Hacer predicciones sobre el futuro de la inteligencia artificial es complicado, pero hay ciertas tendencias que siguen manteniéndose firmes. Este artículo se centra en estos elementos duraderos, en medio de los rápidos avances en este campo en 2024.
Analizamos los principales avances que están configurando el futuro de la IA: la mejora constante de las técnicas de aprendizaje automático, la presencia cada vez mayor de la IA en la tecnología cotidiana y la necesidad permanente de directrices éticas a medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos. Este artículo pretende ofrecer una visión clara de lo que no cambia en la IA, ofreciendo una perspectiva fundamentada en un campo en el que el cambio es la única constante.
Tabla de contenidos
- Integración de la IA en el lugar de trabajo
- Herramientas de productividad basadas en IA
- La IA en la toma de decisiones y la planificación estratégica
- 10 tendencias de IA que impulsarán la productividad en 2024
Integración de la IA en el lugar de trabajo
El reciente auge de la tecnología y las innovaciones de Inteligencia Artificial ha tenido un impacto positivo en los lugares de trabajo de todo el mundo. Tanto las pequeñas como las grandes empresas han implementado herramientas de IA con múltiples fines, como la automatización de tareas rutinarias, la racionalización de los flujos de trabajo y la optimización de las operaciones. Todo ello ha contribuido en última instancia a reducir costes, aumentar la productividad e incluso crear lugares de trabajo más saludables y seguros.
Una encuesta realizada en 2023 reveló que el 55% de las empresas encuestadas había invertido en IA para integrarla en sus flujos de trabajo durante ese año, y el 58% seguirá haciéndolo en el futuro. Esto no hace más que dilucidar la relevancia de la IA en el entorno laboral actual, no como sustituto de los trabajadores humanos, sino como un colega que coordinará y cooperará con los humanos para mejorar sus habilidades.
ESTADO DE LA IA EN LAS EMPRESAS EN 2024
Fuente: PWC
Los usos habituales de la IA en el lugar de trabajo incluyen la automatización de tareas repetitivas, lo que en última instancia ahorra tiempo y esfuerzo que pueden redirigirse a tareas no automatizables. El servicio al cliente también puede mejorarse mediante la implementación de chatbots controlados por IA que estén disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que conduce a una mayor satisfacción del cliente. Por otro lado, la IA también puede recopilar datos de la empresa para determinar la funcionalidad de los flujos de trabajo y los procesos, detectar puntos débiles o predecir resultados probables durante una determinada operación.
Las tecnologías de IA también pueden ayudar a mejorar la seguridad de un lugar de trabajo, tanto en términos monetarios como de recursos humanos. PayPal, por ejemplo, ha implementado el aprendizaje automático en su sitio web para ayudar a detectar actividades fraudulentas. Dado que cada día se producen millones de transacciones a través del sitio web, sería imposible para un equipo de trabajadores humanos verificar la validez de cada transacción. Por ello, se utilizan tecnologías de IA para detectar patrones en la actividad de los usuarios y hacer saltar las alarmas cuando se detecta una actividad sospechosa. Esto ha ayudado a proteger tanto el dinero del usuario como el de la empresa.
El uso de chatbots en el servicio de atención al cliente también ha sido ampliamente empleado por varias empresas debido a su rentabilidad, la asistencia instantánea que proporcionan, sus capacidades multitarea y su capacidad para recopilar datos útiles para la empresa, como las preguntas más frecuentes, las quejas habituales y las áreas de mejora. Empresas tan diferentes como Amazon, Marriot International y H&M han utilizado con éxito esta tecnología para prestar asistencia a los clientes y mantenerlos satisfechos.
En las industrias fabriles, la IA puede utilizarse para supervisar procesos y devolver y distribuir información de forma comprensible. Por ejemplo, General Electric ha estado utilizando su Brilliant Manufacturing Suite en sus 500 fábricas para ofrecer una visión panorámica "de toda la actividad de producción a todo el personal de la fábrica en tiempo real". El resultado son datos de proceso y producción que señalan los puntos débiles y fuertes que pueden revisarse.
Como se puede ver por estos ejemplos, la IA ha llegado para quedarse y convertirse en un poderoso aliado en muchas empresas, desde grandes fábricas hasta pequeños negocios. Hoy en día, debido a la dependencia tecnológica de varios procesos, muchos de ellos pueden automatizarse. Esto no significa necesariamente que los seres humanos vayan a perder su trabajo. Según Erik Brynjolfsson y otros expertos de la Universidad de Standford, "si adoptamos [la IA], debería mejorar nuestros trabajos y permitirnos hacer cosas nuevas que antes no podíamos hacer. Rara vez automatizará por completo un trabajo, sino que sobre todo aumentará y ampliará lo que podemos hacer".
