🤖 Decálogo IA para innovar profesionalmente en tu empresa

Me encuentro con CEOs y directores de corporaciones que me dicen que están innovando con IA. Cuando les pregunto por lo que hacen, me dicen que están experimentando. En la mayoría de los casos son una o dos personas dedicando un rato a la semana con ChatGPT o Copilot.

🤯 ESO NO ES TRABAJAR PROFESIONALMENTE E INNOVANDO GRACIAS LA IA PARA TU EMPRESA. Eso es darse una vuelta. Y ¡ojo! que el ritmo frenético de avance que lleva la IA generativa afronta desafíos.

Hasta ahora, entrenar modelos con datos masivos ha sido la norma, pero expertos como Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, advierten que este enfoque está llegando a su tope y la clave está en «ampliar lo correcto».

👉🏻  Así que vamos a poner el nivel básico al que tienes que estar. Si tienes todos los check en verde, entonces tu empresa y tus equipos están preparados para el siguiente nivel diferencial. Si no, apunta las que te falten.

🧐 Analiza las tareas con uso intensivo de datos

Elige las áreas donde el análisis de datos con IA pueda generar el mayor retorno de inversión (ROI). Por ejemplo, si tus clientes son una prioridad estratégica, enfócate primero en las herramientas de personalización y predicción de comportamiento. Si estás optimizando costes, apunta a inventarios y gastos operativos

1. Identifica y prioriza procesos clave:

• Analiza tareas que consumen grandes volúmenes de datos y tienen alto impacto en el negocio, como análisis de clientes, gestión de inventarios o previsión financiera.
• Clasifica estos procesos según su potencial de mejora con IA.

2. Prepara datos y equipos:

• Asegúrate de que los datos estén limpios, estructurados y listos para ser procesados por la IA.
• Capacita a los equipos para interpretar los resultados y validar las decisiones automatizadas.

3. Adopta herramientas estratégicas:

• Utiliza soluciones específicas como Salesforce Einstein (marketing), Blue Yonder (logística) o Workday (RRHH) que se adapten a las necesidades de tu empresa.
• Prioriza herramientas que generen un alto retorno de inversión en personalización, optimización o predicción.

Ejemplos prácticos:

• Sector Retail: Amazon utiliza IA para analizar patrones de compra y ajustar dinámicamente los precios, maximizando la competitividad y las ventas.
• Salud: los sistemas de IA, como IBM Watson Health, procesan enormes cantidades de datos médicos para identificar tratamientos personalizados para pacientes.
• Finanzas: los algoritmos de IA en los bancos revisan transacciones en tiempo real para detectar fraudes con mayor precisión que los métodos tradicionales.

🤖 Identifica procesos repetitivos basados en reglas.

Comienza por automatizar las tareas repetitivas que consumen más tiempo y recursos, pero aportan poco valor estratégico. Esto liberará a tu equipo para enfocarse en actividades más creativas y de alto impacto, mientras la IA se encarga de lo rutinario.

1. Detecta tareas repetitivas:

• Identifica procesos rutinarios como facturación, atención al cliente o gestión de nóminas que consumen tiempo y no requieren decisiones complejas.
• Evalúa cuáles generan cuellos de botella o insatisfacción en el equipo.

2. Automatiza con herramientas específicas:

• Adopta soluciones como UiPath (facturación), Zendesk o ChatGPT (atención al cliente) para agilizar estas tareas.
• Integra herramientas de automatización con los sistemas existentes para evitar interrupciones.

3. Optimiza y escala:

• Monitorea el desempeño de las tareas automatizadas para identificar áreas de mejora.
• Reinvierte el tiempo ahorrado en actividades estratégicas, como innovación o atención personalizada a clientes clave.

Ejemplos prácticos:

• Facturación: plataformas como UiPath automatizan el procesamiento de facturas, desde la extracción de datos hasta la verificación y el pago.
• Consultas de servicio al cliente: los chatbots basados en IA, como ChatGPT o los de Zendesk, resuelven preguntas comunes de clientes de manera inmediata, reduciendo el tiempo de espera y mejorando la experiencia del usuario.
• Recursos Humanos: IA como HireVue analiza solicitudes de empleo y clasifica candidatos, acelerando los procesos de selección.

👍🏻 Mejorar la toma de decisiones con análisis predictivo

Utiliza el análisis predictivo para transformar decisiones reactivas en estrategias proactivas para áreas críticas donde generar una ventaja competitiva significativa.

1. Identifica decisiones estratégicas clave:

• Enfócate en áreas donde la previsión pueda marcar la diferencia, como planificación financiera, gestión de inventarios o personalización de marketing.
• Prioriza decisiones que actualmente se basen en datos históricos y que puedan beneficiarse de insights en tiempo real.

2. Incorpora herramientas predictivas:

• Utiliza plataformas como Microsoft Power BI (forecasting financiero), Blue Yonder (logística) o HubSpot (marketing) que analicen patrones y ofrezcan recomendaciones basadas en datos.
• Asegúrate de que las herramientas puedan integrarse con tus sistemas existentes para maximizar su utilidad.

3. Fomenta un enfoque proactivo:

• Usa los resultados del análisis predictivo para anticiparte a problemas, ajustar estrategias y optimizar recursos.
• Adopta un sistema de mejora continua, donde los modelos aprendan y se ajusten con nuevos datos.

Ejemplos prácticos:

• Logística y cadena de suministro: UPS utiliza IA para optimizar rutas de entrega con su sistema ORION, ahorrando millones de litros de combustible al año.
• Marketing: empresas como Netflix emplean análisis predictivo para personalizar recomendaciones de contenido, aumentando la retención de usuarios.
• Industrial: General Electric aplica IA para predecir fallos en sus turbinas, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.

¿Es suficiente con esta hoja de ruta?

Para estar en la línea de la innovación empresarial este es el básico si no estás haciendo todo esto, preocúpate. 🤔

Si lo estás haciendo ya, perfecto ✅. Aunque ya está buscando nuevas soluciones:

• Nuevos chips y hardware: OpenAI y otras empresas trabajan en desarrollos tecnológicos para lidiar con las enormes demandas de procesamiento.
• Datos más relevantes: la industria apuesta por entrenar con información más específica y significativa, incluso generada por las propias IA.

Mejorar lo existente: modelos como el reciente o1 de OpenAI incorporan capacidades de razonamiento avanzadas. Por ejemplo, han pasado de resolver el 13 % de los problemas de la IMO a un impresionante 83 %, gracias a técnicas como el «cómputo en tiempo de prueba».

📚Lecturas interesantes seleccionadas para ti:

• Decoder se hace eco de las recientes declaraciones del cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, donde predice una nueva «era de descubrimientos» en la IA mientras la escalabilidad de los LLM alcanza su límite.
• ByteDance, la empresa detrás de TitTok, está entrenando a su propio LLM. Sus directivos están preocupados que la expansión de la IA fuera de China pueda enfrentar reacciones geopolíticas adversas. Lo cuenta The Information.
• Los derechos de autor y contenido siguen siendo un caballo de batalla en el día a día de OpenAI. Business Insider alertó hace semanas que el abogado de la compañía involucra al cofundador Ilya Sutskever en su respuesta al juez.

ℹ️ ¿Cómo hago Buzzwords?

He utilizado la mayor cantidad de fuentes posibles, particularmente me gustan: The Information, Platformer, … Aparte utilizo inteligencia artificial generativa, como GPT-4o, para traducir y mejorar los textos.