El debate sobre la IA generativa ha cambiado.
La pregunta del año pasado - ”¿Qué puede hacer esta tecnología?”- ha sido sustituida por otra más urgente: “¿Dónde aporta un valor empresarial cuantificable?”. A medida que se asienta el polvo de la ola inicial de experimentación, están surgiendo patrones claros sobre dónde y cómo estas herramientas producen impacto.
Esto es lo que los líderes deben saber.
Operaciones con clientes: Donde la IA generativa es más rentable
Las funciones orientadas al cliente muestran sistemáticamente el ROI más rápido y significativo de las implantaciones de IA generativa. El verdadero poder de la tecnología reside en su capacidad para revisar flujos de trabajo operativos completos.
En KLM Royal Dutch Airlines, los agentes de IA se utilizan para procesar más de un millón de datos. 50% de consultas de clientes, desde la nueva reserva de vuelos hasta la gestión de reclamaciones de equipaje en 15 idiomas. Los tiempos de respuesta se redujeron de horas a segundos gracias a la asistencia 24/7 hiperpersonalizada que ofrecen los agentes de IA.
Por su parte, Einstein Copilot de Salesforce aborda el coaching dinámico de ventas analizando las llamadas de los clientes en tiempo real y sugiriendo las mejores acciones a los representantes en función del tono y el contenido. 30% ciclos de transacción más rápidos.
La clave está en centrarse en las interacciones repetitivas de gran volumen, en las que las pequeñas mejoras de eficiencia se acumulan rápidamente.
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La nueva revolución industrial de la creación de contenidos
Los equipos creativos y de marketing están pasando de los experimentos puntuales a la adopción sistemática de la IA. La IA no está sustituyendo a los creativos, sino que les permite centrarse en estrategias de alto valor automatizando la rutina. Incluso está ayudando a los equipos a digerir más rápidamente información crucial en sectores complejos.
El año pasado, Bloomberg lanzó resúmenes de llamadas de beneficios basados en inteligencia artificial, diseñados para convertir los informes de beneficios en informes de resultados. informes listos para el análisis en segundos. Se trata de un trabajo que antes llevaba horas al personal subalterno. La herramienta ayuda a los usuarios a descodificar información financiera compleja y a extraer información sobre temas como la asignación de capital, los planes de contratación y mano de obra, los problemas de la cadena de suministro y la demanda de los consumidores. En el lado más creativo de las cosas, Unilever genera ahora imágenes de productos utilizando IA, manteniendo la coherencia de la marca al tiempo que crea imágenes. el doble de rápido y 50% más barato.
Malla de datos: Una gobernanza que se adapta a la innovación
Los modelos centralizados de gobernanza de datos, en los que TI dicta todas las políticas, a menudo chocan con el ritmo de los negocios modernos. Data Mesh, un paradigma emergente, ofrece una solución. En lugar de un cuello de botella, la gobernanza se convierte en una responsabilidad compartida. Las unidades de negocio son propietarias de sus dominios de datos, pero se adhieren a normas globales, habilitadas por herramientas de autoservicio. Imagínese a un equipo de marketing comprobando las normas de cumplimiento a través de una API antes de lanzar un nuevo proyecto de análisis de clientes: sin tickets ni retrasos. Para los ejecutivos, este enfoque equilibra el control con la agilidad, garantizando que la gobernanza no ahogue la innovación.
La revolución silenciosa en la eficiencia del back-office
Aunque menos llamativa que las aplicaciones para clientes, la automatización de procesos internos ofrece algunos de los rendimientos más constantes.
El copiloto IA del conglomerado multinacional Honeywell gestiona las solicitudes rutinarias del servicio de asistencia informática, corte de billetes procesados por humanos por 80%. Otra herramienta de IA recurre a la base de conocimientos de la empresa, compuesta por 350.000 páginas de manuales de productos y 50.000 artículos internos, para resolver consultas de los empleados de forma autónoma. En Brasil, la empresa de servicios digitales Fluna ha automatizado el análisis y la redacción de acuerdos legales mediante IA, conseguir la precisión de extracción de datos 92% manteniendo a salvo la información confidencial.
Estas aplicaciones comparten tres rasgos: métricas de éxito claras, datos de entrada estructurados y puntos de supervisión humana.
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Navegar por el campo de minas de la aplicación
Por cada historia de éxito, hay un montón de proyectos piloto que nunca lograron salir de los tacos de salida. Así que, ¿cuáles son los factores diferenciadores y cómo puedes asegurarte de que tu caso de uso pasa de ser un sueño a tener un impacto?
En primer lugar, hay que empezar por los puntos débiles, no por la tecnología. La previsión de inventario impulsada por IA de Walmart tuvo éxito porque se centró en el problema conocido de los grandes capitales de exceso de existencias y desabastecimiento.
A continuación, elija un área en la que centrarse y valídela antes de ampliarla lanzando proyectos piloto controlados. En el caso de una empresa de servicios financieros, el piloto de un chatbot de IA para las reclamaciones de los clientes podría desarrollarse en tres fases:
- Fase 1: la IA sugiere respuestas a los agentes, que aprueban cada respuesta
- Fase 2: La IA responde automáticamente a 20% de consultas sencillas como la comprobación de saldos o los horarios de las sucursales.
- Fase 3: Tras la validación de la precisión de 90%, gestiona 50% de casos de forma totalmente autónoma.
Una vez que su caso de uso esté totalmente implantado, mida lo que importa haciendo un seguimiento del impacto en los KPI operativos, no sólo en el rendimiento técnico.
Qué deben hacer los líderes
- Realice proyectos piloto específicos: Identificar uno o dos procesos en los que un pequeño aumento de la eficiencia tendría un impacto desproporcionado.
- Aumentar la capacitación con sensatez: Equipar a los equipos para trabajar con IA (ingeniería rápida, validación) en lugar de sustituir funciones al por mayor.
- Presione a los proveedores: Exigir estudios de casos que muestren los resultados empresariales (aumento de ingresos, reducción de costes), no sólo las capacidades técnicas.
Las implantaciones más exitosas tratan la IA generativa como un acelerador de las estrategias existentes, no como una solución mágica. La mejor forma de empezar a ver resultados reales es encontrar el punto débil y ver qué puede hacer la IA para ayudarle a resolverlo.
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