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La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo a gran velocidad. Aunque la IA lleva décadas existiendo en forma de aprendizaje automático (machine learning, ML), los modelos de ML que imitan más fielmente el funcionamiento del cerebro humano son más recientes. Hace menos de una década, la mayoría de las personas (incluidos muchos líderes empresariales) estábamos poco familiarizadas con el concepto de IA. No fue hasta la llegada de ChatGPT y otros large language models (LLM) hace unos años que la IA generativa empezó de repente a estar en boca de todo el mundo.
Hoy en día, está generalmente aceptado que la IA es el futuro, no solo para las empresas, sino en prácticamente todos los aspectos de nuestras vidas. El debate está pasando de centrarse en qué es la inteligencia artificial a qué aplicaciones de IA deberíamos utilizar y cómo debemos hacerlo.
La velocidad del desarrollo y la introducción de nuevas aplicaciones de IA puede resultar algo abrumadora. En este artículo, explicaremos qué son las aplicaciones de IA y profundizaremos en algunos de los principales usos actuales de la IA en diversos sectores.
Las aplicaciones de IA son programas de software que utilizan técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la robótica, para hacer diversas tareas. Esas tareas van desde la automatización de funciones simples y repetitivas hasta la replicación de funciones cognitivas complejas que requieren una inteligencia similar a la humana.
Organizaciones de múltiples sectores, como el sanitario o el del retail entre otros, recurren a las aplicaciones de IA para aumentar la eficiencia, reducir los errores humanos, obtener información útil de sus datos, reducir costes y mejorar la toma de decisiones.
Estos son algunos de los ejemplos más comunes de aplicaciones de IA que se utilizan en la actualidad.
A estas alturas, la mayor parte de la población ya está familiarizada con la IA generativa gracias a herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc. “IA generativa” es un término amplio que describe aquella IA capaz de crear contenido original, por ejemplo, en forma de texto, imágenes, vídeo y audio. En cambio, los large language models solo pueden crear texto. Todos los LLM son una forma de IA generativa, pero no todas las herramientas de IA generativa se basan en LLM.
Los LLM se utilizan en casos de uso basados en texto, como chatbots, asistentes virtuales, traducción de idiomas o elaboración de informes. Los modelos de IA generativa se pueden usar para tareas similares así como para usos más creativos, como crear contenido publicitario focalizado, hacer pruebas virtuales de productos, componer música y mucho más.
Los motores de recomendación son sistemas de IA que usan analíticas de big data y aprendizaje automático para analizar patrones en los datos de comportamiento y ofrecer recomendaciones relevantes basadas en dichos patrones. Los motores de búsqueda, los sitios de comercio electrónico, las redes sociales y las plataformas de streaming los utilizan ampliamente para recomendar contenidos, productos o servicios a los usuarios en función de su comportamiento de compra o navegación. Ahora, la próxima vez que veas “Porque has visto” o “Los clientes también compraron” en una aplicación o interfaz, sabrás que probablemente sea obra de un motor de recomendación.
La visión artificial es una forma de IA que utiliza el aprendizaje automático y las redes neuronales para enseñar a los ordenadores a ver, observar y comprender igual que lo hace la visión humana. En lugar de retina y córtex visual, la visión artificial cuenta con cámaras, datos y algoritmos para procesar la información. Estos sistemas se utilizan ampliamente en entornos de fabricación para detectar problemas o defectos imperceptibles en los productos.
El PLN es un tipo de IA que utiliza el aprendizaje automático para que los ordenadores puedan comunicarse mediante el lenguaje humano y entender este tipo de lenguaje. El PLN se utiliza de forma generalizada en chatbots de atención al cliente, sistemas GPS activados por voz y asistentes virtuales que responden preguntas, como Alexa de Amazon. Las empresas pueden utilizarlo para optimizar las operaciones y simplificar los procesos al automatizar las tareas repetitivas y mejorar el análisis de datos.
