10 herramientas para construir procesos empresariales más inteligentes impulsados por IA

La inteligencia artificial es usada para automatizar tareas repetitivas, pero también puede aportar análisis profundos y recomendaciones basadas en datos, que permiten a las organizaciones tomar decisiones más informadas y estratégicas. Al implementar procesos empresariales impulsados por IA, las empresas pueden optimizar la eficiencia operativa, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, manteniéndose a la vanguardia en un mercado en constante evolución.

Para aprovechar totalmente estos beneficios, las compañías están adoptando una variedad de herramientas empresariales de IA, desde plataformas de aprendizaje automático hasta herramientas de automatización de procesos robóticos y analítica predictiva. Si tu negocio aún no ha invertido en herramientas empresariales inteligentes, toma nota de cuáles podrían brindarte una enorme ventaja frente a tu competencia.

1. Plataformas de aprendizaje automático

Las plataformas de aprendizaje automático son herramientas que proporcionan entornos para construir, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial, facilitando un desarrollo más rápido y sencillo de las diversas capacidades de IA. Permiten a las empresas analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y hacer predicciones más acertadas. Pueden automatizar tareas repetitivas, mejorar la precisión de los análisis y personalizar servicios, haciendo que las operaciones sean más eficientes.

Las interfaces suelen ser fáciles de usar e incluir bibliotecas de algoritmos y herramientas de automatización que simplifican el desarrollo de IA, permitiendo que los desarrolladores se centren en la personalización de los modelos para que se adapten al 100 % a cada empresa. Además, estas plataformas son escalables y se integran fácilmente con otros sistemas empresariales, asegurando una implementación fluida.

Ejemplos destacados de estas plataformas incluyen TensorFlow, Amazon SageMaker y Microsoft Azure Machine Learning, que son ampliamente utilizados por sus capacidades robustas y su flexibilidad. Sin dudas, estas herramientas son esenciales para construir procesos empresariales impulsados por IA eficaces.

2. Herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

La comunicación humana difiere de la forma en que se comunican los ordenadores. Por este motivo, son tan relevantes las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estas aplicaciones permiten a los ordenadores comprender el texto y el habla humana, y responder en consecuencia. Entre las más comunes, se encuentran los chatbots y la automatización de servicios al cliente, que utilizan NLP para interactuar con los usuarios de manera fluida.

Los procesos empresariales impulsados por IA pueden dar como resultado una notable mejora de la satisfacción del cliente. Más allá de los chatbots y asistentes virtuales que pueden gestionar consultas 24/7, la NLP puede automatizar la resolución de problemas básicos y el procesamiento de solicitudes e, incluso, analizar comentarios y publicaciones en redes sociales o encuestas para entender más profundamente la opinión pública y el sentimiento hacia la marca.

Por otra parte, las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural facilitan la conversión de reuniones y llamadas en registros escritos, y también pueden traducir documentos y correos electrónicos con precisión. Asimismo, esta tecnología se aplica a la búsqueda de datos, permitiéndote encontrar lo que necesitas dentro de las bases de conocimientos. SpaCy, Google Cloud Natural Language y Microsoft Azure Text Analytics son tres buenos exponentes de esta clase de apps.

3. Software de automatización de procesos robóticos (RPA)

Dentro de todo negocio, sin importar el departamento específico que analices, existen numerosas tareas repetitivas que consumen tiempo y esfuerzo de los trabajadores. ¿Qué dirías si te contamos que es posible automatizarlas con bots para reducir errores y aumentar la productividad? La automatización de procesos robóticos no es un sueño, sino una realidad que puede cambiar la manera en la que se gestionan las actividades en tu empresa.

Libera el tiempo de tus empleados para que puedan enfocar su atención en tareas más estratégicas y deja que los bots manejen tareas rutinarias como la entrada de datos, la generación de reportes, el manejo de transacciones y el envío de emails de marketing sobre la base de acciones realizadas por los potenciales clientes.

Si quieres minimizar costes y mejorar la eficiencia operativa, no lo dudes y apuesta a los procesos empresariales impulsados por IA. Dentro del mercado español, encontrarás distintas aplicaciones de automatización de procesos con IA que podrían adaptarse a tus necesidades. Bitrix24, por ejemplo, permite automatizar cualquier proceso comercial estándar, como la aprobación de documentos, las solicitudes de compra y los informes de gastos, ahorrando hasta un 80 % del tiempo en tareas de rutina. La configuración es fácil, sin necesidad de conocimientos de codificación.

4. Sistemas de inteligencia empresarial optimizados por IA

Construye procesos empresariales eficaces impulsados por IA al implementar herramientas que pueden analizar enormes cantidades de datos complejos y proporcionar insights valiosos que pueden ayudarte a tomar decisiones. Los sistemas de inteligencia empresarial optimizados por IA recopilan, procesan y analizan información de diversas fuentes, tanto internas y externas. Utilizan algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis avanzado para identificar patrones, tendencias y anomalías.

