El impacto de la inteligencia artificial en los negocios online - The Niche Guru

El impacto de la inteligencia artificial en los negocios online

El impacto de la inteligencia artificial en los negocios online

La Inteligencia Artificial, o IA como la llamamos a menudo, se trata de crear sistemas informáticos inteligentes que puedan hacer cosas que los humanos solemos hacer. Piense en comprender el habla, tomar decisiones, detectar patrones: eso es la IA en acción.

Ahora, la IA ya no es sólo un concepto de alta tecnología. Realmente está marcando una diferencia en la forma en que funcionan las empresas, desde ahorrar tiempo y dinero hasta hacer que los clientes estén más felices. Imagine un mundo en el que la IA sea una parte habitual de su día, especialmente cuando está en línea. ¡Hacia allí nos dirigimos!

Puede ver la aparición de IA en todo tipo de áreas comerciales. Está cambiando la forma en que hablamos con los clientes, haciendo que nuestras operaciones sean más fluidas y brindándonos una gran cantidad de información valiosa a partir de datos que nunca antes supimos cómo utilizar. Es bastante sorprendente ver hasta dónde ha llegado la IA y cómo está remodelando nuestro mundo.

En este artículo, le mostraré cómo la IA está cambiando los negocios en línea tal como los conocemos y cómo puede aprovecharla.

Tabla de contenido
  1. Evolución de la IA en entornos empresariales online
  2. Implementación de IA en negocios en línea
  3. Datos y estadísticas sobre la adopción de la IA en diversas industrias en línea
  4. El poder de la IA en la automatización y la eficiencia
  5. Cómo la IA está transformando los roles laborales en las empresas en línea
  6. Habilidades necesarias para el lugar de trabajo empresarial en línea impulsado por la IA
  7. Beneficios de la IA en los negocios online
  8. Desafíos y riesgos de la IA
  9. Tendencias futuras de la IA
  10. Predicciones para la IA en los negocios online
  11. Preparándose para el futuro de la IA en el sector empresarial online
  12. Conclusión

Evolución de la IA en entornos empresariales online

El concepto de IA existe desde la antigüedad, como se ve en los mitos y el folclore. Sin embargo, según Café Prometeo, en el contexto de la tecnología, los primeros modelos de IA comenzaron con la creación de redes neuronales en la década de 1940, con el objetivo de simular la función cerebral. Los hitos importantes incluyen el desarrollo de la primera implementación de red neuronal del MIT en 1954 y la creación del perceptrón Mark I en 1958.

Aplicaciones tempranas en los negocios: En 1959, Bernard Widrow y Marcian Hoff desarrollaron sistemas para problemas comerciales prácticos como la eliminación del ruido en las líneas telefónicas. Este período marcó el creciente interés en la IA para aplicaciones empresariales.

Invierno de IA: La publicación de "Perceptrones" en 1969 destacó las limitaciones de los primeros modelos de IA, lo que llevó a una disminución en la investigación y el desarrollo de la IA, conocido como el "Invierno de la IA".

Aumento del procesamiento del lenguaje natural (PLN): La IA recuperó impulso con el desarrollo de la PNL en la década de 1950, centrándose en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. La primera aplicación empresarial importante de la PNL se produjo a mediados de la década de 2000 con el desarrollo de chatbots para la atención al cliente automatizada.

Integración de IA contemporánea: El reciente aumento de la popularidad de la IA, marcado por tecnologías como ChatGPT, ha llevado a su rápida adopción en funciones empresariales. La IA es ahora fundamental en áreas como el servicio al cliente y el marketing digital, y un porcentaje significativo de organizaciones la adoptan en al menos una función empresarial. Ha resultado en una mejora de la participación, la lealtad y los ingresos del cliente.

Implementación de IA en negocios en línea

La implementación de la IA en los negocios online está revolucionando varios sectores. Las áreas clave incluyen creación de contenido, análisis de datos, predicción del comportamiento del cliente y automatización de tareas como atención al cliente e investigación de SEO. Esta integración mejora la eficiencia, personaliza las experiencias de los clientes y proporciona conocimientos profundos, lo que conduce a una toma de decisiones basada en datos y a importantes mejoras operativas. Considerando ejemplos de inteligencia artificial de marcas reales, están disponibles los siguientes datos.