Por otra parte, se requerirán nuevas cualificaciones relacionadas con la tecnología para los trabajos que no estén impulsados por ella. Esto significa que los antiguos trabajadores tendrán que volver a formarse o perfeccionarse mediante reciclaje y que surgirán nuevos empleos especializados, como los profesionales de la sanidad impulsados por la IA o los banqueros que se centran en soluciones financieras impulsadas por la IA. La IA brindará nuevas oportunidades a las empresas y los trabajadores que estén dispuestos a adoptarla.
Herramientas de productividad basadas en IA
Hoy en día, la Inteligencia Artificial ya es una parte importante de nuestra vida cotidiana y ya existen varias herramientas basadas en la IA que, implementadas en el lugar de trabajo, pueden mejorar la productividad personal y organizativa.
Por ejemplo, aplicaciones como Any.do o BeeDone ayudan a organizar las tareas de un día y a determinar los pasos para llevarlas a cabo. Crean un plan viable que facilita la ejecución y optimiza los procesos, además de establecer recordatorios. Se puede utilizar para uso personal para tareas cotidianas como hacer la colada u ordenar una habitación, pero también para tareas relacionadas con el trabajo como responder a correos electrónicos o hablar con un cliente.
Otras aplicaciones que han sido muy populares este último año incluyen chatbots de IA como Chat GPT o Claude 2. Estos programas implementan Large Language Models (LLM) para ofrecer una interfaz fácil de usar para cualquier persona que sepa utilizar un ordenador o un smartphone. Pueden utilizarse como herramientas de productividad, ya que permiten ahorrar tiempo en la investigación o la creación de contenidos.
Además, entre la gran variedad de aplicaciones de IA, hay varias que pueden implementarse en el lugar de trabajo para la gestión de proyectos, así como para facilitar la comunicación y la colaboración.
Asana, por ejemplo, es un software que crea un espacio virtual compartido para la organización y colaboración de todo un equipo de trabajo. Puede utilizar tableros comunes que priorizan las tareas y organizan la información de forma clara.Además, este software utiliza datos históricos de la empresa para identificar riesgos o crear objetivos para un determinado proyecto.También se pueden hacer preguntas que se responden en función de la información recopilada por la plataforma.
Otras herramientas que pueden ser útiles para la comunicación y la colaboración son los tomadores de notas basados en IA.Estas herramientas pueden generar notas automatizadas de reuniones o conversaciones para que puedan estar disponibles para futuras consultas, lo que permite mejorar las conversaciones en tiempo real con menos distracciones.Algunas de ellas, como Fireflies, pueden incluso resumir el contenido de la reunión y generar texto relacionado. De este modo, se puede acceder fácilmente a la información y evitar muchos malentendidos.
Un último ejemplo serían las aplicaciones de IA que gestionan los correos electrónicos tanto entre los trabajadores de una empresa como entre la empresa y los clientes. Hoy en día, muchos intercambios relevantes se realizan a través de plataformas de correo electrónico. Estas herramientas de IA son capaces de categorizar automáticamente los correos electrónicos, priorizar los mensajes importantes e incluso generar borradores que, en última instancia, serían revisados por el usuario. Algunos ejemplos son SaneBox, Mailbutler y EmailTree.
Como se puede ver por todos estos ejemplos, la implementación de herramientas de IA en el flujo de trabajo de cualquier empresa proporciona beneficios innegables como el aumento de la eficiencia y la productividad, una mejora de la experiencia del cliente, e incluso una mejor colaboración y comunicación entre los empleados ya sea con otros empleados o con los clientes. Sin embargo, hay que tener en cuenta que estas herramientas aún son relativamente nuevas y, como tales, aún tienen algunas limitaciones, como la falta de precisión total debido a los sesgos que podrían encontrarse dentro de los datos a medida que la IA aprende los procesos de una empresa.Además, es importante tener en cuenta los costes iniciales y los retos técnicos que podrían derivarse de la implantación de las herramientas en un nuevo lugar de trabajo, que incluyen, por supuesto, cierto tiempo y recursos dedicados a la formación de los empleados en el uso de estas herramientas.
3 HERRAMIENTAS DE IA POPULARES EN 2024
La IA en la toma de decisiones y la planificación estratégica
La IA en el lugar de trabajo no sólo beneficia a la productividad, la comunicación o la colaboración, sino que también puede participar en el proceso de toma de decisiones y la planificación de estrategias a largo y corto plazo de una empresa, teniendo en cuenta datos que podrían escapar al ojo humano.
