Por qué ignorar el uso de la IA en las empresas podría costarle caro en 2025

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se centra en permitir que los sistemas aprendan de los datos y tomen decisiones sin estar explícitamente programados. 

En lugar de seguir reglas fijas, estos sistemas identifican patrones en grandes conjuntos de datos y mejoran gradualmente su capacidad para hacer predicciones o señalar actividades inusuales.

Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático puede ayudar a una empresa a prever futuros ingresos o detectar transacciones extrañas. Es especialmente eficaz cuando se le proporcionan ejemplos etiquetados (datos que los humanos ya han categorizado) para que sepa qué buscar.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a los ordenadores interpretar y generar lenguaje humano escrito y hablado. 

Es lo que permite a las máquinas trabajar con el lenguaje de forma natural y está diseñado para manejar entradas no estructuradas: texto de correos electrónicos, comandos de voz, solicitudes de asistencia, transcripciones, publicaciones en redes sociales y mucho más. 

La PNL impulsa una amplia gama de herramientas, entre las que se incluyen:

• Chatbots de IA y asistentes virtuales que gestionan las consultas de los clientes o guían a los usuarios en sus tareas.
• Asistentes de voz como Alexa, Siri y Google Assistant
• Autocorrección, texto predictivo y herramientas gramaticales en aplicaciones como Gmail o Microsoft Word.
• Servicios de traducción como Google Translate o DeepL
• Sistemas de conversión de voz a texto utilizados en subtítulos, comandos de voz o servicios de transcripción.

Combinada con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la PNL puede escarbar en enormes volúmenes de datos lingüísticos desordenados y no estructurados y extraer información valiosa.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza grandes redes en capas, denominadas redes neuronales, para aprender de los datos de un modo que imita el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están formadas por muchas capas de unidades de procesamiento simples que trabajan juntas para reconocer patrones.

Lo que hace especial al aprendizaje profundo es que aprende directamente de los datos en bruto, como imágenes, sonido o texto, y aprende por sí mismo a darles sentido. Cada capa de la red se basa en la anterior: las primeras capas pueden detectar los bordes de una foto, mientras que las capas más profundas pueden reconocer una cara entera.

Por eso, el aprendizaje profundo es especialmente potente para tareas complejas. Se utiliza en cosas como el reconocimiento facial y la detección de fraudes con tarjetas de crédito. También está detrás de muchos avances recientes en IA, como los coches autónomos.

Generative AI 

La IA generativa crea nuevos contenidos, como texto, imágenes, música o código, mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos existentes. 

Utiliza modelos de aprendizaje profundo, especialmente grandes modelos lingüísticos, para comprender la estructura y el estilo, y luego generar salidas originales en respuesta a las indicaciones.

Probablemente conozca herramientas como ChatGPT, DALL-E o MusicLM, todos ellos ejemplos de IA generativa en acción. 

Inteligencia Artificial

Los agentes de IA son programas informáticos diseñados no sólo para generar contenidos o responder a instrucciones, sino para actuar con determinación hacia un objetivo concreto. 

Algunos ejemplos de agentes de IA en acción son: 

• Supervisar una canalización de datos y alertar automáticamente a un ingeniero cuando caigan las métricas clave.
• Escanee varios calendarios, encuentre franjas horarias libres y programe una reunión
• Investigar los precios de los productos en distintos sitios web y hacer recomendaciones de compra
• Acceder a una plataforma de atención al cliente, escalar una incidencia y generar un resumen para el equipo.

A diferencia de los chatbots, que se basan en instrucciones recíprocas, la IA agéntica se define por su autonomía. Puede averiguar qué tiene que pasar y cómo hacerlo, ajustando su comportamiento en función de los resultados. 

1. Costes reducidos

Las empresas que utilizan IA registran una reducción del 52% en los costes laborales. 

Esto se debe a que la IA automatiza tareas que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, la programación y la gestión de las peticiones habituales de los clientes. En lugar de contratar a más personas para gestionar este trabajo, los equipos pueden confiar en la IA para hacerlo al instante, las 24 horas del día y sin pausas.

2. Información basada en datos

La IA ayuda a las empresas a dar sentido a grandes conjuntos de datos desordenados, ya sean comentarios de clientes, actividad de ventas o registros de asistencia. En lugar de analizar manualmente hojas de cálculo o informes, los equipos pueden utilizar la IA para detectar automáticamente patrones, sacar a la luz tendencias clave y destacar lo que requiere atención.

