{"id":167444,"date":"2024-09-02T13:06:27","date_gmt":"2024-09-02T19:06:27","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?post_type=divulgacion-ciencia&p=167444"},"modified":"2025-05-19T15:09:29","modified_gmt":"2025-05-19T21:09:29","slug":"inteligencia-artificial-para-la-mediana-empresas","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/inteligencia-artificial-para-la-mediana-empresas\/","title":{"rendered":"IA para la mediana empresa: c\u00f3mo lograr la transformaci\u00f3n digital"},"content":{"rendered":"\n

Por Manuela Breustedt y Mar\u00eda Lucila Osorio<\/a><\/p>\n\n\n\n

El mundo empresarial est\u00e1 experimentando un cambio s\u00edsmico, impulsado por el auge de la inteligencia artificial (IA) y el an\u00e1lisis de datos como herramientas para mejorar la competitividad y la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas manufactureras medianas, que a menudo tienen recursos e infraestructura limitados, se enfrentan a la necesidad de aprovechar estas tecnolog\u00edas o arriesgarse a quedar obsoletas. M\u00e1s all\u00e1 de simples mejoras en los procesos, la IA tiene el potencial de revolucionar la cultura organizacional y transformar las operaciones de manera sustancial (Davenport, 2024). <\/p>\n\n\n\n

El objetivo \u00faltimo de esta transformaci\u00f3n es convertir a la empresa en una organizaci\u00f3n impulsada por datos, donde decisiones y acciones se basen en informaci\u00f3n (Chamorro-Premuzic, 2021). <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo se beneficia la empresa de la IA<\/h2>\n\n\n\n

Actualmente, la IA respalda diversas necesidades empresariales, principalmente a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n de procesos, lo que reduce las tareas administrativas repetitivas y libera recursos para poder enfocarse en el trabajo anal\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la IA utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar grandes conjuntos de datos, detectar patrones y proporcionar informaci\u00f3n. Tambi\u00e9n mejora la interacci\u00f3n con clientes y empleados a trav\u00e9s de asistentes virtuales, los llamados chatbots<\/em> (Davenport, 2024b).<\/p>\n\n\n\n

La reci\u00e9n creada Inteligencia Artificial Generativa (genAI)<\/strong> permite desarrollar nuevo contenido a trav\u00e9s de transformadores preentrenados de lenguaje y modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, denominados deep learning<\/em><\/a>. Es una tecnolog\u00eda que puede clasificar, editar y resumir informaci\u00f3n, lo que resulta \u00fatil para automatizar procesos administrativos. (Chui, 2023).<\/p>\n\n\n\n

Retos de la digitalizaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las organizaciones a\u00fan se encuentran en las primeras etapas de an\u00e1lisis e implementaci\u00f3n de la IA generativa, pero cada vez es mayor el n\u00famero de firmas que trabajan por establecer una cultura que les permita convertirse en empresas impulsadas por datos.<\/p>\n\n\n\n

De hecho, la IA puede acelerar este proceso y hacer que la transformaci\u00f3n digital sea alcanzable si las organizaciones pueden superar los desaf\u00edos de la gobernanza de la genAI <\/strong> \u2014en referencia a las dificultades \u00e9ticas, legales, t\u00e9cnicas y de seguridad que se deben enfrentar al implementarla\u2014 (Davenport, 2024).<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, muchos no invierten en el talento ni en las habilidades adecuadas y carecen de una definici\u00f3n y visi\u00f3n claras para concretar su transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n\n\n\n

Solo 9% de las organizaciones manufactureras ha implementado estrategias y aplicaciones de IA<\/strong> (Brown, 2024). A pesar del consenso entre los ejecutivos de que esta tecnolog\u00eda podr\u00eda aumentar la eficiencia, la resiliencia y la rentabilidad al mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente y eliminar tareas repetitivas, muchas empresas tienen dificultades para desarrollar un plan de digitalizaci\u00f3n. (Holmstr\u00f6m, 2022).<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo navegar las complejidades de la IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Proponemos el siguiente marco estrat\u00e9gico para orientar a los tomadores de decisiones durante la transformaci\u00f3n digital de empresas medianas.<\/p>\n\n\n\n

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Marco Estrat\u00e9gico para la Reducci\u00f3n de Costos y el Aumento de la Eficiencia a trav\u00e9s de la Transformaci\u00f3n Digital<\/em>. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

1. Evaluaci\u00f3n del estado actual<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El proceso comienza con la creaci\u00f3n de un inventario de sistemas, infraestructura y software existentes, as\u00ed como la identificaci\u00f3n de puntos cr\u00edticos, ineficiencias o \u00e1reas con altos costos operativos. Luego se realiza una \u00abauditor\u00eda de datos\u00bb para evaluar la disponibilidad y la calidad de la informaci\u00f3n generada dentro de la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n se puede evaluar qu\u00e9 tan preparada est\u00e1 la organizaci\u00f3n para trabajar con IA. Si es necesario, revisando c\u00f3mo los cambios de tecnolog\u00eda afectan las actividades y los objetivos de la empresa. Esta evaluaci\u00f3n dual del \u00abestado actual\u00bb y \u00abel estado futuro deseado\u00bb ayuda a identificar las brechas que deben cerrarse (Holstroem, 2022). <\/p>\n\n\n\n

