1. Ganancias en eficiencia y productividad
Las ganancias de eficiencia y productividad son dos de los beneficios de implementar IA en la empresa.
Sabemos que la tecnología maneja las tareas a un ritmo y una escala que los humanos no pueden hacer. Al mismo tiempo, al eliminarlas de las responsabilidades de los empleados, la IA les permite trabajar en cosas de mayor valor, donde la tecnología no puede hacerlo.
Esto permite a las organizaciones minimizar los costos asociados con la realización de tareas repetibles que puede hacer la tecnología al tiempo que maximiza el talento de su capital humano.
Por lo tanto, los CEOs deben ver dónde la inteligencia artificial puede ayudar a las funciones a hacer más con menos tiempo y menos recursos. De esta forma, pueden mejorar mucho la experiencia de empleados y usuarios.
2. Mayor velocidad de negocios
Tan rápido como las empresas se mueven en esta era digital, la IA las ayudará a moverse aún más rápido.
Esto se debe a que la IA permite ciclos de desarrollo más breves y reduce el tiempo que lleva pasar de la implementación a la comercialización, y este cronograma reducido, a su vez, ofrece un retorno de la inversión mejor y más inmediato.
3. Nuevas funcionalidades y expansión del modelo de negocio
Los ejecutivos pueden usar IA para la expansión del modelo de negocios. Por ejemplo, a medida que implementa datos y análisis en toda la empresa, abre nuevas oportunidades para que otros participen en diferentes áreas.
Con la cantidad de datos que una empresa puede recopilar, es posible identificar nuevos flujos, mientras se aplica IA a sus vastos almacenes de datos.
4. Mejor servicio al cliente
Brindar una experiencia positiva al cliente se ha convertido en el mejor precio para hacer negocios. Hoy en día, se están haciendo esfuerzos para incorporar todo lo que se sabe del cliente, como:
- necesidades
- soluciones
- competencia.
Luego, al cliente se muestra lo que él realmente necesita. Sin embargo, la inteligencia artificial puede hacer todo esto y más, lo que lleva a interacciones más personalizadas entre las empresas y cada cliente individual.
5. Supervisión mejorada
La capacidad de la IA para recibir y procesar cantidades masivas de datos en tiempo real significa que las empresas pueden implementar capacidades de monitoreo casi instantáneas, asegurando:
- alerta sobre problemas;
- recomendar acciones;
- en algunos casos, iniciar una respuesta.
Por ejemplo, las capacidades de monitoreo de IA pueden ser igual de efectivas en otras áreas, como las operaciones de ciberseguridad corporativa, donde se necesita analizar y comprender una gran cantidad de datos.
Este es el caso de Google. Los últimos dos años ha mostrado claramente el interés de la empresa en desarrollar tecnologías más inteligentes, dependiendo cada vez más de la IA y el Machine Learning.
Según Jeff Dean, un senior de la empresa, “queremos utilizar la IA para aumentar las habilidades de las personas, para permitirnos lograr más y permitirnos dedicar más tiempo a nuestros esfuerzos creativos”.
Google comprende la importancia de crear productos impulsados por la inteligencia artificial que puedan ayudar a sus usuarios a ingresar a la nueva era avanzada de la tecnología inteligente.
6. Mejor calidad y reducción de errores humanos
Las empresas pueden esperar una reducción de los errores, así como un mayor cumplimiento de los estándares establecidos cuando agregan tecnologías de IA a sus procesos.
Cuando la inteligencia artificial y el Machine Learning se integran en la tecnología, automatizando las tareas repetitivas basadas en reglas, la combinación no solo acelera los procesos y reduce los errores, sino que también se puede entrenar para mejorar y asumir tareas más amplias y complejas.
7. Mejor gestión del talento
Las empresas están utilizando la IA para mejorar muchos aspectos de la gestión del talento, desde simplificar el proceso de contratación hasta erradicar el sesgo en las comunicaciones corporativas.
Por lo tanto, también puede afectar la productividad de la fuerza laboral al:
- buscar;
- seleccionar;
- identificar con éxito a los mejores candidatos.
A medida que las herramientas de procesamiento del lenguaje natural han mejorado, las empresas también están utilizando chatbots para brindar a los candidatos una experiencia personalizada y asesorar a los empleados.
Además, las herramientas de la inteligencia artificial se están utilizando para evaluar el sentimiento de los equipos, así como identificar y retener a los que brindan alto rendimiento.
Es importante recordar que, a medida que las empresas encuentran formas de utilizar la IA para obtener una ventaja competitiva, también enfrentan desafíos.
Las preocupaciones incluyen:
- la regulación gubernamental
- la gestión de los datos necesarios para los proyectos de aprendizaje automático
- la escasez de talento.
Como otro caso de estudio de la aplicación de IA de Google, podemos citar a Google Health como el primer producto en analizar el impacto de una herramienta de aprendizaje profundo en entornos clínicos reales y el Google Search, que continúa aprovechando más el aprendizaje automático.
Esta innovación promete no solo mejorar la precisión del modelo, sino también ampliar su potencial en la comprensión y generación de lenguaje natural.