Permítanme darles un ejemplo casero. En Botpress, mi equipo utiliza un bot para descubrir oportunidades de venta escaneando los datos de uso de los productos. 

Se conecta a Mixpanel, HubSpot y nuestra plataforma interna para supervisar señales como picos de API o aumentos de usuarios activos. Cuando detecta una actividad de alta intención, envía un mensaje al vendedor adecuado a través de Slack con información contextual y una recomendación sobre el siguiente paso.

Como puede imaginar, esto sería casi imposible (e increíblemente tedioso) para un ser humano. La IA nos permite captar los momentos clave en el momento en que suceden, para que podamos actuar más rápido.

3. Eficacia operativa

La IA aumenta la eficiencia al encargarse de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Puede generar informes, programar mensajes, gestionar flujos de trabajo o activar seguimientos, todo ello sin esfuerzo manual. 

Como resultado, los equipos pueden dejar de centrarse en la microgestión de tareas para centrarse en la estrategia. No es de extrañar que el 63 % de las empresas que utilizan IA afirmen haber mejorado la eficiencia de sus operaciones.

4. Escalabilidad

A medida que las empresas crecen, también lo hace la carga de trabajo. Pero eso no significa que tenga que salir corriendo y duplicar el tamaño de su equipo. La IA puede crecer con usted. 

Por ejemplo, la generación de prospectos mediante IA puede ampliarse sin esfuerzo a medida que aumenta el interés entrante. Califican automáticamente a los clientes potenciales y los dirigen a los equipos adecuados, independientemente del número de clientes potenciales que reciban.

He aquí otras formas en que la IA puede acompañar el crecimiento de una empresa:

• Gestione volúmenes crecientes de solicitudes de asistencia o preguntas frecuentes sin necesidad de más empleados.
• Automatice la formación de nuevos usuarios o empleados con guías y chatbots basados en IA.
• Gestionar preguntas sobre prestaciones, solicitudes de PTO o explicaciones sobre políticas para un equipo en crecimiento.
• Gestione los problemas técnicos rutinarios y el restablecimiento de contraseñas a medida que aumenta su plantilla.

5. Mejora de la experiencia del cliente

La adopción se está acelerando rápidamente: Gartner prevé que el 80% de los equipos de atención al cliente utilizarán IA generativa para mejorar la experiencia del cliente. Esto se debe a que la IA puede gestionar grandes volúmenes de solicitudes, personalizar las interacciones y resolver problemas al instante.

Por ejemplo, un minorista en línea puede desplegar un chatbot de IA para recomendar artículos basándose en el historial de navegación y gestionar al instante tareas como el seguimiento de pedidos, la tramitación de devoluciones o la actualización de la información de envío.

Coste de las soluciones de IA para principiantes

Si quieres experimentar con un agente de IA para tu pequeña empresa y necesitas una forma sencilla de sumergirte en la IA, puedes encontrar planes básicos gratuitos o escalables hasta 30-90 dollars al mes. 

Estas opciones iniciales suelen ofrecer automatizaciones básicas y análisis ligeros. Son una buena manera de probar la IA sin gastar mucho, ya sea un bot de generación de leads, un asistente de atención al cliente o un simple asistente de RRHH.

Coste de las soluciones de IA de gama media

Ahora bien, si buscas algo un poco más avanzado, los planes de IA de nivel medio suelen oscilar entre 200 y 1.000 dólares al mes, en función de las funciones incluidas. 

Estos planes suelen admitir casos de uso más avanzados, como flujos de trabajo personalizados, análisis más profundos, integraciones con herramientas de terceros y límites de uso más elevados.

Coste de las soluciones empresariales de IA

En el caso de las empresas, los precios suelen empezar en 15.000 dólares al año y van subiendo en función de la escala y las necesidades de personalización. 

Estos planes suelen incluir elementos como análisis avanzados, registros de auditoría, acuerdos de nivel de servicio personalizados y asistencia práctica de especialistas técnicos.

Marketing

Los profesionales del marketing pueden avanzar más rápido con los agentes de IA de marketing digital para mejorar la planificación y ejecución de las campañas. Permite a los equipos trabajar de forma más eficiente y ofrecer experiencias más relevantes a los clientes.

