Por dónde empezar con la IA

Es indiscutible que la Inteligencia Artificial (IA) es el tema del momento y desde hace tiempo. Todos hemos escuchado hablar de ella y hemos intentado utilizarla en nuestro día a día, pero se nos escapan la cantidad de cosas que podemos hacer teniendo un uso experto de diferentes herramientas que funcionan con IA, ¡o incluso de herramientas que no usan IA pero que podrían usarla!

Las previsiones de implantación y transformación que prometía la IA, no están yendo tan rápidas como se esperaba. Eso sin contar los innumerables mitos que rodean a cualquier tecnología disruptiva. Los motivos pueden ser múltiples: ¿falta de conocimiento?, ¿falta de capacidad de implementación?, ¿la curva de aprendizaje?

Quizá. Lo que tenemos claro es lo muestra la gráfica que proponemos a continuación. Una cosa son las previsiones y otra diferente, la realidad:

Comparativa Gartner entre las previsiones y el estado real de la implantación

¿Cómo aceleramos la implantación de la IA?

La inteligencia artificial ya está generando valor tangible en múltiples sectores: mejora la eficiencia operativa, permite decisiones más ágiles y abre la puerta a nuevos modelos de negocio. Sin embargo, muchas organizaciones todavía avanzan con cautela, perdiendo competitividad frente a quienes ya están capitalizando sus beneficios.

Para acelerar su adopción, es clave enfocarse en casos de uso concretos que impacten directamente en los resultados del negocio. La automatización de procesos, el análisis predictivo o la personalización de servicios son palancas inmediatas para generar tracción. Además, adoptar un enfoque iterativo —con pilotos rápidos y escalado progresivo— permite reducir riesgos, demostrar impacto y ganar confianza en la tecnología.

La IA no es solo una apuesta a futuro: es una herramienta transformadora cuyo valor se activa en cuanto se pone en marcha. Por eso, acelerar su implantación no es una opción, sino una necesidad estratégica.

Hoy hablaremos de un caso práctico: la aplicación de la IA a los productos digitales

Integrar IA y el Machine Learning (ML) en un producto digital ya existente no solo mejora su funcionalidad y usabilidad, sino que también genera un impacto significativo en el negocio. Algunas efectos son el aumento de ingresos y la reducción de costes, la mejora de la experiencia del cliente o la optimización de operaciones.

Las empresas que adoptan estas tecnologías pueden esperar un crecimiento sostenible y una ventaja competitiva en mercados cada vez más digitalizados.

Veamos algunos datos

Los datos son los que mandan en estas situaciones, grandes empresas ya implementan este tipo de automatizaciones integradas con IA con el objetivo, no solo de hacer sus procesos más eficientes, sino también de mejorar la experiencia del cliente personalizando mucho más todos los procesos. Te presentamos algunos datos clave sobre el aumento de ingresos, la reducción de costes y la mejora de la experiencia del cliente que no te dejarán indiferente:

Aumento de ingresos: La personalización y recomendaciones basadas en ML pueden incrementar las ventas en un 15-30%.
Reducción de costes: Automatizar el soporte con chatbots puede reducir costes operativos en un 20-30%. Además, la optimización de inventario mediante ML puede disminuir los costes de almacenamiento en un 10-40%.
Mejora de la experiencia del cliente: La satisfacción del cliente puede aumentar entre un 20-40% con soporte automatizado y personalización. Por su parte, la retención de clientes puede mejorar en un 10-20% gracias a ofertas y experiencias personalizadas.

Un caso de éxito: ¿Hablas con tus datos?

Asistente virtual para la toma de decisiones basada en datos

En ALTEN Spain, estamos impulsando el uso de agentes inteligentes para facilitar el acceso a la información clave en las organizaciones. Un ejemplo reciente es el desarrollo de un asistente virtual conversacional para un organismo público, diseñado para responder consultas analíticas en lenguaje natural y acelerar la toma de decisiones.

Esta solución permite a los usuarios de negocio interactuar directamente con los datos a través de un portal web, sin necesidad de conocimientos técnicos, gracias a la integración de modelos de lenguaje e inteligencia artificial. El sistema comprende la intención del usuario, recupera información contextual relevante y presenta resultados claros y accionables.

Con ello, conseguimos varios beneficios clave: