La adopción de inteligencia artificial generativa avanza con rapidez, pero muchas organizaciones que la utilizan no logran generar impacto. Conoce las claves para aplicarla eficientemente en los negocios.
Aplicar adecuadamente la inteligencia artificial generativa (Gen AI) a nivel comercial permite acelerar procesos que tradicionalmente consumían mucho tiempo y recursos. Las empresas pueden automatizar la creación de contenidos, optimizar la atención al cliente mediante asistentes avanzados y generar prototipos o ideas de productos en cuestión de minutos.
Otro beneficio clave es la capacidad de personalizar experiencias a gran escala. La Gen AI puede analizar grandes volúmenes de datos y producir recomendaciones, mensajes o propuestas ajustadas a las preferencias reales de cada cliente. Esta personalización eleva la satisfacción, aumenta las tasas de conversión y fortalece la relación entre consumidores y marcas.
Aplicar Gen AI y no fallar en el intento
Sin embargo, la implementación de la Gen AI no siempre obtiene los resultados esperados. Pese a que las empresas buscan automatizar procesos, mejorar su eficiencia y prepararse para el futuro, muchos proyectos no logran generar impacto ni escalar.
Según el paper “Cutting through the noise: Early lessons from deploying GenAI to transform customer experience”, elaborado por Konecta y el Boston Consulting Group (BCG), implementar de forma adecuada la Gen AI puede generar incrementos de hasta 30% en productividad, una reducción del 16% en los tiempos operativos y mejoras en la satisfacción del cliente del 81% al 85%. Asimismo, el 95% de los encuestados consideró útil su aplicación en el trabajo diario, evidenciando la importancia de combinar la tecnología con procesos claros, capacitación y supervisión humana.
Bajo este panorama, Rocío Soto, directora comercial de Konecta Perú, presenta cinco claves para implementar Gen AI con éxito en los negocios:
1. Fortalecer los procesos antes de incorporar IA, porque la Gen AI requiere que estos sean claros, estandarizados y libres de inconsistencias para evitar errores.
2. Alimentar los modelos con el contexto real de tu negocio, ya que la IA debe conocer políticas internas, bases de conocimiento, manuales, data histórica y operativa para brindar respuestas específicas alineadas a la empresa.
3. Integrar la Gen AI en las operaciones del día a día, puesto que para que la IA genere impacto, debe operar conectándose con las herramientas y plataformas de uso diario, como sus sistemas de ventas, atención, gestión y operaciones.
4. Personalizar la solución para cada proceso clave. Es un error creer que hay un modelo único que funciona para todas las áreas. Adaptar la IA a cada aumenta la precisión y acelera la adopción.
5. Implementar supervisión humana y medición constante para definir roles, límites de decisión, flujos de aprobación y métricas desde el inicio. Esto garantiza calidad y seguridad al ajustar el modelo y escalar solo lo que realmente aporta valor.
Siguiendo esa línea, Soto explica que este enfoque también refleja lo que hoy priorizan los ejecutivos al elegir un proveedor de Gen AI: “Las empresas buscan soluciones que generen mínima disrupción en los sistemas actuales, un entendimiento profundo del flujo de trabajo, límites claros en el uso de datos, capacidad de mejora continua y un proveedor confiable que garantice sostenibilidad en cada etapa del proyecto”, señala.
Como vemos, el verdadero desafío está en integrar soluciones que funcionen en la vida real, respeten los flujos existentes y eleven la eficiencia sin generar fricciones. Las compañías que avanzan con claridad operativa y criterios técnicos sólidos son las que logran convertir la IA en un motor tangible de competitividad.
“Las empresas quieren aprovechar al máximo el poder de la inteligencia artificial. Buscan evolucionar sus operaciones, ser más ágiles e inteligentes y prepararse para el futuro. Pero para lograrlo, la implementación debe ser progresiva, contextual y enfocada en resolver los problemas reales del negocio”, añade Soto.