He aquí cómo la IA está transformando el marketing actual:

• Predecir el comportamiento de los clientes con modelos que pronostican la probabilidad de rotación o conversión para que los equipos puedan intervenir o redoblar la apuesta en el momento adecuado.
• Generar y personalizar contenidos a escala adaptados a cada segmento de audiencia
• Cree segmentos de audiencia analizando el comportamiento en tiempo real, como la actividad en el sitio web, la participación en campañas y el uso de productos.
• Automatice las pruebas A/B optimizando los CTA y los tiempos en función del rendimiento en directo.
• Predecir los resultados de la campaña utilizando datos históricos para estimar la participación y el retorno de la inversión antes de que nada se ponga en marcha.

Ventas

La IA ayuda a los representantes a cerrar más acuerdos analizando los datos de comportamiento para predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de comprar. Herramientas como los chatbots de ventas asignan puntuaciones para dar prioridad a esos clientes potenciales, de modo que los representantes dedican menos tiempo a perseguir callejones sin salida y más tiempo a los clientes potenciales de mayor interés. El resultado: ciclos de ventas más cortos y mayores tasas de éxito.

La IA puede ayudar a los equipos de ventas de varias maneras:

• Puntúe y priorice automáticamente los clientes potenciales en función de su comportamiento, adecuación e intención
• Mantener actualizados los CRM mediante el registro de las interacciones y el seguimiento del progreso de los acuerdos.
• Identificar oportunidades de venta cruzada o de aumento de ventas analizando los patrones de uso y el historial de compras.
• Predecir el riesgo de pérdida de clientes o la probabilidad de cerrar acuerdos para ayudar a los representantes a centrarse en lo importante
• Recomendar las mejores acciones siguientes, como cuándo hacer un seguimiento o qué mensaje enviar, basándose en la fase de la negociación, los resultados históricos y el comportamiento del comprador.
• La generación de prospectos mediante IA los cualifica y los dirige a los equipos adecuados.

Un ejemplo: Waiver Consulting Group desplegó un asistente de IA que saludaba a los visitantes del sitio, reservaba consultas y se sincronizaba con los calendarios, lo que aumentó las consultas en un 25 % en solo tres semanas.

Ciberseguridad

La IA desempeña un papel crucial en la ciberseguridad al detectar y responder a las amenazas en tiempo real. Supervisa la actividad de la red en busca de patrones inusuales, como intentos de suplantación de identidad o accesos no autorizados, y señala los problemas a medida que surgen.

Aquí, la IA detecta anomalías sutiles y se adapta a los nuevos métodos de ataque. Reduce los falsos positivos y puede activar automáticamente medidas de contención, minimizando los daños antes de que intervengan los equipos humanos.

Según el Ponemon Institute, el 70% de los profesionales de la ciberseguridad afirman que la IA es muy eficaz para detectar amenazas que antes eran indetectables.

Recursos Humanos 

Cuando se trata de RRHH, la IA -especialmente los chatbots de RRHH- marca una diferencia real al gestionar las preguntas cotidianas que pueden acumularse rápidamente, como "¿Cuánto PTO me queda?" o "¿Dónde está ese documento de incorporación otra vez?". En lugar de esperar una respuesta, los empleados obtienen respuestas al instante.

Aquí en Botpress, utilizamos un botSlack llamado Harry Botter (sí, de verdad) que actúa como un asistente de RRHH las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Ayuda al equipo con todo, desde búsquedas de políticas hasta calendarios de nóminas o recordatorios de incorporación. Ha ahorrado innumerables horas a nuestro equipo y nos ha hecho la vida mucho más fácil al resto de nosotros.

Gestión de existencias

La IA mantiene el inventario bajo control analizando los niveles de existencias, las tendencias de la demanda y los patrones de compra. Alerta a los equipos antes de que surjan problemas, lo que ayuda a evitar el exceso de existencias y las roturas de stock. 

Zara, por ejemplo, utiliza la IA para controlar las tendencias mundiales de la moda y ajustar la producción rápidamente, lo que le ayuda a aumentar las ventas un 7%.