La IA predictiva emplea análisis estadísticos y aprendizaje automático para reconocer patrones y predecir el futuro. Con la IA predictiva, las organizaciones pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos para detectar posibles contratiempos o riesgos para el negocio. Por ejemplo, los equipos pueden utilizarla para prever próximas interrupciones en la cadena de suministro o predecir posibles fallos mecánicos y planificar en consecuencia.
Las aplicaciones de IA se están utilizando para agilizar las operaciones y fomentar la innovación en una amplia variedad de sectores. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se emplea actualmente esta tecnología en varios de ellos.
En el sector sanitario se usan aplicaciones de IA para todo tipo de tareas, desde labores administrativas hasta diagnósticos y tratamientos médicos. Los sistemas de IA creados con PLN se utilizan para extraer información de historiales médicos no estructurados con el fin de optimizar la facturación, la codificación y la gestión de datos. Además de hacer uso de herramientas de IA para tomar notas durante las citas, los médicos emplean sistemas de IA para analizar los datos de los pacientes y crear planes de tratamiento personalizados.
La IA también se utiliza para acelerar el desarrollo de nuevos fármacos. Por ejemplo, investigadores del Massachusetts Institute of Technology han recurrido recientemente a la IA para diseñar antibióticos capaces de eliminar cepas de SARM resistentes a los medicamentos. Aunque iniciativas como estas siguen requiriendo conocimientos y formación humanos, gracias a la inteligencia artificial, los investigadores pueden analizar enormes volúmenes de datos médicos y científicos de forma rápida y eficaz, lo que acelera el proceso de descubrimiento de nuevos tratamientos que podrían salvar vidas.
La inteligencia artificial está transformando todos los aspectos del sector publicitario, desde la personalización hasta el análisis del rendimiento y la optimización de la distribución. Gracias a la IA, los profesionales del marketing pueden analizar los datos y el comportamiento de los clientes para diseñar anuncios hiperfocalizados que favorezcan la interacción y aumenten las tasas de conversión. Las herramientas de IA también pueden usarse para determinar los momentos, los canales y los formatos óptimos en los que presentar los anuncios con el fin de maximizar el retorno de la inversión (ROI) de las campañas.
En el sector de los servicios financieros, la IA actualmente se emplea en la detección de fraude, la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo, la creación de productos y servicios personalizados, la automatización de documentos y mucho más.
Gracias a la IA, las organizaciones de servicios financieros pueden supervisar con mayor precisión las transacciones y actuar rápidamente si se detectan indicios de fraude. Las herramientas de IA también automatizan los flujos de trabajo financieros, lo que reduce los errores manuales en tareas como el procesamiento de datos y documentos, y las analíticas.
El sector de los videojuegos lleva años recurriendo a la inteligencia artificial para crear guiones, imágenes, niveles y mapas en tiempo real. Además, la IA se utiliza para analizar la dificultad del juego y conseguir que los jugadores no pierdan el interés. Algunas empresas la utilizan como herramienta para generar experiencias de juego más personalizadas. Por ejemplo, en un videojuego se recurre a la biorretroalimentación con dispositivos basados en IA para medir las respuestas fisiológicas de los usuarios, como el estrés o la emoción, y ajustar la experiencia de juego.
La IA ha transformado el sector del retail y el comercio electrónico al llevar la experiencia del cliente y las operaciones al siguiente nivel. Más allá de los chatbots que se usan en la atención al cliente, los motores de recomendación supervisan y analizan el comportamiento de los usuarios para dirigirlos hacia productos relevantes que quizá no hayan visto, lo que aumenta las posibilidades de venta (e, idealmente, también la utilidad para los propios clientes).
El uso de precios dinámicos también es cada vez más habitual. Gracias a la IA y el aprendizaje automático, los minoristas pueden optimizar los precios en tiempo real en función de la demanda del mercado y de la actividad de la competencia para optimizar los ingresos.
La inteligencia artificial es uno de los factores clave de la cuarta revolución industrial, la era actual de la fabricación inteligente. Las tecnologías de IA, como el PLN, el aprendizaje automático y la visión artificial, se están utilizando para mejorar casi todos los aspectos de la fabricación. Así, se está logrando una mayor eficiencia energética, un mejor mantenimiento predictivo, una gestión optimizada de la cadena de suministro y la posibilidad de ofrecer servicios de fabricación personalizados.
