Aplicaciones de la IA: innovación y futuro

Las aplicaciones de la IA en las empresas son variadas y hay soluciones para cada industria, sector y empresa.

Sin embargo, y a pesar del interés de las empresas de usar la inteligencia artificial, la implementación es baja. Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) retomados por The Competitive Intelligence Unit (CIU) revela que sólo el 0.5% de las compañías han adoptado esta tecnología. Esta cifra se desprende de los resultados de los Censos Económicos 2024 del INEGI, que proporcionan una visión detallada sobre la adopción de tecnologías emergentes en el sector empresarial mexicano.

En las micro-empresas, la proporción es casi nula con 0.1% de uso, en las pequeñas es de 6.1%, mientras que en aquellas medianas y grandes asciende a 14.2% y 17%, respectivamente, explica la consultora.

“Esto refleja que la IA aún se percibe como una tecnología costosa o difícil de implementar, lo que limita su adopción en empresas de menor escala. Sin embargo, su potencial es enorme, ya que permite eficientizar procesos, analizar grandes volúmenes de información y mejorar la toma de decisiones estratégicas”, asegura The CIU.

¿Cómo está transformando la IA la automatización de procesos empresariales?

Adriana Rodríguez Rosales, investigadora del Centro de Evolución Digital de la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey, explicó a IT Masters Mag que las aplicaciones de la IA están revolucionando la automatización de procesos empresariales al ir más allá de la simple ejecución de tareas repetitivas. Esta perspectiva se alinea con las investigaciones del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), que destacan cómo la IA está transformando los procesos empresariales mediante la automatización inteligente.

“Hoy, gracias a la IA, hablamos de automatización inteligente, donde los sistemas no solo hacen, sino que aprenden y optimizan”, señala Rodríguez Rosales.

En su experiencia con empresas de manufactura, retail y servicios, la investigadora ha visto cómo la IA permite automatizar no solo flujos operativos sino también decisiones complejas basadas en patrones de datos.

Por ejemplo, en un caso reciente, apoyó a una empresa a integrar IA en su proceso de atención al cliente: el sistema no solo respondía consultas, sino que predecía intenciones, sugería productos y escalaba los casos más críticos a un agente humano, reduciendo el tiempo de resolución en más del 40%.

“La IA transforma porque convierte cada proceso automatizado en una fuente de mejora continua, alimentada por datos en tiempo real”, comparte

¿Qué aplicaciones de la IA están revolucionando la atención al cliente y la experiencia del usuario?

Rodríguez Rosales menciona que las aplicaciones de la IA más efectivas son aquellas que generan valor inmediato y son escalables.

Algunas de las aplicaciones que la experta advierte como más innovadoras y con mejores resultados son:

• Análisis predictivo de clientes y ventas: permite anticipar comportamientos de compra, rotación o demanda futura.
• Chatbots con NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural): transforman la experiencia del cliente en canales digitales.
• Optimización de inventarios y cadenas de suministro: a través de algoritmos que aprenden de los patrones de consumo y logística.
• Procesamiento inteligente de documentos: la IA extrae, clasifica y organiza información de forma automática, lo cual es clave en sectores como financiero, legal y salud.
• IA generativa: en marketing y comunicación interna, para crear contenidos ágiles y personalizados en escala.

Estas soluciones no solo reducen costos, sino que aumentan la velocidad de respuesta estratégica, destaca la investigadora del Tec de Monterrey.

¿De qué manera la IA está optimizando la toma de decisiones en la gestión de datos?

“La toma de decisiones ya no depende solo de la experiencia o la intuición: la IA nos permite convertir grandes volúmenes de datos en decisiones informadas y oportunas. Esto es esencial en un entorno donde la velocidad y la precisión son claves para competir”, asegura Rodríguez Rosales.

La investigadora destaca que, gracias al uso de modelos de machine learning y procesamiento de lenguaje natural, las organizaciones están identificando patrones ocultos en los datos, anticipando cambios en el mercado y personalizando sus estrategias en tiempo real.

Además, comenta que la IA mejora la calidad de los datos mediante técnicas de limpieza automática, detección de anomalías y predicción de valores faltantes. “Esto reduce errores y eleva la confiabilidad de los insights que los líderes usan para planear y actuar”.

¿Cuáles son las aplicaciones más innovadoras de la IA en el sector de la salud y la medicina?

De acuerdo con el Instituto Tecnológico de Aragón, los beneficios de aplicaciones de la IA en el sector de la salud y la medicina son muchos y muy variados. Esta visión es respaldada por la Organización Mundial de la Salud (OMS), que ha publicado directrices sobre la ética y gobernanza de la inteligencia artificial en salud, subrayando su potencial para mejorar la atención médica.

Puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo de los profesionales de la salud para centrarse en actividades de mayor valor añadido y reduciendo errores humanos

Además, la IA permite que se lleve a cabo el análisis de gran cantidad de datos, para tomar decisiones rápidas y precisas. “Esta capacidad es especialmente útil en la investigación y desarrollo de nuevos tratamientos y dispositivos médicos, donde la IA puede identificar patrones y tendencias que serían difíciles de detectar de otra manera”, resaltan.

“La inteligencia artificial puede ayudar a personalizar los tratamientos médicos. Al analizar el perfil genético, el historial médico y otros factores individuales de un paciente, los sistemas de inteligencia artificial pueden recomendar terapias específicas que tengan más probabilidades de ser efectivas para ese individuo en particular”, resalta en su artículo, Rodolfo de Jesús Palencia Vizcarra, Internista titular de la Clínica de Neurociencias NBT – Plexus.

Bajo esta línea, comparte que, esta medicina de precisión, “tiene el potencial de mejorar los resultados clínicos y reducir los efectos secundarios adversos”.

Las aplicaciones de la IA en el sector salud también impactan la cadena de suministro y la logística pues se asegura que los suministros críticos estén disponibles cuando se necesitan y se reducen costos.

Entre las cinco aplicaciones de la IA para el sector de la salud y la medicina, el Instituto destaca cinco:

1. Diagnóstico asistido por IA: los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar rayos X, tomografías y resonancias magnéticas, identificando patrones y anomalías que pueden ser difíciles de detectar para el ojo humano. Esta tecnología, no sólo mejora la precisión del diagnóstico, sino que también reduce el tiempo necesario para obtener resultados, lo que es vital en situaciones críticas.
2. Detección precoz de enfermedades: utilizando grandes volúmenes de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden identificar señales tempranas de enfermedades como el cáncer, la diabetes y enfermedades cardíacas, permitiendo intervenciones tempranas y mejorando significativamente los resultados para los pacientes.
3. Monitoreo: los dispositivos portátiles y wearables equipados con IA están transformando la monitorización de los pacientes ya que rastrear parámetros de salud en tiempo real, tales como el ritmo cardíaco, los niveles de glucosa y la actividad física.
4. Robótica médica: los robots quirúrgicos pueden realizar procedimientos complejos con una precisión milimétrica, reduciendo el riesgo de errores y acelerando la recuperación del paciente. Además, la IA en robótica médica permite la rehabilitación adaptativa, proporcionando terapia física personalizada para mejorar los resultados de los pacientes.
5. Gestión de inventarios y logística: la IA tiene la capacidad de optimizar los procesos de la cadena de suministro del sector, prediciendo la demanda de productos médicos y gestionando el inventario de manera eficiente. Los sistemas basados en IA pueden automatizar la logística y la distribución de productos médicos, asegurando que los suministros críticos estén disponibles cuando se necesitan y reduciendo los costes operativos.

¿Cómo está impactando la IA en la seguridad cibernética y la prevención de fraudes?

La ciberseguridad se ve significativamente impactada por la Inteligencia Artificial, que ofrece nuevas herramientas para identificar, analizar y prevenir amenazas en línea, indica la Cyber Management Alliance

Las aplicaciones de la IA pueden evaluar enormes volúmenes de datos, detectar anomalías e identificar patrones sospechosos en el espacio de detección de amenazas, lo que ayuda a identificar ataques no identificados o sofisticados.

Además de analizar y categorizar adecuadamente los datos de la red, identificar malware y pronosticar posibles debilidades, la inteligencia artificial también ayuda a las empresas para defenderse de los ataques cibernéticos, explica la organización.

Las aplicaciones exitosas de la IA en ciberseguridad incluyen algoritmos basados ​​en redes neuronales para la detección de ataques de phishing y sistemas de aprendizaje automático que pueden identificar automáticamente nuevas variedades de malware.

Sin embargo, también pueden existir riesgos y dificultades relacionados con el uso de inteligencia artificial en ciberseguridad, como la posibilidad de ataques a los sistemas de IA o falsos positivos, advierte la Alianza.

Para que las empresas usen las aplicaciones de la IA como parte de su ciberseguridad, la organización internacional recomienda las siguientes:

• Detección automática de vulnerabilidades: la Inteligencia Artificial puede escanear el código y examinar las aplicaciones, detecta automáticamente puntos débiles en el código o configuraciones incorrectas, lo que facilita la implementación de las reparaciones necesarias.
• Predicción de ataques: la IA puede examinar los datos de los ataques, incluyendo sus características y firmas. Esto permite aplicar medidas de contención contra posibles amenazas a tiempo.
• Automatizar la respuesta a incidentes: la IA puede evaluar automáticamente los datos de los eventos, categorizarlos según su gravedad y, posteriormente, tomar las medidas necesarias, como bloquear el tráfico sospechoso o generar una alerta de respuesta.

Mientras que en materia de prevención del fraude, las aplicaciones de la IA permiten contar con un enfoque que implica análisis de datos, modelado de comportamiento y aprendizaje en tiempo real.