1. Creación de contenido

Las herramientas de inteligencia artificial como Jasper para la generación de texto y Midjourney para la creación de imágenes se están volviendo parte integral de la creación de contenido. Estas herramientas, al igual que cómo EnsayoPagar ayuda a los estudiantes con solicitudes de "hacer mi tarea", ayuda a producir texto, imágenes y música o código basado en entradas y requisitos específicos. Su uso se está volviendo cada vez más común: el 48% de los especialistas en marketing ya incorporan estas herramientas de inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Esta tendencia pone de relieve la creciente dependencia de la IA para la generación de contenidos creativos y eficientes en diversos campos.

2. Análisis de datos e informes

La IA automatiza el análisis de datos complejos y transforma los conocimientos en informes y visualizaciones comprensibles. Alrededor del 45% de los especialistas en marketing utilizan la IA para optimizar los procesos de interpretación de datos y toma de decisiones.

3. Investigación e inspiración

La IA es fundamental para proporcionar inspiración y apoyar la investigación, particularmente en marketing. Genera ideas basadas en tendencias, preferencias de la audiencia y campañas exitosas anteriores, lo que ayuda a investigación de palabras clave y análisis de la competencia.

4. Predicción del comportamiento del cliente

La IA utiliza extensas bases de datos para identificar patrones en las interacciones y preferencias de los consumidores, prediciendo el comportamiento de los mismos. Incluye herramientas como Predict AI de Neurons y Vizit, que ofrecen información sobre las respuestas de los clientes a los anuncios y diseños de productos.

5. Análisis predictivo

La IA en el análisis predictivo se utiliza para clasificar datos y pronosticar tendencias futuras, comportamientos de los clientes y dinámicas del mercado. Herramientas como el verificador de autoridad de dominio de Moz utilizan inteligencia artificial para predecir la clasificación de sitios web en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.

6. Puntuación predictiva de clientes potenciales

La IA evalúa a los clientes potenciales en función de su probabilidad de realizar una conversión, agilizando el proceso de ventas al centrar los esfuerzos en los clientes potenciales más prometedores.

7. Clasificación de tickets de atención al cliente

La IA ayuda a clasificar los tickets de atención al cliente, mejorando los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Zapier utiliza IA para clasificar y analizar problemas de soporte de productos.

8. Análisis de datos periódico

La IA ayuda a realizar un análisis de datos consistente y eficiente. Por ejemplo, Zapier utiliza IA para analizar datos y proporcionar informes visuales en Slack, lo que garantiza una toma de decisiones actualizada basada en los datos más recientes.

9. Creación de un centro de datos centralizado

Empresas como ASUS utilizan plataformas de inteligencia artificial como Improvado para centralizar y estandarizar datos en sucursales globales, lo que genera importantes ahorros de tiempo y recursos.

10. Investigación SEO más profunda

Las herramientas de inteligencia artificial permiten una investigación SEO más exhaustiva, analizando la relevancia, la calidad y el contexto del contenido relacionado con las consultas de los usuarios. Este enfoque proporciona información más allá de las métricas tradicionales para mejorar la clasificación en los motores de búsqueda y la optimización del contenido.

Datos y estadísticas sobre la adopción de la IA en diversas industrias en línea

Para tener una idea de las tendencias actuales Adopción de IA en diferentes industrias, consideremos las siguientes estadísticas:

