Grandes empresas y corporativos dentro del país ya están desbloqueando el potencial de la inteligencia artificial en sus operaciones y el 72% de las empresas mexicanas entiende que la IA causará un enorme impacto en sus industrias, pero la gran mayoría de organizaciones del país permanece en un estado de adopción bajo o moderado.
Como resultado de estas condiciones, las capacidades de esta tecnología aún no se convierten en resultados tangibles para muchas compañías y las pymes podrían enfrentar problemas de competitividad, ya que los beneficios de la IA se concentran en un pequeño porcentaje de empresas.
Pero, ¿qué barreras impiden una mayor y mejor adopción?, ¿qué tan crucial es movilizarse desde ahora con un plan de implementación?, ¿cómo se están eliminando barreras y desarrollando las capacidades completas de la IA?
Conocer la respuesta a estas y otras preguntas clave es necesario para comprender el entorno actual y entender cómo manejarlo con un plan organizado, y en este artículo exploramos estos temas de forma integral, pero concisa, para así impulsar una decisión óptima y rápida de adopción en tu empresa.
Estadísticas de adopción de IA en empresas mexicanas
En primer lugar, entender el panorama de adopción actual puede brindar una idea del nivel de urgencia con el que tu empresa debe empezar a tomar en serio la implementación de IA en sus operaciones, y existen varias cifras que pueden ayudar a construirlo.
Una de las más importantes es que solo alrededor del 38% de empresas mexicanas actualmente está integrando la inteligencia artificial en sus procesos operativos, y aunque algunas fuentes señalan un número ligeramente mayor, otras reportan un porcentaje de adopción completamente inferior, del 8%.
De cualquier manera, es claro que el nivel de adopción general no es muy avanzado y que aún existe un largo proceso a seguir para que la inteligencia artificial se convierta en un activo importante para compañías a nivel nacional.
Esto es especialmente evidente cuando se considera otra cifra de valor: de las empresas que ya aprovechan IA, el 72% solo las utiliza en tareas básicas de escritura simple, automatización sencilla y traducción.
A partir de estos datos, se pueden sacar algunas conclusiones:
- Desde el punto de vista inmediato, la urgencia de adoptar e integrar IA cuanto antes puede parecer baja dado que no existe una necesidad competitiva a muy corto plazo por hacerlo.
- Sin embargo, este panorama muestra una oportunidad; comenzar a explorar el aprovechamiento de la tecnología podría ser un diferenciador inmediato y permitir la construcción de estrategias y capacidades para el futuro.
- Aunque la mera adopción brinda una ventaja, la mejor forma de destacarse es con una integración más elevada que supere la utilización básica.
Los efectos tangibles de la inteligencia artificial hoy
Si bien los resultados tangibles de la IA aún no se hacen realidad para un gran porcentaje de organizaciones, muchas empresas ya han logrado materializarlos, y estos dejan en evidencia el valor de invertir en esta tecnología cuanto antes:
- En sectores como la manufactura, se percibe un incremento del 18.8% de productividad.
- Las startups que incorporan IA en sus productos u operaciones desde un inicio crecen a un ritmo anual del 156%, a diferencia del 65% promedio de startups en general.
- El 83% de las empresas integradas con inteligencia artificial ya nota algún tipo de retorno positivo.
- El 86% de los trabajadores que incorporan IA en sus flujos de trabajo notan mejoras productivas.
Impulsos en materia de reducción de costos, productividad y eficiencia operativa también son reportados comúnmente a nivel global, aunque el porcentaje exacto de optimización, al menos dentro del país, aún no es claro.
Es claro que la IA trae consigo beneficios, pero también costos, y una realidad que es importante tener en mente al hablar de este tema es que, a pesar de las mejoras reportadas, un retorno económico visible solo está presente en el 12% de las organizaciones que actualmente aprovechan la tecnología.
Las cifras de éxito demuestran potencial, pero la estadística anterior indica que las capacidades máximas de la inteligencia artificial aún son desaprovechadas en la gran mayoría de los casos.
¿Cómo utilizan la IA las empresas en México? Ejemplos de workflows concretos
Pero, exactamente, ¿de dónde provienen los resultados de las empresas que sí los están consiguiendo? Es complicado relacionar empresas y usos específicos a beneficios concretos; sin embargo, de acuerdo con un análisis de SAP y a nivel general, la IA está siendo aprovechada en ciertas áreas principales:
- Servicio al cliente (en un 64% de los casos)
- Marketing y comunicaciones (en un 44% de las empresas)
- Tecnología y operaciones (en el 37% de las empresas)
- Recursos humanos (en un 31% de los casos)
- Finanzas (en el 23% de las empresas)
A mayor detalle, la inteligencia artificial está siendo integrada a nuevos workflows de estas áreas de maneras como estas:
Disminuir la saturación de sistemas de servicio al cliente
Cadenas de retail como Liverpool integran chatbots de IA en puntos de contacto digitales antes y después de una venta, que pueden resolver consultas simples en segundos y sin tiempo de espera. Como resultado, equipos de servicio al cliente evitan saturarse y pueden dedicar más tiempo y esfuerzo a problemas más complejos.
