Una plataforma tecnológica disruptiva, comparable con el motor a vapor, la electricidad o el internet, la inteligencia artificial en los negocios alcanza día a día mayores y mejores implementaciones.
La inteligencia artificial para negocios no es exclusiva de los grandes corporativos y empresas emergentes: las PYMES también pueden beneficiarse de la inteligencia artificial (IA), tal como reseña una publicación del Tecnológico de Monterrey.
Independientemente de su giro o actividad, vemos implementaciones transversales de la IA que, con ligeras adaptaciones, ayudan a todas las empresas en distintas funciones sin importar su tamaño.
En este breve artículo. exploramos cinco recientes aplicaciones de inteligencia artificial para negocios, desde el marketing y las ventas, hasta la tesorería y contabilidad. Sigue leyendo y descubre cómo esta tecnología está apoyando en procesos y funciones primordiales.
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1. Aplicaciones de inteligencia artificial empresarial en marketing
Muchos especialistas coinciden en que la inteligencia artificial para empresas alcanza un uso acelerado y cada vez más sofisticado en procesos de marketing.
Desde el apoyo en una segmentación eficaz, hasta la gestión de contenidos y personalización de la experiencia al cliente, el ahora marketing basado en inteligencia artificial está optimizando campañas y recursos a favor de las empresas, aunque su uso ético y responsable es tema de discusión.
Tal como apuntan los especialistas de IBM, la inteligencia artificial en los negocios, específicamente en el área de marketing, alcanza al menos unos 5 casos de uso más populares:
Una mejor segmentación
Las capacidades analíticas de la inteligencia artificial para negocios están apoyando a las empresas a categorizar con un mejor criterio a sus clientes.
Algoritmos basados en IA están en capacidad de recomendar métricas, canalizar datos, procesarlos y ofrecer recomendaciones específicas según rasgos, necesidades y comportamientos.
El resultado es un mejor enfoque de recursos financieros y humanos hacia campañas personalizadas, mucho más efectivas, que redundan en mayor conversión y un mejor retorno de la inversión.
Apoyo en la generación de contenidos de marketing
La IA generativa, encabezada por aplicaciones como ChatGPT, ha alcanzado en el último par de años un boom de nuevos casos de uso empresarial.
En nuestros días, la IA está siendo empleada por millones de personas para generar contenidos: desde artículos y sitios web, hasta contenidos en redes sociales, imágenes y vídeos con fines de mercadeo, todo ello en ahorro de tiempo y recursos.
Publicidad inteligente
Con sólo hacer uso del historial de navegación y las cookies de usuarios, las aplicaciones de inteligencia artificial para empresas analizan preferencias, recomiendan y generan un contexto para ofrecer anuncios cada vez más pertinentes y con mejores métricas de conversión.
Forbes expone cómo las implementaciones de publicidad programática impulsadas por IA automatizan la colocación y optimización de anuncios en tiempo real en función a factores como comportamiento y contexto del visitante.
Apoyo en gestión de comercio digital
Otro ejemplo de la inteligencia artificial en los negocios es su uso para mejorar programas de comercio electrónico, al recoger impresiones de necesidades y hábitos de compra de clientes y prospectos.
Los algoritmos de IA son capaces de matizar los catálogos de productos y servicios en función a los criterios de búsqueda; incluso, pueden ajustar precios y promover promociones personalizadas, sin descuidar la rentabilidad.
2. Inteligencia artificial en los negocios: ventas
Comparado con áreas como la inteligencia de negocios, el marketing o las finanzas, las ventas históricamente han estado un poco a la retaguardia respecto al apoyo tecnológico, pero recientemente esto ha cambiado gracias al apoyo de la IA y veamos por qué:
Soporte a la fuerza de ventas
Múltiples implementaciones de IA ayudan a los vendedores a encontrar su target o cliente ideal, junto con el mejor canal y ruta para conectarse con los clientes.
Aplicaciones de IA en ventas generan recomendaciones basadas en datos de preferencias e interacciones anteriores y los vendedores aceptan o rechazan estas recomendaciones y pueden calificar su calidad para mejorar los algoritmos.
Atención al cliente automatizada
Los chatbots son una herramienta muy común que cada día mejora sus habilidades. Una vez entrenados, estos algoritmos pueden interactuar con clientes en tiempo real y resolver requerimientos cada vez más avanzados.
Salesforce reseña cómo, en pocos meses, los centros de contacto operados por IA pasaron de una interacción impersonal, a un servicio más personalizado y completo, donde además de mejorar eficiencia y productividad, están generando información en tiempo real sobre la satisfacción y experiencia del cliente.
