentarias. Al implementar estas medidas, las organizaciones pueden crear flujos de trabajo de IA confiables y de alto impacto que impulsen la eficiencia empresarial.
La personalización del flujo de trabajo basada en la inteligencia artificial está transformando la forma en que operan las empresas. En lugar de depender de la automatización genérica, estos sistemas ahora se ajustan a los usuarios individuales, los departamentos y las necesidades empresariales específicas. Las empresas que adoptan flujos de trabajo de IA personalizados no solo mantienen su competitividad, sino que también marcan el ritmo.
La evidencia habla por sí sola. Los sectores que integran la IA avanzada obtienen avances espectaculares: la productividad laboral casi se quintuplica, el ROI oscila entre el 30 y el 200% en el primer año y hay mejoras notables en los clientes potenciales, las conversiones y la satisfacción de los empleados. Un importante 89% de los trabajadores a tiempo completo informan que se sienten más satisfechos en sus funciones, con 91% citando el ahorro de tiempo y un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal.
«No tengo tiempo para esto». La automatización del flujo de trabajo con IA aborda directamente este desafío, abordando el ciclo interminable de demasiadas tareas y muy poco tiempo. En el panorama competitivo actual, en el que la eficiencia determina el éxito, los flujos de trabajo de IA personalizados separan a los líderes de los que se quedan atrás.
Los ejemplos del mundo real de las principales empresas refuerzan este cambio. Citigroup, por ejemplo, ha proporcionado a la mayoría de sus 40.000 codificadores acceso a las herramientas de GenAI, lo que ha mejorado la productividad y la eficiencia al aumentar sus capacidades en lugar de sustituirlas. Del mismo modo, Morgan Stanley ha lanzado un asistente impulsado por IA, basado en IA abiertadel GPT-4, para gestionar las tareas administrativas y de investigación, lo que permite a los consultores centrarse más en las interacciones con los clientes.
Plataformas como prompts.ai demuestran cómo la consolidación de las herramientas de IA puede amplificar estos beneficios a mayor escala. Al integrar más de 35 de los principales modelos lingüísticos de gran tamaño en una única interfaz segura, las organizaciones reducen la proliferación de herramientas y, al mismo tiempo, mantienen la gobernanza y la rentabilidad. Gracias a funciones como el seguimiento de FinOps en tiempo real y los créditos TOKN de pago por uso, las empresas pueden ampliar sus soluciones de IA sin gastos inesperados.
La ventaja competitiva es evidente. De acuerdo con McKinsey, El 92% de los líderes empresariales están invirtiendo en la automatización de la IA para mejorar la productividad y optimizar las operaciones. Las empresas de rápido crecimiento generan Un 40% más de ingresos por personalización que sus competidores más lentos. Además, con El 71% de los consumidores esperan contenido personalizado y El 67% expresa su frustración cuando las interacciones carecen de personalización, retrasar la personalización del flujo de trabajo de la IA podría dejar a las empresas en desventaja.
La personalización del flujo de trabajo de la IA no consiste solo en adoptar nuevas tecnologías, sino en crear ventajas duraderas a través de una automatización que se adapte y mejore con el tiempo. Las organizaciones que hoy en día invierten en plataformas integrales de IA se están posicionando para aprovechar al máximo el potencial de la IA y, al mismo tiempo, mantener la seguridad, el cumplimiento y el control de los costos.
La pregunta es: ¿liderará su empresa esta transformación o correrá el riesgo de quedarse atrás?
Para proteger la privacidad de los datos y mantener la seguridad en los flujos de trabajo personalizados basados en inteligencia artificial, las empresas deben tomar algunas medidas críticas. Comience con métodos de cifrado seguros para proteger la información confidencial. Combina esto con sistemas de monitoreo en tiempo real para detectar y abordar rápidamente las posibles amenazas. Establecer políticas de manejo de datos claras y bien documentadas también es esencial para garantizar prácticas consistentes en todos los ámbitos.
Uso herramientas que priorizan la privacidad y la automatización de los procesos de cumplimiento puede ayudar a minimizar los errores humanos y, al mismo tiempo, ofrecer una capa adicional de protección para los datos confidenciales. Estas herramientas simplifican las medidas de seguridad, lo que facilita la gestión eficaz de los riesgos.
Es igualmente importante que las organizaciones realicen auditorías periódicas de sus sistemas de IA. También es fundamental mantenerse informado sobre los cambios en las normativas y proporcionar a los empleados una formación exhaustiva sobre las mejores prácticas de seguridad de los datos. Al seguir estos pasos, las empresas pueden adoptar la IA de manera responsable, garantizando la innovación y manteniendo la confianza de sus usuarios.
La integración de la IA en los sistemas empresariales no siempre es sencilla. Desafíos como sistemas heredados obsoletos, mala calidad de los datos, problemas de seguridad, y talento calificado limitado puede complicar el proceso. Muchos sistemas antiguos simplemente no están diseñados para soportar la IA moderna y, a menudo, carecen de las API o la interoperabilidad necesarias para una integración fluida. Además, los datos incoherentes o incompletos pueden afectar gravemente a la eficacia de la IA. Los riesgos de seguridad, en particular los relacionados con la protección de la información confidencial, y la falta de experiencia especializada aumentan aún más la complejidad.
Para superar estos obstáculos, las empresas pueden tomar varias medidas. Utilizando soluciones de middleware puede ayudar a cerrar las brechas de compatibilidad, mientras que el desarrollo de API personalizadas garantiza una mejor integración del sistema. Priorizar medidas de limpieza y protección de datos puede mejorar significativamente el rendimiento y la seguridad de la IA. Al mismo tiempo, invertir en programas de formación específicos puede ayudar a los empleados a desarrollar las habilidades necesarias para gestionar e implementar la IA de forma eficaz. Al abordar estos obstáculos de manera frontal, las empresas pueden aprovechar mejor la IA para agilizar las operaciones y fomentar la innovación.
Para medir el retorno de la inversión (ROI) de los flujos de trabajo personalizados mediante IA, las empresas deben tener en cuenta ambos métricas cuantitativas y ventajas cualitativas.
Desde el punto de vista cuantitativo, métricas como la reducción de costos, el crecimiento de los ingresos, el aumento de la eficiencia y la reducción de los cuellos de botella operativos ofrecen información mensurable sobre el impacto financiero. Estas cifras reflejan directamente las mejoras en los resultados de la empresa.
Los beneficios cualitativos, aunque son más difíciles de medir, tienen el mismo impacto. Incluyen una mejor experiencia de usuario, una imagen de marca más sólida y una mayor flexibilidad dentro de la organización. Al evaluar tanto las cifras concretas como los beneficios intangibles, las empresas pueden hacerse una idea completa de cómo los flujos de trabajo impulsados por la IA añaden valor y contribuyen al crecimiento a largo plazo.