Personalización y generación de contenidos
Grandes compañías, como Aeroméxico, utilizan algoritmos de IA para analizar constantemente el comportamiento de cada cliente y luego ofrecerles productos u ofertas altamente relevantes con mayor probabilidad de conversión.
A un nivel más bajo, las capacidades generativas de la inteligencia artificial se están aprovechando para crear contenido simple y assets para diseños más complejos que requieren del toque humano, pero pueden concretarse más rápido con la asistencia de la tecnología.
Generación de previsiones de demanda
Tanto para fines de gestión de inventario como para fines financieros, corporativos, como Grupo Bimbo, utilizan la inteligencia artificial en flujos de trabajo de previsión de demanda, de tal forma que pueden reducir el tiempo para realizarlas y aumentar su precisión, todo con el fin de contar con información siempre actualizada para tomar decisiones ágiles.
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¿Qué detiene una mayor adopción o integración?
Queda claro que la IA tiene un alto potencial, pero que muchas empresas, por diversas razones, aún no buscan o logran desbloquearlo activamente. ¿A qué se debe esto? Existen 3 barreras documentadas más importantes en el país:
- Falta de claridad sobre cómo incorporar la IA a flujos reales o sobre cuál es su verdadero valor.
- Ausencia de personal capacitado suficiente para utilizar la tecnología de forma eficiente con un impacto real y para supervisar su aprovechamiento adecuado y seguro.
- Preocupaciones éticas en torno a los riesgos que las herramientas de IA pueden traer en áreas como la laboral, medioambiental, de seguridad y otras.
Claro, los cuellos de botella en la gestión de datos necesaria para entrenar los algoritmos de inteligencia artificial y lograr que ofrezcan un producto relevante, las expectativas poco realistas en torno a la tecnología y las implementaciones centradas en herramientas y no en procesos también son importantes, pero estas 3 barreras predominan.
Consejos para integrar inteligencia artificial a tu empresa exitosamente
La buena noticia es que el hecho de que estas barreras estén tan ampliamente identificadas y estudiadas le brinda a las empresas una idea clara del enfoque a seguir para superarlas y lograr los resultados que la IA puede brindar.
Es cierto que se tratan de problemas complejos, pero existen ciertas buenas prácticas a seguir para comenzar a solucionarlos:
Entender la tecnología y familiarizarse con ella
Comprender profundamente las tareas que la IA puede realizar (como registros de datos o análisis) y los cuellos de botella o problemas específicos que puede aliviar (como sistemas saturados o excesos de carga de trabajo) te brindará claridad sobre cómo puedes implementarla para obtener un resultado tangible y te dará expectativas realistas de los resultados que puede lograr.
También es buena idea comenzar con proyectos pequeños y usos específicos en vez de implementaciones ambiciosas, esto con el propósito de darle a tu equipo tiempo para adaptarse a nuevos flujos y evitar causar más ineficiencias.
Invertir en entrenamiento interno y retención
Sería conveniente encontrar la cantidad de talento suficiente para aprovechar la IA en distintas áreas, pero lo cierto es que aún no es tan común, así que suele ser recomendable invertir en construir las capacidades necesarias de forma interna con entrenamiento suficiente.
En teoría, esto podría parecer más tardado que contratar personal ya capacitado, pero en la práctica suele ser más rápido crear competencias en inteligencia artificial que esperar a que el perfil deseado se vuelva común o esté disponible.
Tratar los dilemas éticos de la tecnología de forma proactiva, organizada y con comunicación abierta
Son muchas las preocupaciones existentes en torno a la IA y sus posibles riesgos de seguridad, desplazamiento laboral y hasta efectos ambientales, los cuales pueden causar fricciones en su adopción y provocar renuencia por parte de equipos a utilizarla.
Para manejar esta barrera, lo mejor es tomar estos temas en serio y diseñar planes concretos para abordarlos con políticas a seguir, acciones a implementar y una comunicación constante con equipos; esto puede aliviar preocupaciones y brindar claridad.
De manera general, para conseguir una adopción exitosa superando otras barreras comunes más allá de las anteriores, prácticas como la integración de IA con el criterio humano para evitar errores y establecer y monitorear métricas de éxito para evaluar desempeño y realizar ajustes son también muy relevantes
Adoptar IA en tu empresa implica un cambio radical de paradigmas y formas de trabajo tradicionales, pero es un paso importante a realizar para conseguir ventajas competitivas a corto y largo plazo, y este panorama ahora puede darte una idea sólida de lo que implica realizarlo y de por qué resulta algo crucial.
Es cierto que este proceso no es sencillo, pero suficiente entendimiento de la tecnología y una visión clara de lo que puede hacer serán valiosos para iniciarlo.
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