  • Crecimiento del mercado global de IA: El mercado de la IA estaba valorado en 136.6 mil millones de dólares en 2022 y se esperaba que alcanzara los 1,811.8 mil millones de dólares en 2023, creciendo a una tasa compuesta anual del 38.0% de 2021 a 2030.
  • Adopción empresarial de la IA: Aproximadamente el 77% de las empresas están involucradas con la IA, el 35% ya la utiliza y el 42% explora su implementación. Marca un aumento constante en la adopción de IA a lo largo de los años.
  • Variaciones internacionales en el uso de la IA: Las empresas indias y chinas lideran el uso de IA con un 60%, mientras que las tasas de adopción en EE. UU. (25%), Reino Unido (26%), Canadá (28%) y Australia (24%) son comparativamente más bajas.
  • IA en empresas de TI: En 2022, el 53 % de las empresas de TI informaron de un mayor uso de la IA en los últimos dos años, frente al 43 % en 2021.
  • IA en fabricación: La implementación de la IA en el sector manufacturero ha supuesto una reducción del 20% en los errores de previsión.
  • IA en la automatización de la atención sanitaria: La IA en la automatización podría liberar al 10% de los trabajadores de la atención médica para 2030, simplificando las operaciones de atención médica.
  • IA en el comercio minorista: Se prevé que el mercado de la IA en el comercio minorista alcance los 31.18 mil millones de dólares para 2028, con un crecimiento significativo desde los 4.84 mil millones de dólares en 2021.
  • Implementación de IA de Amazon: Amazon ha utilizado IA para reducir su tiempo de “hacer clic para enviar” a 15 minutos, una mejora del 225%.
  • IA en ventas y marketing: El 87% de las empresas que utilizan IA han adoptado o están considerando utilizar IA para predecir las ventas y mejorar sus estrategias de marketing por correo electrónico.

El poder de la IA en la automatización y la eficiencia

La IA automatiza una amplia gama de tareas en negocios en línea, que incluyen:

  • Generación de contenido: Generación de contenidos textuales y visuales para marketing y comunicación.
  • Análisis de los datos: Automatizar el procesamiento e interpretación de grandes conjuntos de datos.
  • Asistencia al Cliente: Manejo de consultas de clientes y tickets de soporte a través de chatbots y sistemas automatizados.
  • Marketing y ventas: Automatización de la puntuación de clientes potenciales, el análisis del comportamiento del cliente y el análisis predictivo para estrategias de marketing.
  • SEO y Analítica Web: Realizar investigaciones y análisis SEO en profundidad para optimizar el contenido web.
  • Centralización de datos: Agilizar la recopilación y gestión de datos en varios departamentos y regiones.

Estudios de casos que muestran una automatización exitosa

ASUS: Al utilizar IA para centralizar datos, ASUS ahorró entre 80 y 100 horas por semana en TI y redujo los costos anuales de marketing en un 30 %.

Amazon: La implementación de IA en los sistemas de logística y entrega redujo drásticamente el tiempo de “hacer clic para enviar”, mejorando la eficiencia operativa.

Impacto de la automatización en la eficiencia y la productividad

La automatización de tareas a través de la IA conlleva importantes mejoras en la eficiencia y la productividad. Incluye un procesamiento de datos más rápido, información precisa sobre los clientes, creación de contenido mejorada y estrategias de marketing optimizadas. El impacto general se observa en una mayor eficiencia operativa, ahorro de costos y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos con prontitud.

Cómo la IA está transformando los roles laborales en las empresas en línea

La IA está remodelando diversos roles empresariales, desde el liderazgo y el marketing hasta las ventas y la atención al cliente, haciendo hincapié en la automatización, la eficiencia y la toma de decisiones basada en datos. Aquí hay algunas estadísticas numéricas de Artículo de HubSpot.

Liderazgo: Los líderes empresariales están integrando cada vez más la IA y la automatización en sus modelos. El 62% informa haber invertido en herramientas de IA/automatización para sus empleados, y el 66% de estos líderes ha contratado nuevos empleados para trabajar con herramientas de IA/automatización.

Márketing: La inteligencia artificial y la automatización son fundamentales para los especialistas en marketing, especialmente a la hora de crear experiencias personalizadas. El 69% de los especialistas en marketing considera que la IA generativa es necesaria para el marketing de contenidos, el 53% utiliza chatbots y el 44% utiliza herramientas de IA visuales y de generación de texto.

Ventas: La IA y la automatización permiten a los profesionales centrarse más en establecer relaciones y menos en tareas administrativas. El 35% de los profesionales de ventas utilizan herramientas de IA para la automatización de tareas manuales y el 60% dice que las herramientas de IA son esenciales para su estrategia general de ventas.