Apoyo en la gestión de ventas
Un artículo de Harvard Business Review destaca cómo las aplicaciones de inteligencia artificial para negocios están apoyando a los gerentes de ventas con informes y reportes interactivos y en tiempo real.
La IA ha hecho posible que los reportes e informes de ventas se conviertan de documentos ‘pasivos y retrospectivos’ a ‘herramientas de diagnóstico interactivas y con capacidad de desglose en tiempo real’.
Previsiones de ventas, logística e inventario
Evidente, pero no menos importante: las tecnologías de inteligencia artificial en los negocios están apoyando en previsiones de insumos, mercancías y logística de ventas cada vez con mayor confiabilidad y precisión.
La capacidad analítica de la IA está apoyando a los gerentes de ventas a pronosticar el desempeño de su equipo para cada mes o trimestre, con anticipación, de modo que puedan tomar medidas proactivas de rutas de venta, logística e inventarios.
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3. Sistemas de IA en Business Intelligence (BI)
Un área que encuentra importantes sinergias con la inteligencia artificial en los negocios es Business Intelligence.
La inteligencia empresarial es el proceso de recopilar, analizar e interpretar datos para obtener información útil en la gestión empresarial y la IA viene a agilizar y enriquecer estos procesos. Estos son algunos ejemplos de esta sinergia.
Preparación y depuración de datos
Las aplicaciones de inteligencia artificial empresarial se pueden utilizar para automatizar la extracción, depuración y carga de datos (llamado técnicamente ETL) y prepararlos para su análisis empresarial.
Gracias a la IA, este proceso puede abarcar canalizaciones e integraciones de distintas fuentes, estructuradas (datos no numéricos y cifras) y no estructuradas (videos, imágenes, expresiones humanas). Además de proveer datos precisos y válidos, así tu empresa enriquece la calidad y fiabilidad de los análisis y reportes posteriores.
Procesamiento de lenguaje natural en consultas de datos
El PLN impulsado o basado en IA se puede utilizar para permitir que los usuarios empresariales exploren datos mediante consultas cada vez más elaboradas y enriquecedoras por la vía del lenguaje natural.
Es la bondad que convierte bases de datos estáticas, en verdaderas fuentes dinámicas de revelación de datos, cada vez más accesible e intuitiva para que una base cada vez más amplia de usuarios encuentre información útil que de otro modo no habría sido revelada.
Análisis predictivos para distintas áreas comerciales
En análisis predictivos es donde BI e IA hacen su mayor sinergia. Las funciones de aprendizaje automático enriquecen las funciones de analítica para generar pronósticos e informes cada vez más asertivos y pertinentes.
Las empresas capitalizan toda esta información para tomar mejores decisiones, desde el desarrollo de productos y estrategia de marketing hasta la presupuestación y funciones de tesorería.
Paneles o dashboards inteligentes
Un esplendor de la IA en su sinergia con la inteligencia empresarial es la posibilidad de automatizar y personalizar cuadros de métricas o paneles de información en tiempo real.
A diferencia de otras tecnologías, la IA permite que estos tableros de mando sean realmente personalizados e interactivos a demanda, lo que permite proporcionar métricas e información pertinente de forma instantánea.
4. Inteligencia artificial en los negocios: contabilidad
Si hay un área que históricamente en las PYMES ha estado ligada a los procesos manuales y cálculos repetitivos es la contabilidad: captura de pólizas contables, gestión de nómina, aprobación o validación de transacciones, generación de reportes, conciliación y un largo etcétera.
La buena noticia es que la inteligencia artificial para empresas está optimizando estos procesos por la vía de la digitalización y automatización.
Upwork resume cómo la IA está apoyando a las labores de contabilidad:
Automatización de registros
Las apps de inteligencia artificial para negocios pueden automatizar muchos de los procesos de la contabilidad como facturación, captura de datos, carga de datos, clasificación y conciliación. Una bondad que libera al equipo contable de las tareas monótonas para dedicar su tiempo a labores más estratégicas como el análisis, el seguimiento o la auditoría.
Nómina inteligente
Si algo caracteriza a los procesos de nómina es la complejidad y minuciosidad de los cálculos y procedimientos.
A través del aprendizaje automático, la IA está posibilitando el procesamiento autónomo de la nómina y limitando al mínimo los errores humanos en cálculos individuales. Así, se garantizan pagos y cálculos precisos.
Apoyo en las auditorías
Herramientas impulsadas por IA pueden apoyar a contadores y auditores para evaluar registros, informes y estados financieros con precisión y dictaminar sobre su fidelidad y observancia a los principios contables.
