Los agentes de inteligencia artificial (IA) ya están automatizando distintas tareas repetitivas en las organizaciones, con aportes que aceleran la transformación digital de las operaciones y los modelos de negocio, de la misma manera que refuerzan la inteligencia empresarial. Por ejemplo, estas soluciones interactúan con los usuarios para responder preguntas frecuentes tanto básicas como complejas. Las herramientas avanzadas aprenden y se adaptan a nuevas situaciones, mejoran la productividad con IA al gestionar flujos de trabajo y proyectos, al tiempo que facilitan la toma de decisiones informadas a través de las soluciones basadas en la analítica de datos. De esta forma impulsan el crecimiento empresarial.
En una encuesta reciente de PwC, el 49% de los líderes tecnológicos dijo que la IA estaba «totalmente integrada» en la estrategia comercial principal de sus compañías, mientras que un tercio dijo que esta tecnología estaba completamente incorporada en los productos y servicios. En este sentido, el reciente webinar sobre tendencias tecnológicas 2025 que organizamos desde Licencias OnLine, el 75% de los asistentes afirmó que ya utiliza algún asistente de IA, ya sea Copilot, de Microsoft, o ChatGPT, y un porcentaje menor comentó que usa otras soluciones.
Los rubros en los que la IA está teniendo injerencia son varios. En la salud se posicionó con fuerza para el diagnóstico, con algoritmos que analizan imágenes médicas, identifican patrones y anomalías, y permiten una detección más rápida y precisa de eventuales enfermedades. Al mismo tiempo los dispositivos portátiles equipados con IA pueden monitorear los signos vitales y otros parámetros de salud. Por supuesto, también habilitan una mejor atención de pacientes con condiciones crónicas. Además, la IA puede analizar datos epidemiológicos y de movilidad de poblaciones, para anticipar brotes de enfermedades infecciosas.
En el sector de las finanzas, los chatbots y asistentes virtuales ya se utilizan en las aplicaciones de home banking. La IA además apuntala el análisis de transacciones para evitar los fraudes, entre otros riesgos. Estas soluciones también están ayudando a los bancos a cumplir con las regulaciones, al monitorear operaciones y detectar movimientos sospechosos, con lo cual reducen el riesgo de sanciones y mejoran la reputación de las entidades.
En la logística y en la cadena de suministros la inteligencia artificial colabora para optimizar las rutas de entrega: en tal sentido permite reducir el tiempo de los viajes y el consumo de combustible. Además de optimizar la eficiencia, disminuye los costos operativos y ayuda a bajar las emisiones de carbono. Al mismo tiempo esta tecnología permite predecir la demanda y gestionar los inventarios de manera más minuciosa. En simultáneo, los grandes almacenes ya cuentan con robots impulsados por IA que mueven y organizan productos para acelerar el cumplimiento de los pedidos.
En marketing y ventas la IA hace un aporte importante para diseñar campañas con estrategias personalizadas y para analizar el comportamiento del consumidor. Mejora la recomendación de productos y servicios, permite ofrecer contenido alineado con las búsquedas y habilita a predecir escenarios. Las soluciones de IA también se utilizan para generar precios dinámicos basados en el análisis continuo de datos: por ejemplo, ayudan a segmentar clientes y a optimizar modelos de precios basados en la demanda en diferentes marketplaces en tiempo real.
En la manufactura también se observa un gran impacto de la IA. Los algoritmos de visión artificial colaboran con la inspección de piezas y productos en la línea de producción y habilitan a identificar defectos con gran exactitud y rapidez. La IA también se usa para crear diseños optimizados de componentes de aviones, por caso: en este campo genera múltiples opciones de diseño basados en criterios específicos y permite seleccionar las mejores soluciones en términos de peso, resistencia y eficiencia de los materiales.
En la educación la IA ya colabora con sistemas de tutoría inteligente y de calificación automatizada, y también con plataformas de aprendizaje adaptativo, que ofrecen experiencias de aprendizaje personalizadas. A su vez el análisis predictivo se emplea para evaluar qué estudiantes presentan riesgo de abandono escolar, de manera que las instituciones educativas puedan intervenir para ofrecer el apoyo necesario.
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