Asistencia al Cliente: Se espera que la IA asuma la mayoría de las tareas relacionadas con el servicio al cliente para 2024, y el 67% de los profesionales de servicio al cliente cree que la IA facilitará la respuesta a las solicitudes de los clientes.

Habilidades necesarias para el lugar de trabajo empresarial en línea impulsado por la IA

Según la  hackerrank.com, las habilidades para un lugar de trabajo impulsado por IA incluyen programación (Python, R), comprensión de álgebra lineal y estadística, procesamiento de lenguaje natural, técnicas de aprendizaje automático, ética de la IA y gestión de sesgos, conocimiento de la IA en la nube y en el borde, procesamiento de señales y gestión exhaustiva de datos. y habilidades de delegación de IA.

Habilidades técnicas. Comprender los conceptos básicos de la IA y el aprendizaje automático, el análisis de datos y las habilidades de programación son cada vez más importantes. Los empleados deben trabajar en conjunto con herramientas de inteligencia artificial e interpretar sus resultados.

Pensamiento crítico y resolución de problemas. A medida que la IA maneja tareas rutinarias, los empleados deben sobresalir en el pensamiento crítico y la resolución de problemas complejos, habilidades que la IA no puede replicar fácilmente.

Adaptabilidad y aprendizaje continuo. La rápida evolución de las tecnologías de IA requiere una cultura de aprendizaje continuo y adaptabilidad entre los empleados.

Inteligencia interpersonal y emocional. A pesar de la prominencia de la IA, las habilidades centradas en el ser humano como la empatía, la comunicación y el trabajo en equipo siguen siendo cruciales, especialmente en roles que involucran la interacción y la toma de decisiones humanas.

Beneficios de la IA en los negocios online

La IA mejora la eficiencia, personaliza las experiencias de los clientes y permite la toma de decisiones basada en datos en los negocios en línea, revolucionando las operaciones y la prestación de servicios.

1. Mayor eficiencia y productividad

Automatización de Tareas Rutinarias

La IA aumenta significativamente la eficiencia en los negocios en línea al automatizar tareas rutinarias y repetitivas. Esta capacidad permite a las organizaciones manejar tareas en volúmenes y velocidades más allá de la capacidad humana. Por ejemplo, la IA se puede utilizar en el desarrollo de software para crear datos de prueba, lo que permite a los desarrolladores centrarse en trabajos más complejos y atractivos.

Aumento de la productividad

Al eliminar tareas manuales que consumen mucho tiempo, la IA proporciona un aumento sustancial de la productividad. Luego, los trabajadores pueden concentrarse en tareas de nivel superior que solo los humanos pueden realizar, lo que lleva a un uso más efectivo y eficiente de los recursos humanos.

2. Personalización y experiencia del cliente mejoradas

Servicios y experiencias personalizados

La IA analiza y aprende de los datos para crear experiencias y servicios altamente personalizados. Esto es evidente en el comercio minorista en línea y los servicios de streaming. Los sistemas de inteligencia artificial estudian los patrones de compra y los datos de los consumidores individuales para adaptar las recomendaciones y experiencias a los estilos, intereses y necesidades personales.

Aplicación en diversas industrias

Las capacidades de personalización de la IA van más allá de los típicos servicios al consumidor. Por ejemplo, en el sector sanitario, la IA personaliza los tratamientos en función de los datos de cada paciente y, en los entornos laborales, satisface las necesidades de los empleados.

3. Toma de decisiones y conocimientos basados ​​en datos

Toma de decisiones informada

La toma de decisiones basada en datos implica el uso de conjuntos de datos, conocimientos y patrones para tomar mejores decisiones basadas en hechos y cifras en lugar de en el instinto. Este enfoque permite a las empresas medir eficazmente los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las métricas, garantizando que sus objetivos se cumplan con estrategias respaldadas por datos.