Atención al cliente

El servicio de atención al cliente se está transformando gracias a la IA para ofrecer asistencia instantánea y precisa 24 horas al día, 7 días a la semana. Gestionan las preguntas rutinarias y resuelven los problemas de forma autónoma. El resultado: respuestas más rápidas, menos retrasos y mayor satisfacción del cliente.

A diferencia de los bots tradicionales, los chatbots de IA de atención al cliente pueden interpretar intenciones, consultar bases de conocimientos y completar tareas. Con el tiempo, aprenden de las interacciones para mejorar la velocidad, la precisión y la experiencia del cliente.

Por ejemplo, Able, una plataforma de asesoramiento personalizado sobre salud. Al integrar un chatbot de IA para gestionar las consultas rutinarias de los clientes, redujeron en un 65 % las solicitudes de asistencia manual y ahorraron más de 50 000 dólares anuales en costes de asistencia.

Finanzas y contabilidad

En contabilidad, la IA puede encargarse de tareas como la facturación y la categorización de gastos, señalando automáticamente las anomalías y reduciendo los errores humanos. Esto acelera el cierre de fin de mes y ayuda a los equipos a centrarse en análisis de más alto nivel.

En finanzas, la IA apoya un trabajo más estratégico. Puede prever el flujo de caja y modelizar diferentes escenarios financieros. En lugar de recopilar información manualmente a partir de hojas de cálculo, los equipos financieros pueden utilizar chatbots financieros para sacar a la luz métricas clave de forma automática.

Operaciones

La IA mejora la eficiencia operativa automatizando tareas repetitivas como el procesamiento de documentos y la introducción de datos. Mantiene los flujos de trabajo en movimiento sin intervención manual, liberando a los equipos operativos para que se centren en la mejora de los procesos.

En Botpress, por ejemplo, utilizamos robots de encuestas con inteligencia artificial para procesar los comentarios internos. Escanean las respuestas, detectan patrones de tono y sentimiento y generan resúmenes estructurados, convirtiendo horas de revisión manual en minutos de conocimiento.

1. Botpress

Si desea crear chatbots con IA o automatizar el flujo de trabajo, Botpress es una plataforma líder de creación de agentes de IA diseñada específicamente para ello.

Va mucho más allá de los simples chatbots. Tanto si busca reducir el volumen de asistencia, automatizar tareas repetitivas o agilizar las operaciones internas, Botpress ofrece la flexibilidad y la profundidad necesarias.

Con análisis integrados, herramientas de depuración y un generador de flujos visual, los equipos pueden enviar e iterar rápidamente sin un gran equipo de desarrollo.

2. Lucidchart

Si te encuentras en la fase de planificación y quieres trazar un mapa de cómo debería funcionar tu chatbot antes de construir nada, Lucidchart es una herramienta imprescindible.

Es una aplicación de diagramación intuitiva que te permite esbozar flujos de chat, árboles de decisión y flujos de trabajo técnicos con sencillas herramientas de arrastrar y soltar. Es perfecta para visualizar la lógica, detectar posibles problemas y obtener comentarios de tu equipo en las primeras fases del proceso, sin necesidad de codificar.

3. Coveo

Coveo ayuda a las empresas a ofrecer experiencias digitales más inteligentes y personalizadas mediante búsquedas y recomendaciones basadas en IA. 

Tanto si gestiona un sitio de comercio electrónico como un portal de asistencia, Coveo utiliza el aprendizaje automático para mostrar el contenido más relevante justo cuando los usuarios lo necesitan.

Es especialmente valioso para las empresas con grandes catálogos o recorridos complejos de los clientes. 

Al adaptar los resultados de búsqueda y las recomendaciones en tiempo real, Coveo mejora la capacidad de búsqueda, aumenta la participación e impulsa mayores tasas de conversión sin esfuerzo manual.

4. HubSpot

HubSpot ya es una plataforma de referencia para la gestión de ventas y marketing. Ahora ofrece funciones de IA integradas que mejoran lo que los equipos ya están haciendo. En lugar de revisar tu stack, te permite integrar la IA en los flujos de trabajo existentes.

Las herramientas basadas en IA ayudan en la cualificación de clientes potenciales, la programación de reuniones, la creación de contenidos y la automatización de CRM, lo que resulta ideal para los equipos que quieren empezar a utilizar la IA sin una curva de aprendizaje pronunciada. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai es una plataforma de automatización de IA diseñada para grandes organizaciones que necesitan chatbots escalables y multilingües. 

