Impulsando la eficiencia empresarial con IA

Los carritos de compras autónomos que siguen a los clientes en los supermercados o los robots que recolectan verduras más rápido que los humanos pueden captar titulares, pero las aplicaciones más convincentes de la tecnología de IA y aprendizaje automático se encuentran en la trastienda. Las empresas están mejorando mucho en eficiencia al aplicar herramientas impulsadas por IA y aprendizaje automático a procedimientos del “backoffice”, como el procesamiento de documentos, la entrada de datos, el ‘onboarding’ de empleados o la automatización de flujos de trabajo.

El poder de la automatización para aumentar la productividad en la retaguardia ha sido evidente durante décadas, pero la reciente aparición de herramientas avanzadas de IA y aprendizaje automático representa un cambio significativo en lo que la automatización puede lograr, incluso en sectores muy regulados como la atención médica.

En el pasado, se veía a la IA como una tecnología compleja y costosa que solo estaba al alcance de grandes empresas con bolsillos grandes. Sin embargo, el desarrollo de herramientas generativas de IA fáciles de usar ha permitido que empresas de todos los tamaños experimenten con la IA y vean cómo puede beneficiar sus operaciones.

No sólo eso, fabricantes como Microsoft ya ponen a disposición de las medianas y pequeñas empresas funcionalidad de IA avanzada tanto en su línea de aplicaciones ofimáticas Microsoft 365 (el anterior Office) como en sus soluciones de gestión empresarial Dynamics 365, incluyendo la plataforma en la nube Azure y aplicaciones de Inteligencia de Negocio y desarrollo de aplicaciones Power Platform.

El enfoque de Microsoft hacia la IA se centra en la creencia de que la IA debe ser inclusiva, respetuosa y transparente. La compañía tiene como objetivo crear soluciones de IA que sean accesibles para todos, independientemente de su experiencia técnica, y en las que se pueda confiar para tomar decisiones éticas y responsables. Para lograr esto, Microsoft está invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA, asociándose con organizaciones para promover la IA responsable e integrando soluciones de IA en sus productos y servicios.

El Informe Global sobre IA de McKinsey revela que la adopción de la IA se ha más que duplicado desde 2017, con un 50% de los encuestados que han adoptado la IA en al menos un área de negocios, frente al 20% en 2017. Este crecimiento en la adopción se debe a la creciente presión sobre las organizaciones para lograr más con menos recursos, especialmente ante condiciones económicas duras y expectativas crecientes de los clientes.

El informe también destaca que las organizaciones están realizando inversiones más grandes en IA, participando en prácticas más avanzadas y mostrando signos de un mejor desempeño en el competitivo mercado de talento en IA. A pesar de la adopción constante de la IA, el informe indica que el uso de herramientas de IA generativa se está extendiendo rápidamente, con un tercio de los encuestados informando un uso regular de estas herramientas. Sin embargo, la adopción general de herramientas de IA ha permanecido estable, con una adopción concentrada en un pequeño número de funciones comerciales.

Las empresas están tratando de optimizar su uso de recursos en un entorno inflacionario, según estudios de Aberdeen Strategy and Research. Añadiendo presión está el hecho de que muchas empresas tienen que posponer su gasto en tecnología y en contratación de personal.

Afortunadamente, las soluciones de IA y ML (Machine Learning, aprendizaje automático) pueden ayudar a cerrar esta brecha para una amplia gama de sectores al automatizar y optimizar tareas y procesos en el backoffice. Por ejemplo, un minorista puede utilizar chatbots impulsados por IA para manejar consultas rutinarias de clientes, rastrear pedidos y responder a solicitudes de reembolso, mejorando los tiempos de respuesta, mejorando la experiencia del cliente y liberando a los agentes del centro de contacto. Al mismo tiempo, las instituciones financieras están descubriendo el poder del ML para identificar anomalías dentro de grandes volúmenes de datos que pueden indicar fraude, un sistema de alerta temprana contra pérdidas financieras. Empresas de todos los sectores pueden usar herramientas de IA y ML para extraer y analizar información de documentos, como facturas, contratos e informes, y reducir la carga de la entrada manual de datos mientras aceleran los tiempos de procesamiento y minimizan errores humanos.

