La inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista, sino una realidad empresarial. Desde los chatbots de atención al cliente hasta el análisis predictivo, la IA está transformando industrias en todo el mundo. Aunque muchas empresas sueñan con crear sus propias herramientas de IA, esta estrategia puede no ser tan ventajosa como parece. En su lugar, las empresas deberían centrarse en seleccionar soluciones ya preparadas que incorporen capacidades de IA. Este cambio de perspectiva puede suponer un ahorro de costes, una mayor eficiencia operativa y una ventaja competitiva en un mercado en constante evolución.

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Por qué desarrollar IA internamente es un error costoso

1. Proceso de desarrollo que requiere mucho tiempo

Desarrollar soluciones de IA desde cero requiere mucho tiempo y esfuerzo. Desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento de modelos, cada fase requiere muchos recursos. Las empresas pueden pasar meses o incluso años desarrollando herramientas de IA, tiempo durante el cual los competidores que adoptan soluciones ya preparadas pueden estar cosechando los beneficios.

2. Altos costes de desarrollo

El desarrollo de la IA es caro. Requiere científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software altamente cualificados. Contratar y retener a estos talentos es costoso, y la inversión total puede ascender a millones de dólares. Para la mayoría de las empresas, esta no es una opción sostenible.

3. Competitividad impredecible de los productos

Incluso después de invertir en una herramienta de IA interna, no hay garantía de que sea competitiva. Los mercados cambian rápidamente y se introducen nuevas funciones de IA con regularidad. Competir con proveedores especializados en soluciones de IA es difícil, ya que estos proveedores se centran exclusivamente en perfeccionar y actualizar sus herramientas para mantener una ventaja competitiva.

4. Desafíos de integración entre departamentos

Desarrollar una herramienta de IA es una cosa, integrarla en todos los departamentos es otra. La IA debe interactuar con los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) existentes, el software de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las plataformas de facturación y otras herramientas críticas para el negocio. Crear conectores para todos estos sistemas es una tarea monumental que puede llevar meses o incluso años.

5. La tecnología de IA cambia rápidamente

La tecnología de IA evoluciona a una velocidad vertiginosa. Lo que hoy es “lo último en tecnología” puede quedar obsoleto en cuestión de meses. Las empresas que intentan desarrollar sus propias herramientas de IA corren el riesgo constante de quedarse atrás. Tendrían que actualizar continuamente sus modelos, volver a formar al personal y adaptarse a los cambios del sector, todo ello mientras siguen llevando a cabo sus operaciones comerciales principales.

¿En qué deberían centrarse los directores generales, directores de informática y directores técnicos?

En lugar de invertir recursos en desarrollar sus propias herramientas de IA, los líderes empresariales deberían dar prioridad a la integración de soluciones estándar con capacidades de IA incorporadas. Estas soluciones están preconfiguradas, se actualizan constantemente y están diseñadas para integrarse fácilmente en los flujos de trabajo existentes. A continuación explicamos por qué este enfoque tiene más sentido.

1. Adopte herramientas integrales basadas en inteligencia artificial.

Ya existen en el mercado plataformas de ERP, CRM y facturación basadas en IA. Estas soluciones están diseñadas para satisfacer las necesidades empresariales actuales y ofrecen desde análisis predictivos hasta automatización de procesos. Al adoptar estas herramientas, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA sin la carga que supone su desarrollo.

2. Céntrate en el crecimiento empresarial, no en el desarrollo de la IA.

La IA es un medio para alcanzar un fin, no el fin en sí mismo. Al utilizar soluciones existentes con IA integrada, las empresas pueden centrarse en sus competencias básicas. Los directores generales, directores de informática y directores de tecnología deben dar prioridad al aumento de los ingresos, la mejora de la satisfacción del cliente y la optimización de las operaciones, y no a la gestión de complejos proyectos de desarrollo de IA.

3. Garantizar una integración perfecta entre todas las funciones empresariales.

Muchas soluciones basadas en IA incluyen conectores preintegrados para integrarse con herramientas populares como SAP, Salesforce y Oracle. Esto permite a las empresas vincular la IA con las funciones empresariales existentes. Una vez realizada la integración, las empresas pueden empezar a utilizar inmediatamente las capacidades mejoradas por la IA.