Su constructor de código bajo/sin código lo hace accesible para los no desarrolladores, y con plantillas e integraciones prediseñadas, los equipos pueden lanzar rápidamente bots adaptados a sus necesidades. 

Yellow.ai es ideal para empresas que buscan agilizar la asistencia y reducir la carga operativa a escala.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant es una plataforma de IA conversacional diseñada para crear asistentes virtuales y de voz para aplicaciones de atención al cliente. 

Aprovecha grandes modelos lingüísticos para aprender de las interacciones con los clientes, con el objetivo de mejorar la eficiencia en la resolución de problemas y reducir los tiempos de espera de los clientes.

A diferencia de los chatbots tradicionales, watsonx Assistant puede consultar bases de conocimientos, pedir aclaraciones o pasar a un agente humano en caso necesario. Es adaptable para su uso en diversos entornos, incluidas configuraciones en la nube y locales.

La plataforma también ofrece funciones de voz, lo que permite su integración en sistemas telefónicos de atención al cliente.

7. Kore.ai

Kore.ai ofrece una plataforma multifacética de chatbot de IA diseñada para empresas y pequeños negocios. 

La plataforma destaca por su enfoque sin código, que permite a los usuarios crear asistentes virtuales inteligentes (IVA) sin conocimientos de programación. También ofrece opciones de bajo código para una personalización más profunda.

Kore.ai también se centra en la seguridad y el cumplimiento de la normativa, cruciales para sectores sensibles como la banca y la sanidad. 

La adaptabilidad de la plataforma a distintos sectores ayuda a las empresas a agilizar los procesos y mejorar las interacciones con los clientes. 

8. LivePerson

LivePerson ofrece funciones de voz y mensajería en sus chatbots, y permite a los usuarios integrar sus bots con otros canales de comunicación. 

Su aplicación de chatbot ofrece conversaciones similares a las humanas con capacidades avanzadas de IA conversacional, IA generativa e IA de voz, todo ello alojado en su Conversational Cloud. Su producto es experto en digitalizar conversaciones de voz para los visitantes de tu sitio web. 

LivePerson tiene asociaciones con terceros que soportan una suite conversacional omnicanal, dando a su bot la capacidad de conectarse a sus datos con Avaya y Amazon Connect.

¿Cómo sé si mi empresa está preparada para adoptar la IA ahora mismo?

Su empresa está preparada para adoptar la IA si tiene un problema claro que cueste tiempo o dinero, suficientes datos digitales relacionados con ese problema y la voluntad de experimentar con nuevas herramientas y formar a su equipo, aunque empiece poco a poco con un solo caso de uso.

¿Es la IA sólo apta para empresas tecnológicas o también pueden beneficiarse las industrias tradicionales?

La IA no es solo para las empresas tecnológicas, los sectores tradicionales como la fabricación, el comercio minorista, la sanidad y la logística se benefician de su uso para optimizar las cadenas de suministro, predecir problemas de mantenimiento, personalizar la experiencia del cliente o detectar fraudes, lo que la hace valiosa en todos los sectores.

¿Cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y automatización en el contexto empresarial?

La IA es el amplio campo de la construcción de máquinas que imitan la inteligencia humana, el aprendizaje automático es un subconjunto en el que los sistemas aprenden de los datos para mejorar con el tiempo sin programación explícita, y la automatización significa ejecutar tareas repetitivas sin intervención manual.

¿Utilizar la IA en mi empresa significará sustituir a mis empleados?

Utilizar la IA en su empresa no significa necesariamente sustituir a los empleados, sino que a menudo libera a su equipo de tareas repetitivas para que puedan centrarse en el trabajo estratégico o creativo, permitiendo que las personas y la IA trabajen juntas.

¿Qué datos necesito para empezar a utilizar la IA con eficacia?

Para empezar a utilizar la IA de forma eficaz, necesita datos estructurados o semiestructurados relevantes para su problema empresarial, como interacciones con clientes, registros de ventas, tickets de asistencia o detalles de productos, asegurándose de que estén limpios y sean coherentes para que sus herramientas de IA puedan aprender patrones y ofrecer resultados precisos.