Eliminación de sesgos cognitivos

La IA en la toma de decisiones actúa como un “espejo de la verdad”, eliminando sesgos cognitivos y destacando el mejor camino a seguir para una empresa. Basa las decisiones en métricas y KPI en lugar de en emociones, lo que conduce a estrategias comerciales más racionales y efectivas.

Toma de decisiones avanzada con IA

La toma de decisiones basada en IA lleva el concepto de toma de decisiones basada en datos un paso más allá. Extrae datos, los combina en paneles y los procesa, extrae información, ejecuta múltiples escenarios y hace predicciones y categorizaciones en torno a los resultados. Este enfoque más avanzado permite a las empresas aprovechar sus datos de manera más efectiva, lo que lleva a una toma de decisiones más inteligente y predictiva.

Desafíos y riesgos de la IA

1. Consideraciones éticas y preocupaciones de privacidad

El análisis de datos sensibles de la IA plantea preocupaciones sobre la privacidad, lo que requiere una regulación cuidadosa y un cambio en leyes de privacidad.

Análisis de datos sensibles a la privacidad

La capacidad de la IA para analizar datos sensibles a la privacidad, como algoritmos de búsqueda, motores de recomendación y redes de tecnología publicitaria, plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad. A medida que la IA evoluciona, aumenta el poder y la velocidad del análisis de la información personal, lo que podría invadir los intereses de privacidad.

Desafíos legislativos

Existe el desafío para los cuerpos legislativos de crear leyes de privacidad que protejan a las personas de los efectos adversos de la información personal utilizada en la IA sin obstaculizar el desarrollo de la IA. Cuestiones históricas, como la vigilancia policial predictiva que afecta a las minorías o los algoritmos de contratación sesgados, resaltan la necesidad de una regulación cuidadosa.

Cambiando el paradigma de regulación de privacidad

Las leyes de privacidad actuales se basan principalmente en el modelo de “aviso y elección”, que se está volviendo cada vez más ineficaz en la IA. Se necesita un cambio de paradigma en el que la responsabilidad de proteger la privacidad individual pase de los consumidores a las empresas, centrándose más en regular cómo las empresas procesan los datos.

2. Posible desplazamiento laboral y brechas de habilidades

La IA puede potencialmente desplazar industrias enteras, aumentar la disparidad económica y amplificar las brechas educativas y de habilidades en la fuerza laboral. Si bien la IA puede estimular el crecimiento del empleo a través de la innovación, su potencial para hacer que los empleos sean redundantes es una preocupación importante. Abordar esto requiere un enfoque de diseño centrado en el ser humano para la implementación de tecnología.

3. Desafíos en la implementación e integración de la IA

Caras de implementación de IA retos como el apoyo de las partes interesadas, la gestión de datos, la brecha de habilidades, las preocupaciones de los empleados sobre el despido y garantizar la privacidad y seguridad adecuadas de los datos.

Apoyo a las partes interesadas

Obtener el apoyo de las partes interesadas es crucial, ya que la resistencia a menudo surge de la aversión al riesgo, la falta de comprensión de los beneficios de la IA y la incertidumbre sobre su impacto en los procesos de negocio.

Administración de datos

La implementación eficaz de la IA requiere acceso a datos consistentes, útiles y confiables. Los desafíos incluyen la gestión de formatos de datos no estructurados y garantizar la integridad de los datos.

Cerrando la brecha de habilidades

La introducción de la IA crea una brecha de habilidades que es necesario cubrir. Capacitar y educar a la fuerza laboral sobre las complejidades de la IA es vital para una adopción e integración fluidas.

Abordar las preocupaciones sobre la redundancia

Las preocupaciones de los empleados sobre la seguridad laboral debido a la implementación de la IA deben abordarse mediante un diálogo abierto y demostrando cómo la IA puede aumentar las habilidades humanas en lugar de reemplazarlas.

Construyendo una infraestructura de datos sólida

Establecer una infraestructura de datos sólida es fundamental para el éxito de la IA. Implica garantizar la exactitud e integridad de los datos y establecer reglas sólidas de gobernanza de datos.