Elimina los problemas de creación de reglas que no pueden evolucionar con el tiempo y que siguen la aparición de nuevos tipos de fraude, menciona el Artificial Intelligence Board of America.

Actualmente, existe algunas aplicaciones de la IA que ayudan en la detección de fraudes para temas como la gestión de transacciones en tiempo real, analiza factores de comportamiento, existe modelos de IA adaptativos para aprender a identificar nuevos patrones y genera alertas para atender posibles fraudes en tiempo real.

¿Qué aplicaciones de la IA están impulsando la personalización en el marketing y las ventas?

Los usos actuales de las aplicaciones de la IA generativa en marketing consisten principalmente en proyectos piloto listos para usar integrados en los flujos de trabajo existentes, de acuerdo con Mc Kinsey.

Estos esfuerzos están aportando un valor inmediato al ayudar a las empresas a generar textos e imágenes en menos tiempo, personalizar campañas, responder y aprender de los comentarios de los clientes.

También están ayudando a las empresas a aprender sobre la IA generativa, crear las capacidades que necesitarán para aprovecharla de manera más profunda y liberar a empleados valiosos para tareas de mayor nivel.

Éste es uno de los atractivos de la IA generativa, subraya la consultora, pues tiene el potencial de aportar valor rápidamente, a diferencia de otras tecnologías que solo recompensan a las empresas después de años de inversión.

Algunos de los usos de las aplicaciones de la IA en marketing y ventas son los siguientes:

¿Cómo se aplican las técnicas de IA en la optimización de la cadena de suministro y la logística?

La Inteligencia Artificial en la cadena de suministro desempeña un papel fundamental en la transformación de la logística de las organizaciones debido a varios factores clave, asegura la Universidad ADEN. Esta afirmación es coherente con los hallazgos de la Universidad de Cambridge, que ha investigado cómo la IA optimiza las cadenas de suministro, mejorando la eficiencia y reduciendo costos

Entre los usos que tienen las aplicaciones de la IA en la cadena de suministro y la logística, la institución educativa enumera los siguientes:

• Optimización de procesos: la IA puede analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en algoritmos avanzados, esto permite optimizar los procesos de la cadena de suministro, como la planificación de la demanda, la gestión de inventario, la programación de rutas de transporte y la gestión de almacenes.
• Predicción de la demanda: la IA analiza datos históricos de ventas, factores económicos, tendencias del mercado y otros datos relevantes para predecir la demanda futura de los productos, lo que ayuda a las empresas a ajustar su producción y gestión de inventario de manera más precisa, evitando así el exceso o la escasez de existencias.
• Optimización del transporte: permite mejorar las rutas de transporte, teniendo en cuenta factores como la distancia, el tráfico, las restricciones legales y las preferencias del cliente.
• Gestión de inventario inteligente: ésta tecnología puede analizar datos en tiempo real sobre los niveles de inventario, las tasas de rotación y la demanda esperada, y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para optimizar la gestión del inventario.
• Mantenimiento predictivo: la IA puede monitorear el estado de los activos de la cadena de suministro, como maquinaria y equipos, y predecir fallos o necesidades de mantenimiento antes de que ocurran para contar con una planificación proactiva de las actividades de mantenimiento.

Preguntas frecuentes sobre aplicaciones de la IA

¿Cómo se puede medir el retorno de inversión (ROI) de la implementación de aplicaciones de IA?

La IA permite eficientizar procesos y mejorar decisiones estratégicas. El ROI se mide evaluando reducciones en costos operativos, incrementos en eficiencia, velocidad de respuesta y personalización de servicios.

¿Qué consideraciones éticas y legales son cruciales al desarrollar aplicaciones de IA?

En aplicaciones de IA para ciberseguridad hay riesgos como ataques a sistemas o falsos positivos. Es clave garantizar la privacidad de los datos, prevenir fraudes y minimizar riesgos por uso indebido.

¿Cómo se pueden integrar las aplicaciones de IA con los sistemas empresariales existentes?

Las empresas integran IA generativa y automatización inteligente en ERP y sistemas internos, especialmente en marketing, atención al cliente y logística, generando mejoras inmediatas sin grandes cambios estructurales.

¿Qué habilidades y perfiles profesionales son necesarios para implementar y gestionar aplicaciones de IA?

Se necesitan perfiles con experiencia en modelos de lenguaje LLM, aprendizaje por refuerzo, procesamiento de lenguaje natural y ciberseguridad aplicada a sistemas inteligentes.

¿Cómo se pueden superar los desafíos de la privacidad y la seguridad de los datos en las aplicaciones de IA?

La integración inteligente de datos con IA permite detectar vulnerabilidades, escanear código, automatizar respuestas y minimizar riesgos en tiempo real mediante modelos adaptativos.