La IA también simplifica la revisión y gestión de documentos, como contratos y acuerdos, lo que permite a los auditores identificar y acceder fácilmente a los datos financieros pertinentes y reducir el tiempo y los recursos que se dedican a realizar sus auditorías.
En el caso de México, un artículo reciente de la Asociación Mexicana de Contadores Públicos (AMCP) destaca cómo el SAT y su base de contribuyentes empresariales incorporarán a la IA dentro de sus procesos. Se espera que la IA transforme el ámbito fiscal, tanto como en su momento lo hicieron la ofimática y la nube.
Los reportes básicos de cualquier transacción contable o financiera son los recibos. Conoce los elementos de un comprobante o recibo de pago.
5. Inteligencia artificial en tesorería y finanzas
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios trascienden a todas las funciones comerciales y la tesorería no es la excepción.
Ya desde el 2022 un informe de PwC divulgaba cómo en distintos países una base del 53% de todos los tesoreros y directores financieros buscaban modernizar y acelerar sus procesos por la vía de la adopción de la analítica de datos y la inteligencia artificial.
Estas son algunas implementaciones de inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial.
Seguimiento de transacciones en tiempo real
Si un área gestiona un importante volumen de datos de transacciones sensibles es el área de tesorería. Un equipo que por naturaleza debe monitorear las entradas y salidas de fondos, y es allí donde la IA puede:
- Procesar automáticamente este enorme volumen de datos transaccionales
- Detectar patrones y anomalías
- Tener autonomía para diferir una operación y solicitar mayor detalles
- Generar reportes o alertas
Una facultad que permite ahorrar tiempo y descubrir prácticas que, de otro modo, podrían pasarse por alto.
Funciones como la auditoría, cobranza, gestión y análisis de crédito, así como la estimación de riesgo, pueden apoyarse de esta implementación para tomar mejores decisiones y correctivos en tiempo real.
Detección de fraude
Similar al punto anterior, las capacidades de analítica impulsadas por inteligencia artificial pueden evaluar una colosal cantidad de transacciones y contratos en tiempo real, para de esta manera identificar términos, volúmenes o comportamientos anormales.
Cuando se detecta una actividad sospechosa, la herramienta de manera autónoma emite las alertas o notificaciones al personal de auditoría, analistas y gerentes, quienes pueden realizar sus investigaciones exhaustivas.
Cumplimiento con el SAT y otras instituciones
Evidentemente, la inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial puede automatizar parámetros de control basados en cumplimiento normativo.
Como por ejemplo que un CFDI cumpla con todos los parámetros para ser procesado, o que cualquier pago sea generado vía comprobante, reduciendo al mínimo el riesgo de sanciones o multas.
Presupuestación y otras previsiones
La inteligencia artificial para negocios puede analizar los históricos de la contabilidad, reportes y estados financieros para tomar de allí una base documentada de presupuestación.
La IA puede determinar patrones estaciones o fluctuaciones históricas a partir de esta información y combinarla con tendencias actuales del mercado, indicadores económicos y métricas específicas proporcionadas por el equipo de presupuesto para generar previsiones certeras de corto y mediano plazo.
Por esta vía, la inteligencia artificial para empresas ayuda a informar sobre mejores decisiones de presupuestación y asignación de recursos monetarios y no monetarios, al tiempo que optimiza presupuestos y limita riesgos.
La firma electrónica se alinea con principios de transformación digital y modernización, tal como los que promueve las implementaciones de IA. Conoce más sobre la firma electrónica en México.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios – Reflexión final
Como habremos podido apreciar a lo largo de esta entrega, la inteligencia artificial ha dejado de ser una tendencia o moda para convertirse en una realidad imprescindible en el mundo empresarial, indistintamente del contexto, giro del negocio y geografía.
Desde la automatización de procesos en tesorería y contabilidad, hasta la mejora en la precisión de las decisiones de marketing y ventas, la inteligencia artificial en los negocios está transformando las funciones esenciales de manera profunda y duradera.
Su implementación no solo permite a las empresas optimizar sus recursos, sino que también les ofrece la agilidad necesaria para adaptarse a un entorno cada vez más tecnológico y competitivo.
Para las PYMES y startups, adoptar soluciones tecnológicas que fomenten la integración y la automatización de sus procesos puede marcar la diferencia entre sobrevivir en el mercado o liderarlo.
La capacidad de la IA empresarial para mejorar su capacidad predictiva, automatizar cargas de trabajo manuales, integrar data y ofrecer una mayor visibilidad financiera provee a las empresas claras ventajas que no se pueden ignorar.
En este contexto, COFERS representa ese aliado en la automatización de funciones críticas como la tesorería, el flujo de caja, el presupuesto y la facturación electrónica.
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