Priorizar la privacidad y la seguridad de los datos

Cumplir con las leyes de privacidad de datos e implementar medidas sólidas de seguridad de datos es esencial para protegerse contra violaciones y mantener la confianza.

Tecnologías de IA emergentes como chatbots personalizados, generación avanzada de videos y robots multitarea democratizarán el uso de la IA y ampliarán la automatización, transformando varios sectores.

Chatbots personalizados

Empresas como Google y OpenAI se centran en desarrollar plataformas fáciles de usar que permitan a las personas crear mini chatbots adaptados a necesidades específicas sin necesidad de habilidades de codificación. democratiza potentes modelos de lenguaje, haciendo que las aplicaciones de IA generativa sean más accesibles para una audiencia más amplia.

IA generativa en vídeo

Tras el éxito de las herramientas de generación de imágenes fotorrealistas como DALL-E, el desarrollo significativo posterior en IA generativa se producirá en el dominio del vídeo. Podría amplificar los aspectos positivos y negativos del contenido generado por IA, lo que hace que sea crucial gestionar estas tecnologías de manera responsable.

Robots multitarea

Inspirándose en las técnicas de IA generativa, se anticipa el desarrollo de más robots de uso general capaces de realizar una gama más completa de tareas. Podría mejorar significativamente las capacidades de automatización en varios sectores.

Predicciones para la IA en los negocios online

  • Se prevé que la IA cambiará las operaciones comerciales, desde el crecimiento de los ingresos y las operaciones diarias hasta el compromiso de los clientes y empleados. Para 2024, se espera que la mayoría de las empresas estadounidenses hayan adoptado la IA de alguna manera, y la IA generativa (GenAI) lidere esta transformación.
  • La necesidad de habilidades de IA en todos los niveles de la fuerza laboral es cada vez más crítica. Los gerentes y líderes deberán comprender cómo la IA puede aumentar y reemplazar los procesos, y los empleados deberán aprender a utilizar las herramientas de IA de manera responsable y efectiva.
  • La confianza en la IA será primordial, lo que enfatizará la necesidad de sistemas seguros y que cumplan con las normas y prácticas de IA responsables. Incluye implementar soluciones apropiadas con los datos, las políticas y la supervisión correctas.

Preparándose para el futuro de la IA en el sector empresarial online

Centralizar los datos de la empresa. Los datos son el núcleo de las tecnologías de IA. Las empresas necesitan centralizar sus datos en varios canales para proporcionar una única fuente de información, lo cual es esencial para la implementación eficaz de la IA.

Desmentir los mitos de la IA en el lugar de trabajo. Es fundamental abordar los conceptos erróneos comunes sobre la IA, como el temor al desplazamiento del empleo. Las organizaciones deberían centrarse en educar a los empleados sobre cómo la IA puede aumentar sus funciones y mejorar la productividad.

Integración gradual de la IA. Se recomienda a las empresas que comiencen con pequeñas integraciones de IA y amplíen gradualmente su uso. Este enfoque permite a los empleados familiarizarse con el papel de la IA en el lugar de trabajo y desarrollar las habilidades necesarias para su uso práctico. Probar diferentes herramientas de IA y casos de uso en departamentos específicos antes de recomendar una implementación más integral.

Conclusión

La evolución de la Inteligencia Artificial en los negocios en línea desde sus antiguos orígenes conceptuales hasta su papel fundamental en las industrias modernas marca una profunda transformación. 

La integración de la IA en diversas funciones comerciales ha revolucionado las interacciones con los clientes, la eficiencia operativa y la información basada en datos. Esta progresión culmina con el surgimiento contemporáneo de tecnologías de inteligencia artificial como ChatGPT, que remodelan los roles comerciales en liderazgo, marketing, ventas y atención al cliente. 

A medida que la IA continúa automatizando tareas y transformando la fuerza laboral, subraya la necesidad de una adaptación y un aprendizaje continuos en la era digital. El futuro de la IA en los negocios en línea, caracterizado por tecnologías emergentes y la necesidad de una implementación responsable, promete avances significativos al tiempo que resalta la importancia de las consideraciones éticas, la privacidad y el desarrollo de habilidades.

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