Mpolishuk's Blog

En estos tiempos existe mucha expectativa de emplear o considerar emplear la inteligencia artificial en los negocios. Lo peor es que algunos consideran que están empleando inteligencia artificial cuando en realidad están teniendo un apoyo simple de alguna aplicación de inteligencia artificial. Por lo anterior, pretendo efectuar una guía simple para clasificar el uso de inteligencia artificial (IA) en las empresas, la cual divido en 5 niveles discretos, siendo el primero el más básico hasta el quinto que sería el más avanzado.

Para hacer este criterio he considerado como puntos relevantes el grado de integración al negocio con sus características clave, las ventajas competitivas que aporta, algunos ejemplos y las oportunidades que ofrece la IA en cada nivel.

Nivel 1: Automatización básica (IA operativa)

• Características: Uso de IA para automatizar tareas repetitivas y simples, como el procesamiento de datos, gestión de correos electrónicos o atención al cliente mediante chatbots básicos.
• Ventajas Competitivas: Ahorro de tiempo en tareas administrativas, reducción de costos operativos y aumento de la eficiencia en procesos simples.
• Ejemplos: Chatbots de atención al cliente que responden preguntas frecuentes, herramientas de análisis de datos para generar reportes simples.
• Oportunidades: Mejora en la eficiencia de áreas como atención al cliente, soporte y operaciones rutinarias. Existe una gran cantidad de aplicaciones que se pueden comprar como un servicio bajo demanda y son muy fáciles de instalar.

Nivel 2: Análisis de datos y reportes automatizados

• Características: La IA se utiliza para analizar grandes cantidades de datos y generar reportes o hallazgos clave (insights) de manera automática, identificando patrones básicos en los datos, creando así nuevas formas de información.
• Ventajas Competitivas: Mejores decisiones basadas en datos históricos y actuales, pero con análisis limitado a tendencias generales.
• Ejemplos: Herramientas de análisis de datos (como dashboards de inteligencia de negocios o “business inteligence” ) que permiten monitorear indicadores clave de desempeños conocidos como “KPIs”, o sistemas de predicción de ventas basados en datos históricos.
• Oportunidades: Mejor toma de decisiones y optimización de procesos a corto plazo, aunque con limitada personalización a necesidades muy puntuales del negocio.

Nivel 3: IA predictiva

• Características: Empleo de IA para hacer predicciones sobre el futuro basándose en datos históricos, como la predicción de demanda o el análisis predictivo de clientes.
• Ventajas Competitivas: Capacidad para anticipar cambios en el mercado, optimizar inventarios, mejorar la planificación estratégica, estudio de la competencia y adelantarse a ella en ciertos mercados.
• Ejemplos: Modelos predictivos para estimar demanda de productos, herramientas de análisis de comportamiento de clientes con recomendaciones personalizadas.
• Oportunidades: Optimización de recursos, reducción de desperdicios, mejora en la experiencia del cliente y toma de decisiones más informadas y ágiles.

Nivel 4: IA adaptativa e integrada

• Características: Integración de IA en múltiples procesos de la empresa de manera adaptativa, donde la IA no solo predice, sino que también actúa de manera autónoma, ajustando sus decisiones en tiempo real, en pocas palabras, aprende de lo que va pasando y se vuelve cada vez más precisa.
• Ventajas Competitivas: Mayor agilidad y capacidad de respuesta en entornos dinámicos, como la personalización avanzada de productos o servicios, y la optimización automatizada de operaciones.
• Ejemplos: Sistemas de recomendación personalizados en tiempo real (como en plataformas de streaming), sistemas de precios dinámicos que ajustan tarifas de productos automáticamente.
• Oportunidades: Ventajas competitivas fuertes gracias a la capacidad de adaptación continua a cambios en el mercado y personalización masiva en todo lugar, basándose en diversas fuentes de información de las que se pueden extraer las causas y correlaciones.

Nivel 5: IA autónoma e innovadora

• Características: Uso de IA avanzada que no solo opera de manera autónoma, sino que es capaz de tomar decisiones estratégicas complejas, innovar y proponer nuevas soluciones a problemas no previamente definidos.
• Ventajas Competitivas: Diferenciación radical en el mercado a través de innovaciones disruptivas, donde la IA puede identificar nuevas oportunidades de negocio, crear productos o servicios nuevos, e incluso transformarse en el núcleo de la organización.
• Ejemplos: IA para la creación de nuevos productos o servicios, empresas cuyo modelo de negocio se basa en la IA (como Tesla con la conducción autónoma o DeepMind en el ámbito de la investigación científica).
• Oportunidades: Liderazgo disruptivo en el mercado, posibilidad de redefinir industrias completas, creación de nuevas fuentes de ingresos basadas en la innovación continua. La competencia difícilmente puede anticiparse, lo más que puede hacer es copiar lo que ya ha sucedido mucho tiempo después.

Conclusiones

En general se pueden resumir las ventajas de cada nivel de la siguiente forma:

• Nivel 1: Ahorro de tiempo y costos en tareas operativas.
• Nivel 2: Mejora en la toma de decisiones con análisis de datos.
• Nivel 3: Capacidad de anticipación a cambios y optimización proactiva.
• Nivel 4: Adaptabilidad en tiempo real y personalización avanzada.
• Nivel 5: Innovación disruptiva y ventaja competitiva duradera.

Estos grados de competitividad se han alineado a situaciones de valor para los negocios y no es la única forma de medir los grados de aplicación de la IA, sin embargo, al entenderse se puede ubicar el grado de empleo de IA a aspectos clave del negocio. Por lo anterior, cada empresa puede llegar a efectuar su propia clasificación para poder medir su desempeño de mejor manera con respecto a sus propias necesidades y requerimientos de acuerdo con el segmento del mercado al que pertenecen.