El 88 % de las empresas utiliza IA, pero pocas reportan mejoras en rentabilidad
La inteligencia artificial avanza en las operaciones empresariales, pero incorporar nuevas herramientas no necesariamente se traduce en mayor eficiencia o rentabilidad. La falta de objetivos definidos, los datos desorganizados y la escasa preparación de los equipos pueden limitar los beneficios de esta tecnología, incluso cuando las organizaciones destinan recursos a su implementación.
(M&T)-. Un estudio de McKinsey, citado por la empresa tecnológica Zoho, señala que el 88% de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en al menos una de sus funciones. Sin embargo, una encuesta de PwC, también referida por la compañía, indica que únicamente el 44 % reporta mejoras en la eficiencia de sus procesos y el 24 % identifica incrementos en su rentabilidad. Estas cifras reflejan la distancia que puede existir entre adoptar una tecnología y obtener resultados empresariales medibles.
Para Fernando Sotelo, director de Experiencia al Cliente de Zoho para América Latina, uno de los errores más frecuentes consiste en considerar la IA como una solución automática a dificultades que tienen su origen en la estructura y administración del negocio. Por ello, sostiene que las empresas deben revisar sus procesos, información y capacidades internas antes de incorporar nuevas plataformas.
Siete aspectos para preparar una implementación efectiva
La adopción de inteligencia artificial requiere decisiones que van más allá de seleccionar un proveedor tecnológico. De acuerdo con las recomendaciones compartidas por Sotelo, existen siete elementos que las organizaciones deberían considerar para reducir riesgos y aprovechar mejor sus inversiones.
1. Definir una necesidad empresarial concreta. Antes de adquirir una solución, es necesario identificar actividades que consumen recursos o generan retrasos. Procesos como la elaboración de cotizaciones, la conciliación de facturas o el seguimiento comercial pueden servir como punto de partida, siempre que se establezcan indicadores para evaluar los resultados.
2. Organizar y centralizar la información. Los sistemas inteligentes dependen de la calidad de los datos disponibles. Cuando los registros de clientes, las operaciones financieras y las ventas permanecen dispersos en distintas plataformas, resulta más difícil obtener análisis completos. Unificar bases de datos y eliminar registros duplicados permite mejorar las condiciones para su utilización.
3. Revisar y documentar los procedimientos. Incorporar automatización a operaciones que presentan fallas puede multiplicar las ineficiencias existentes. Por esta razón, es conveniente identificar las etapas de cada actividad, los responsables y los puntos donde se producen retrasos antes de introducir cambios tecnológicos.
4. Establecer controles de privacidad y seguridad. El tratamiento de información empresarial y datos personales exige conocer dónde se almacena el contenido, quién puede consultarlo y si será utilizado para entrenar modelos externos. Zoho señala que su modelo Zia LLM mantiene los datos de sus clientes dentro de su propio ecosistema, una característica que, como cualquier compromiso de un proveedor, debe evaluarse frente a las necesidades de cada organización.
5. Evaluar la integración entre plataformas. Utilizar numerosas aplicaciones independientes puede incrementar los costos administrativos y dificultar el intercambio de información. La recomendación consiste en revisar las herramientas existentes y determinar si permiten incorporar capacidades de IA sin fragmentar todavía más las operaciones del negocio.
6. Preparar al personal para utilizar la tecnología. La capacitación resulta indispensable para que las soluciones sean aprovechadas. Comunicar los objetivos de implementación, formar colaboradores que acompañen el proceso y mantener supervisión humana en decisiones sensibles son medidas que pueden facilitar la adaptación de los equipos.
7. Desarrollar proyectos piloto antes de ampliar su alcance. En lugar de transformar simultáneamente diferentes áreas, se recomienda iniciar con una prueba de uno o dos meses, enfocada en una actividad específica. Medir las horas de trabajo ahorradas, la reducción de errores o los tiempos de respuesta permite determinar si conviene ampliar, modificar o suspender la iniciativa.
La preparación empresarial determina el aprovechamiento de la IA
Uno de los principales desafíos para las compañías consiste en integrar la inteligencia artificial a sus operaciones sin generar complejidades adicionales. La elección de herramientas debe responder a necesidades identificadas previamente y acompañarse de mecanismos que permitan evaluar su contribución al desempeño del negocio.
Esta preparación también resulta relevante para las pequeñas y medianas empresas, que pueden encontrar oportunidades de automatización sin necesidad de desarrollar proyectos tecnológicos de gran escala. Actividades administrativas, comerciales y de atención al cliente representan posibles áreas de aplicación, dependiendo de las características y recursos de cada organización.
Desde la perspectiva de Zoho, el tamaño de una empresa no debería determinar por sí solo su capacidad para incorporar inteligencia artificial. Sin embargo, aprovechar estas soluciones exige contar con información confiable, procedimientos definidos y colaboradores preparados para trabajar con ellas.
En definitiva, el valor empresarial de la inteligencia artificial no depende únicamente de su adopción, sino de su capacidad para resolver problemas específicos y generar resultados comprobables. Para las organizaciones, el desafío será pasar de la experimentación tecnológica a una implementación planificada, con objetivos claros y mecanismos de seguimiento que permitan justificar la inversión.
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