En el entorno empresarial actual, los algoritmos de IA se están utilizando para el análisis de datos. Lo que esto implica es que los algoritmos pueden entrenarse para procesar conjuntos de datos relevantes de las actividades pasadas o actuales de la empresa (lo que implica cosas como producción, gestión, venta al por menor y hábitos de los clientes, entre otras) a una velocidad superior a la que podría hacerlo cualquier ser humano. Dependiendo de la necesidad, el algoritmo puede ayudar a identificar problemas con un determinado producto o detectar áreas de oportunidad dentro de un determinado flujo de trabajo. Estas áreas de oportunidad pueden incluir tendencias, riesgos o aperturas en las estrategias empresariales que pueden abordarse mediante una decisión informada.
Además, los algoritmos también pueden arrojar datos predictivos gracias a su capacidad para aprender de experiencias anteriores y su acceso a múltiples bases de datos. Estos datos predictivos pueden incluir tasas de conversión, posibles clientes potenciales, previsiones de ingresos o rotación de clientes. Además, al procesar información como los ingresos, los gastos o los hábitos de los clientes, un algoritmo puede predecir la tendencia de un producto durante un periodo determinado. Con esta información a mano, la empresa puede planificar en consecuencia y estratégicamente, en función de cuál sea su objetivo. Por todo ello, la IA es un poderoso colega en el proceso de toma de decisiones, que sin duda ayudará a una empresa a reducir los riesgos durante el proceso de toma de decisiones.
Por supuesto, las decisiones asistidas por IA también deben tener en cuenta varios factores que la IA podría haber pasado por alto debido a sus posibles sesgos o a la falta de formación en cuestiones como la ética o la responsabilidad.
Por ejemplo, la Australian Computer Society (ACS), considera que una aplicación de IA debe tener en cuenta conceptos y valores humanos antes de tomar una decisión. Entre ellos podemos contar los siguientes
- Bienestar medioambiental y social
- Derechos humanos
- Equidad (no discriminación)
- Protección de la intimidad
- Seguridad
- Transparencia
- Contestabilidad
- Rendición de cuentas
Para garantizar que estos conceptos formen parte del proceso de toma de decisiones, es esencial comprender que la colaboración entre humanos y máquinas sigue siendo necesaria. A día de hoy, dejar una decisión importante únicamente en manos de una aplicación de IA podría tener consecuencias desastrosas para una empresa (por ejemplo, si la IA sugiere una estrategia que ponga en peligro la vida de un trabajador).
Como hemos dicho antes, el trabajo de la IA no consiste en sacar a los humanos del bucle, sino en convertirse en colegas suyos y mejorar sus habilidades. En este caso, la IA proporciona información útil que ayudará a la empresa u organización a crear una estrategia empresarial acorde con sus necesidades y objetivos.
10 tendencias de IA que impulsarán la productividad en 2024
| Agentes autónomos y bots | Aplicaciones de realidad virtual y aumentada |
| Aplicaciones de realidad virtual y aumentada | Edge computing e AI |
| Asistentes personalizados de IA | Análisis basados en IA para obtener información en tiempo real |
| Procesamiento del lenguaje natural | Integración de Blockchain e IA |
| IA en la gestión de la energía | Algoritmos de aprendizaje automático |
A medida que la tecnología evoluciona y las aplicaciones de IA se vuelven cada vez más complejas y capaces, surgen nuevas tendencias y usos que pueden implementarse en el lugar de trabajo para impulsar la productividad. En 2023. asistimos a la innegable popularidad de aplicaciones de IA generativa como ChatGPT o DALL-E 2, así como de asistentes inteligentes como Alexa de Amazon o Copilot de Microsoft. Sin embargo, 2024 promete más avances en diferentes áreas de la IA. Estas son las 10 principales tendencias de IA que impulsarán la productividad de las empresas en 2024:
1. Agentes autónomos y bots para atención y servicio al cliente
Aunque los chatbots autónomos ya son una realidad, las nuevas tecnologías y los algoritmos más inteligentes apuntan hacia mejores agentes de IA que permitan una atención al cliente más eficiente y tiempos de respuesta más cortos. Estos chatbots pueden personalizarse para satisfacer necesidades específicas de forma sencilla para el usuario. En última instancia, el uso de estos agentes puede resultar en un mejor soporte para los clientes y, por lo tanto, una mayor tasa de satisfacción del cliente, lo que podría conducir a más clientes y mejores ingresos.
2. La IA en la optimización de la cadena de suministro y la gestión logística
La IA puede aplicarse en la optimización de los flujos de trabajo de productos y servicios en una empresa. Si bien puede ayudar a automatizar ciertos procesos, como la gestión de inventarios o los controles de calidad, también puede ayudar a revisar la cadena de suministro y detectar sus áreas de oportunidad. Una buena implementación de la IA en el suministro y la logística puede llevar a disminuir los costes operativos, acortar los plazos de entrega o incluso mejorar las rutas de transporte.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para mejorar las herramientas de comunicación
El PLN es un tipo de algoritmo que permite a los ordenadores procesar, interpretar y producir un lenguaje humano coherente y cohesionado. El PLN es uno de los pilares de las herramientas de IA en 2024 porque puede utilizarse para mejorar la comunicación en una empresa. Los asistentes de voz como Siri o Google Assistant utilizan la PNL para comunicarse con los humanos, pero esta tecnología puede utilizarse para crear resúmenes de grandes textos, analizar la simpatía o el sentimiento en las redes sociales, crear sistemas de recomendación basados en patrones de texto de un determinado usuario o incluso traducir pasajes en diferentes idiomas, lo que permite una comunicación global.