Gracias a la automatización, los controles de calidad y los análisis predictivos basados en IA, los fabricantes pueden acelerar la producción y optimizar los flujos de trabajo al tiempo que reducen los errores humanos y los costes de mano de obra y mantenimiento. Las herramientas de IA proporcionan a los fabricantes una ventaja competitiva, ya que les dan la oportunidad de innovar de forma más rápida y eficiente para responder a las cambiantes demandas del mercado.
Dado que los educadores se están viendo cada vez más obligados a conseguir más resultados con menos recursos, la IA se está convirtiendo en una herramienta muy valorada tanto dentro como fuera del aula. Los profesores utilizan herramientas de IA para optimizar los planes de estudio, crear contenido y calificar tareas. Gracias a ello, dedican menos tiempo a tareas administrativas y más tiempo a la propia enseñanza.
La IA también está haciendo posible un aprendizaje más individualizado. Los profesores tienen la posibilidad de desarrollar contenidos generados por IA que se adapten a las necesidades individuales de cada alumno, sin que ello suponga un aumento de su carga de trabajo. De este modo, los alumnos pueden avanzar a su propio ritmo con actividades que se ajustan a su estilo de aprendizaje.
El servicio de atención es un factor determinante para la fidelidad de los clientes. Gracias a la IA, las empresas pueden analizar el comportamiento de los clientes en tiempo real, anticiparse a sus necesidades y resolver problemas de forma rápida y eficiente. La IA puede ofrecer un servicio de atención al cliente ininterrumpido y sin los elevados gastos asociados a la plantilla y las instalaciones.
Además, si bien los chatbots han sido el recurso habitual durante años, la IA está evolucionando más allá de los guiones de asistencia básicos. Hoy en día, los modelos generativos avanzados emplean la tecnología de análisis de sentimientos para interpretar el tono y la emoción del mensaje de un cliente, lo que permite a las empresas responder más rápidamente a los usuarios insatisfechos con la atención adecuada.
Estas son algunas de las preguntas más frecuentes en torno a las aplicaciones de IA.
La IA está transformando rápidamente todos los aspectos de las empresas. Las aplicaciones de IA están ayudando a las organizaciones a mejorar la productividad, la eficiencia y la escalabilidad, y a reducir los costes. Algunas de las aplicaciones de IA más comunes son las siguientes:
Atención al cliente: Gracias a los chatbots y asistentes virtuales basados en IA, las empresas pueden responder a más consultas de los clientes con mayor rapidez, lo que fomenta la fidelidad.
Contabilidad y finanzas: Con la IA, las organizaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos rápidamente para crear proyecciones financieras más precisas, mejorar el cumplimiento y detectar fraudes más fácilmente.
Ventas y marketing: Las empresas usan la IA para analizar el comportamiento de los clientes y desarrollar campañas de marketing focalizadas con contenido más personalizado.
Gestión de la cadena de suministro y logística: Las organizaciones recurren a herramientas de IA para gestionar el inventario de forma más eficaz y automatizar tareas manuales, como los procesos de recogida y clasificación en almacenes.
Recursos humanos: Las empresas aplican la IA para automatizar tareas de RR. HH., como la evaluación de posibles candidatos, la gestión de expedientes y nóminas de empleados, o la incorporación de empleados, entre otras.
En términos de interacciones y tráfico, ChatGPT es actualmente la aplicación de IA más utilizada por número de visitas mensuales.
Lo que se considera “mejor” depende del tipo de tarea que los usuarios quieran hacer con la IA. Algunas herramientas de IA se especializan en la edición de imágenes, mientras que otras tienen potentes capacidades de redacción o creación de vídeos. La mayoría de las plataformas de IA líderes (es decir, las más utilizadas) ofrecen cierto nivel de acceso gratuito y la opción de añadir funcionalidades adicionales mediante suscripción. Según Visual Capitalist, algunas de las herramientas de chat más populares son ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Character.AI y Perplexity.
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