4. Consiga un tiempo de amortización más rápido

El desarrollo personalizado de IA puede tardar años en dar resultados. Al adquirir soluciones preconfiguradas con IA, las empresas pueden obtener un retorno de la inversión más rápido. Esto significa que el retorno de la inversión se consigue antes, lo que facilita justificar la inversión ante las partes interesadas.

5. Aprovecha las actualizaciones continuas y la innovación

Cuando compras un producto con tecnología de inteligencia artificial, no solo estás comprando la versión actual, sino que estás invirtiendo en un ciclo de innovación. Los proveedores actualizan regularmente sus productos para mantenerse al día con los avances tecnológicos. Las empresas se benefician de las mejoras continuas sin mover un dedo.

Áreas clave en las que la integración de la IA puede transformar las empresas

1. Ventas y gestión de las relaciones con los clientes (CRM)

Las plataformas CRM con inteligencia artificial utilizan análisis predictivos para identificar oportunidades de venta y recomendar las mejores acciones a seguir. Herramientas como Salesforce Einstein y las funciones con inteligencia artificial de HubSpot ayudan a los equipos de ventas a trabajar de forma más inteligente, sin tener que esforzarse más.

2. Planificación de recursos empresariales (ERP)

Los sistemas ERP basados en inteligencia artificial, como Oracle Fusion Cloud y SAP S/4HANA, aportan automatización y análisis predictivo a la gestión de la cadena de suministro, las finanzas y los recursos humanos. Esto ayuda a las empresas a reducir costes y aumentar la eficiencia operativa.

3. Procesos financieros y facturación

El software de facturación con inteligencia artificial puede detectar automáticamente anomalías, identificar pagos duplicados y reducir errores. Soluciones como Tipalti y la gestión de gastos con inteligencia artificial de Coupa agilizan el proceso de facturación y mejoran la visibilidad financiera.

4. Análisis de datos e inteligencia empresarial (BI)

Las herramientas modernas de BI, como Power BI y Tableau, ahora incluyen información basada en inteligencia artificial. Estas soluciones utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que ayuda a los ejecutivos a tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez.

5. Marketing y experiencia del cliente (CX)

Las plataformas de marketing basadas en inteligencia artificial, como Insider y Pisano, personalizan las interacciones con los clientes en tiempo real. Mediante el análisis del comportamiento de los clientes, estas herramientas sugieren mensajes de marketing específicos, lo que mejora las tasas de conversión y la satisfacción de los clientes.

Cómo los directores generales, directores de informática y directores de tecnología pueden liderar la integración de la IA

1. Identificar las soluciones adecuadas basadas en inteligencia artificial.

Los líderes empresariales deben investigar e identificar las plataformas basadas en IA más adecuadas para su sector. Esto implica evaluar a los proveedores, leer casos prácticos y realizar pruebas de concepto.

2. Crear una estrategia de IA unificada

La IA no debe ser un proyecto aislado. Debe formar parte de una estrategia integral que se ajuste a los objetivos generales de la empresa. Los líderes deben asegurarse de que las iniciativas de IA mejoren la eficiencia, aumenten la satisfacción de los clientes e impulsen el crecimiento de los ingresos.

3. Garantizar un proceso de gestión del cambio fluido

La introducción de herramientas de IA puede resultar disruptiva, por lo que los líderes deben preparar a los empleados para el cambio. La formación, la asistencia al usuario y una comunicación clara pueden garantizar una transición fluida.

4. Priorizar la calidad de los datos y Gobernanza

La IA depende de datos de alta calidad. Las empresas deben invertir en la limpieza, la gobernanza y la gestión de datos para garantizar que los algoritmos de IA sean precisos e imparciales.

5. Supervisar, medir y optimizar

El rendimiento de la IA debe supervisarse constantemente. Si algunas funciones no rinden lo suficiente, los responsables deben comunicárselo a los proveedores y solicitar mejoras. Este ciclo de mejora continua garantiza el máximo retorno de la inversión.

Conclusión

El papel de la IA en los negocios es innegable, pero crear herramientas de IA desde cero ya no es una estrategia viable para la mayoría de las empresas. Los directores generales, directores de informática y directores de tecnología deben reconocer que la clave del éxito reside en adoptar soluciones basadas en IA que se integren a la perfección en su infraestructura existente.

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Preguntas generales sobre IA

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