4. Análisis basados en IA para obtener información en tiempo real y realizar un seguimiento del rendimiento
Conocer en todo momento el rendimiento de un producto, una publicación en redes sociales o incluso un trabajador es fundamental para el buen funcionamiento de una empresa. La IA puede entrenarse para recopilar datos de varias fuentes o bases de datos, según las necesidades específicas de la empresa. La IA puede rastrear información relevante como las unidades vendidas, las tasas de conversión o los plazos de entrega, lo que proporcionará información en tiempo real sobre el rendimiento de determinados productos. En última instancia, esto se traducirá en decisiones basadas en datos que podrían reducir todo tipo de riesgos dentro de los procesos de trabajo.
5. Aplicaciones de realidad virtual y aumentada para la formación y el desarrollo
La realidad virtual y aumentada son otro tipo de tecnología que, mejorada con IA, puede resultar muy beneficiosa para la productividad. La RV y la RA ofrecen muchas ventajas cuando se aplican a la formación de los empleados, ya que pueden proporcionar experiencias de aprendizaje realistas sin los costes o riesgos que podrían surgir durante la formación en la vida real. Se pueden emular distintos escenarios para que los alumnos adquieran experiencia práctica en situaciones difíciles. Además, las aplicaciones de realidad virtual y realidad aumentada pueden recopilar datos sobre el rendimiento de los alumnos y sugerir comentarios adecuados.
6. Integración de blockchain e IA para transacciones seguras y eficientes
Una blockchain consiste en un "libro de contabilidad compartido e inmutable que facilita el proceso de registro de transacciones y seguimiento de activos en una red empresarial" (IBM https://www.ibm.com/topics/blockchain). Se utiliza en ciberseguridad para mantener las transacciones seguras y eficientes. Una cadena de bloques puede mejorarse con IA para obtener mejores resultados, ya que puede ofrecer detección inteligente de amenazas, transacciones seguras automatizadas o mayor transparencia en el manejo del dinero.
7. Edge computing e IA para una toma de decisiones más rápida y localizada
El concepto de edge computing es relativamente nuevo y se refiere a un marco informático distribuido que sitúa las aplicaciones más cerca de las fuentes de datos (como los dispositivos IoT) de una manera más local que basada en la nube. La implementación de la IA en la computación de borde permite la eficiencia del ancho de banda y la mejora de la privacidad y la seguridad, lo que conduce a una toma de decisiones más rápida debido a la velocidad de accesibilidad de la información de forma localizada.
8. La IA en la gestión de la energía y la sostenibilidad
A medida que las empresas de todo el mundo se vuelven más conscientes del impacto de la contaminación y los recursos naturales, el concepto de "sostenibilidad" adquiere cada vez más relevancia dentro de los flujos de trabajo de producción y gestión. En 2024, la IA puede ayudar a una empresa a medir el consumo de energía y a crear sistemas más eficientes que lo reduzcan. Además, puede ayudar a identificar oportunidades para disminuir el desperdicio de recursos importantes como el agua durante determinados procesos. Algunos modelos de IA también pueden ayudar a minimizar las emisiones de carbono o a predecir el tiempo para que energías renovables como la eólica o la solar puedan integrarse eficazmente en los procesos que las necesiten.
9. Asistentes de IA personalizados para la gestión del tiempo y la programación
Los asistentes de IA personalizados se han convertido en imprescindibles para varias empresas, ya que pueden aplicarse a la gestión, pero también a nivel individual. Estos asistentes de IA pueden automatizar agendas y organizar reuniones en función de la disponibilidad. Las invitaciones a estas reuniones también se pueden enviar automáticamente. Cada vez se lanzan más herramientas de IA de este tipo, que ayudan a muchos usuarios a llevar un control de los horarios y las tareas diarias.
10. Algoritmos de aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo y el control de calidad
El aprendizaje automático ha permitido que los ordenadores sean capaces de predecir, basándose en varios factores conocidos y en experiencias pasadas, cuándo necesitará mantenimiento una máquina. De este modo, los departamentos de mantenimiento pueden adelantarse al problema y atajarlo antes de que se produzca, disminuyendo el tiempo de inactividad. Esto también ayuda a aumentar la vida útil de los equipos, lo que reduce los costes en reparaciones o sustituciones.
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