La eficiencia lleva a la excelencia en el entorno laboral, y las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) emergen como poderosas aliadas en la búsqueda de ese preciado logro. Entre las ventajas más destacadas de estas tecnologías se encuentra su capacidad para automatizar tareas que requieren un esfuerzo manual considerable. Además, optimizan la asignación de recursos en el competitivo mercado laboral actual.

Un ejemplo elocuente se halla en el informe de la Cámara de Comercio de los Estados Unidos en julio de 2023, que reveló una disminución de 1.9 millones de trabajadores en la fuerza laboral en comparación con febrero de 2020. Esta escasez afecta a todos los sectores. En este contexto, la IA y el ML se erigen como herramientas poderosas para mejorar la eficiencia.

Los analistas de 451 Research, una entidad de S&P Global Market Intelligence, explican la transformación de una empresa de servicios financieros. Antes, la consulta de documentos PDF demandaba un tiempo considerable por parte de los empleados. Si se tenía un gráfico estructurado en un PDF, las opciones eran limitadas. Pero con las herramientas de IA y ML, la información se puede extraer automáticamente de un PDF y entrarla en una herramienta de inteligencia empresarial, base de datos o hoja de cálculo accesible para toda la empresa.

En el ámbito legal, las firmas que antes dependían de nuevos empleados para revisar cientos o miles de documentos ahora emplean herramientas de IA y ML para identificar, recopilar y revisar información almacenada electrónicamente en apoyo de procesos legales. Este enfoque no solo agiliza el proceso, sino que también evita que los jóvenes abogados tengan que pasar noches enteras en la oficina.

La inteligencia generativa proporciona un nuevo impulso a este procesamiento de información. Las herramientas basadas en modelos de lenguaje extensos pueden asimilar grandes repositorios de documentos, creando bases de conocimiento centralizadas y luego utilizarlas en tiempo real para responder a consultas conversacionales. Esta capacidad potencia la habilidad de los empleados de backoffice para resumir y sintetizar datos, así como para crear respuestas personalizadas o informes adaptados.

Esta tendencia está transformando la experiencia laboral de manera integral. Por ejemplo, en los centros de contacto, donde los abundan los retos, la IA y el ML se perfilan como soluciones clave para empoderar a los agentes con acceso a información relevante y oportuna. En lugar de perder tiempo buscando datos pertinentes, la IA puede proporcionar herramientas inteligentes que orienten a los trabajadores hacia la información necesaria para guiar el recorrido del cliente. Esto aumenta la precisión de las respuestas y disminuye el tiempo de resolución.

En resumen, las tendencias emergentes en la IA están moldeando un entorno laboral más eficiente y enriquecedor, donde la tecnología se convierte en un catalizador esencial para mejorar la experiencia de los empleados.

Como decíamos, muchas personas creen que estos avances son cuestiones más bien de ciencia ficción, pero esto cada vez es menos cierto. Ahora mismo, cualquier empresa puede disponer de forma rápida y sencilla de funcionalidad avanzada de Inteligencia Artificial de uso empresarial. Basta con suscribir alguna de las aplicaciones en la nube con Microsoft Copilot y empezarlo a usar en entornos de gestión de clientes, finanzas, compras o cualquier otra área de la empresa.

Según Microsoft, su gama en continua evolución de "Copilots" con IA generativa está transformando el entorno laboral. Estas herramientas de IA capacitan a los equipos para desbloquear conocimientos a partir de datos, automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos.

Más de 130,000 organizaciones ya han aprovechado las capacidades de Copilot for Dynamics 365 en entornos de centros de contacto y ventas. Según estudios de Microsoft, el 70% de estos usuarios cree que la IA hace que su equipo sea más productivo, y el 68% siente que mejora la calidad de su trabajo.