2. Establecimiento de metas claras<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Con los resultados de la evaluaci\u00f3n, las organizaciones pueden establecer objetivos espec\u00edficos para atender sus necesidades. Por ejemplo, reduccir costos en \u00e1reas determinadas, mejorar eficiencia operativa optimizando procesos, disminuir desperdicios, rectificar la toma de decisiones o aprovechar las bases de datos para conocer mejor a los clientes.<\/p>\n\n\n\n

Las metas claras reducen el riesgo de desmotivaci\u00f3n y decepci\u00f3n, asegurando que la organizaci\u00f3n se mantenga en el camino de la transformaci\u00f3n digital. <\/p>\n\n\n\n

3. Recolecci\u00f3n y gesti\u00f3n de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La empresa debe utilizar pr\u00e1cticas efectivas para recolectar y gestionar su informaci\u00f3n, pues esta base de datos alimenta a las herramientas de IA. Adem\u00e1s de integrar este repositorio \u00fanico, tambi\u00e9n debe garantizar su calidad con pol\u00edticas de limpieza y mantenimiento regular.<\/p>\n\n\n\n

Esto se traduce en que cuando una compa\u00f1\u00eda destina recursos tecnol\u00f3gicos para rastrear movimientos de almac\u00e9n, tiempos de entrega y de reabastecimiento, entonces mejora la calidad de los datos registrados y elimina errores humanos.<\/p>\n\n\n\n

4. Construcci\u00f3n de plan estrat\u00e9gico<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Con los pasos previos, se puede dise\u00f1ar una hoja de ruta que detalle las fases de implementaci\u00f3n.  Cada proceso se divide en etapas que garanticen la integraci\u00f3n gradual y eviten los problemas de un plan excesivamente ambicioso que abrume a la empresa y la desv\u00ede de sus objetivos.<\/p>\n\n\n\n

Asignar un presupuesto y recursos suficientes es fundamental. Esto incluye la planificaci\u00f3n para capacitar personal y adquirir tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

5. Aprovechamiento de soluciones en la nube<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Contratar plataformas en la nube para el almacenamiento de datos y el procesamiento de IA es una alternativa rentable, pues al implementar soluciones de Software como Servicio (SaaS)<\/em> para an\u00e1lisis de datos o automatizaci\u00f3n de procesos, las empresas pueden acceder a herramientas avanzadas que, de otro modo, requerir\u00edan inversiones significativas.<\/p>\n\n\n\n

Estas soluciones a menudo incluyen caracter\u00edsticas anal\u00edticas robustas, capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico y una integraci\u00f3n fluida con otros sistemas empresariales. (Fiedler et al., 2022). Para mitigar las preocupaciones sobre la protecci\u00f3n de datos, las organizaciones deben elegir proveedores reconocidos que utilicen medidas de seguridad robustas (Madnick, 2024). <\/p>\n\n\n\n

6. Desarrollo de capacidades de IA y anal\u00edticas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Al mejorar el conjunto de habilidades de la fuerza laboral existente, la organizaci\u00f3n puede aprovechar su talento interno para apoyar la transformaci\u00f3n digital. La contrataci\u00f3n de nuevos empleados con experiencia en IA y an\u00e1lisis de datos se recomienda para llenar las brechas de conocimientos existentes en la empresa.<\/p>\n\n\n\n

Para reducir los costos de reclutamiento y capacitaci\u00f3n, se pueden explorar asociaciones con instituciones educativas para tener acceso a candidatos calificados. Entrenar equipos reducidos tambi\u00e9n puede ser un punto de partida para probar aplicaciones de IA a peque\u00f1a escala.<\/p>\n\n\n\n

Mejora continua <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una vez que las implementaciones iniciales de IA y an\u00e1lisis de datos muestren \u00e9xito, las organizaciones deben centrar su atenci\u00f3n en la mejora continua y la escalabilidad, porque es importante monitorear el rendimiento de los sistemas para identificar \u00e1reas de mejora y ajuste.<\/p>\n\n\n\n

La expansi\u00f3n a otras \u00e1reas del negocio debe realizarse de manera gradual. Comenzar con los sectores m\u00e1s cr\u00edticos asegura que la escalabilidad no sobrecargue las capacidades de la organizaci\u00f3n ni cause interrupciones operativas. <\/p>\n\n\n\n

Hay que tener presente que la retroalimentaci\u00f3n de empleados, clientes y socios permitir\u00e1 mejorar la implementaci\u00f3n de estas nuevas herramientas con el sustento de experiencias reales. <\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/figure>\n\n\n\n

.m<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/h4>\n\n\n\n