Estas herramientas empresariales de IA presentan los datos en forma de gráficos y tablas interactivos, y reportes detallados que brindan una visión clara del estado actual del negocio, además de predicciones sobre la evolución futura. Si bien ofrecen analítica predictiva, el foco está puesto en los análisis descriptivos y de diagnóstico para comprender el estado actual del negocio. El objetivo de la implementación de plataformas como Tableau, Microsoft Power BI o Qlik Sense es la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones basadas en datos fehacientes.

En el caso de la planificación de inventarios, estas herramientas permiten optimizar los niveles de stock, reducir costes de almacenamiento y asegurar la disponibilidad de productos. A su vez, contribuyen a una segmentación más precisa de clientes, la personalización de campañas y el aumento de la efectividad publicitaria; apoyan la gestión financiera, la estrategia de ventas y la gestión de recursos humanos, entre otras posibilidades.

5. Marcos de desarrollo de IA

Los marcos de desarrollo de IA son colecciones de bibliotecas y aplicaciones diseñadas para apoyar el desarrollo de herramientas empresariales inteligentes. Los mismos proporcionan modelos pre-construidos que pueden ser adaptados y escalados según sea necesario, facilitando así el proceso de desarrollo para los ingenieros y los científicos de datos.

Podría decirse que estos marcos ofrecen un entorno ideal para la experimentación y la implementación de soluciones innovadoras y precisas. El uso de la biblioteca de algoritmos, que incluye una amplia gama de aprendizaje automático y profundo, y los modelos ya entrenados que se pueden adaptar a aplicaciones específicas, ahorran tiempo y esfuerzo, permitiendo que las herramientas empresariales de IA estén siempre actualizadas con los últimos avances tecnológicos.

Además, muchos de estos marcos de desarrollo de IA incluyen herramientas de integración de IA que conectan fácilmente las soluciones desarrolladas con otros sistemas empresariales existentes. Así, se garantiza la total interoperabilidad en las diferentes apps. TensorFlow (de Google), PyTorch (de Facebook) y Scikit-learn son algunas de las opciones existentes.

6. Plataformas de análisis predictivo

¿Te gustaría tener el poder de anticipar el futuro? La analítica predictiva puede ayudarte a mejorar los procesos empresariales impulsados por IA. Esta clase de herramientas emplea modelos matemáticos y algoritmos para predecir eventos futuros. A diferencia del análisis descriptivo aportado por los sistemas de inteligencia empresarial optimizados por IA, que se basa en el estudio de datos históricos para comprender qué ha sucedido, el análisis predictivo va un paso más allá al intentar prever qué ocurrirá.

Para lograrlo, el software de análisis predictivo recopila datos de diferentes fuentes internas y externas, los clasifica y elimina durante el procesamiento aquellos duplicados. Luego, utiliza diversas técnicas como la regresión, los árboles de decisión, las redes neuronales y los métodos de machine learning para, primero, identificar patrones y relaciones en los datos históricos y, más tarde, generar un modelo predictivo. Por supuesto, este debe ser evaluado para considerar su fiabilidad.

La aplicación de la analítica predictiva a distintas áreas de tu empresa puede ser lo que necesitas para que tu negocio crezca. Podrás predecir comportamientos de compra y optimizar los niveles de stock, identificar riesgos financieros o anticipar fallos en equipos. Algunas de las plataformas que deberías investigar son SAS Predictive Analytics, IBM SPSS, RapidMiner y Microsoft Azure Machine Learning.

7. Herramientas de integración de datos

Las empresas que deseen maximizar el valor de la información deberían invertir en herramientas de integración de datos. Estas han sido diseñadas para combinar datos de fuentes tan diversas como los sistemas ERP y CRM, las aplicaciones en la nube, las bases de conocimiento y las redes sociales, entre otras. Olvídate de los silos de datos para siempre y dale la bienvenida a la integración y la armonización de los procesos empresariales impulsados por IA.

Al consolidar los datos, estas herramientas de integración de IA brindan una visión completa del conjunto de operaciones de tu negocio. De esta manera, tendrás una comprensión más detallada y exacta del rendimiento y podrás tomar decisiones basadas en datos.

Por otra parte, cabe destacar que las herramientas de integración de datos automatizan los flujos de trabajo de datos, liberando recursos para tareas estratégicas y colaborando para que las empresas respondan a los cambios del entorno más rápidamente. Por ejemplo, Talend y Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) son soluciones ampliamente reconocidas que favorecen la integración de datos empresariales complejos.

8. Entornos de aprendizaje profundo

Los entornos de aprendizaje profundo son herramientas especializadas que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes interconectan nodos (neuronas artificiales) que procesan información de manera jerárquica y aprenden a reconocer patrones complejos a partir de datos. Su objetivo es automatizar la extracción de características y la toma de decisiones a partir de grandes cantidades de datos, reduciendo al mínimo la necesidad de intervención humana directa.

En términos prácticos, los entornos de aprendizaje profundo incorporan bibliotecas, frameworks y soluciones que posibilitan a los científicos de datos y desarrolladores la implementación de modelos sofisticados para procesar grandes cantidades de datos no estructurados (imágenes, texto o voz). Mediante técnicas como las redes neuronales convolucionales para visión por computadora, las redes recurrentes para procesamiento de secuencias y otros tipos de redes especializadas, estos sistemas pueden realizar tareas complejas como el reconocimiento de objetos en imágenes, la traducción automática de idiomas o el diagnóstico médico asistido por computadora.

En conclusión, podría decirse que los entornos de aprendizaje profundo representan un paso significativo hacia la automatización de procesos de IA. Facilitan a las organizaciones resolver complicados problemas eficientemente y obtener conocimiento a partir de datos masivos y sumamente variados.

9. Herramientas de gestión de proyectos impulsadas por IA

Las herramientas de gestión de proyectos impulsadas por IA representan una evolución considerable en la forma en que las organizaciones planifican, ejecutan y supervisan sus iniciativas. Estas optimizan los procesos empresariales impulsados por IA al permitir el análisis de datos históricos y en tiempo real. Esto no solo simplifica la identificación de tendencias en la asignación de tareas, sino que también sugiere a quién asignarle la responsabilidad según la carga laboral actual. ¡Evitar la sobrecarga laboral nunca antes había sido tan fácil!

Por otro lado, estas aplicaciones incluyen analítica predictiva, ofreciéndote información sobre potenciales necesidades de recursos. Además, pueden identificar riesgos potenciales relacionados con la disponibilidad de recursos y proponer estrategias de mitigación. Pero eso no es todo. También, puedes configurarlas para monitorear continuamente el progreso del proyecto, evaluando el avance de las tareas, identificando posibles cuellos de botella y anticipando desviaciones del plan original.

Además, la IA puede analizar la calidad del trabajo realizado, detectar errores o problemas tempranos y recomendar acciones correctivas. Automatiza tareas repetitivas y agiliza procesos complejos. Bitrix24 puede ayudarte en este sentido. Su herramientade gestión de tareas y proyectos monitorea cambios, como fechas límite y estados, automatizando acciones como notificaciones y agregar participantes según las necesidades del proyecto.

10. Sistemas de gestión de decisiones

La toma de decisiones es uno de los procesos más complejos a nivel empresarial, ya que implica la recolección de datos, el análisis de los mismos y la evaluación de múltiples factores. Los sistemas de gestión de decisiones optimizan este proceso al integrar modelos predictivos y reglas organizacionales para tomar o apoyar decisiones empresariales automáticamente.

A través de algoritmos avanzados de inteligencia artificial y machine learning, el software busca identificar patrones ocultos en los datos empresariales y utilizar esta información para sugerir la mejor acción o decisión a tomar en una situación específica. De este modo, guía tu decisión, inclinando tu intuición hacia una determinada acción.

Asimismo, esta herramienta puede configurarse para tomar decisiones repetitivas. Al automatizar las decisiones basadas en reglas predefinidas y modelos predictivos, asegurarás una consistencia en la aplicación de políticas y estrategias. Por otra parte, al trabajar conjuntamente con datos pasados y actuales, se construyen procesos empresariales impulsados por IA más adaptables.

El futuro de los procesos empresariales impulsados por IA

Las nuevas tecnologías, como las plataformas de aprendizaje automático, las herramientas de integración de IA y la analítica predictiva, están revolucionando los procesos empresariales a una velocidad sin precedentes. Estas soluciones de software posibilitan la automatización de tareas repetitivas y la mejora de la eficiencia operativa, a la vez que proporcionan insights basados en datos que permiten a las organizaciones elegir la ruta más adecuada a seguir.

La incorporación del procesamiento de lenguaje natural facilita la interacción con los clientes y la comprensión del sentimiento del mercado, mientras que los sistemas de automatización de procesos robóticos ayudan a impulsar la productividad al liberar a los empleados de tareas rutinarias. En conjunto, estas tecnologías no solo transforman los procesos internos, sino que también posicionan a las empresas en una ventaja competitiva al adaptarse ágilmente a un entorno empresarial dinámico.

Bitrix24 integra la inteligencia artificial en sus distintas herramientas, ofreciéndote una solución integral para gestionar y optimizar tus operaciones diarias. Desde la gestión de proyectos y la automatización de RR. HH., hasta la automatización de procesos comerciales como la aprobación de documentos y la gestión de gastos, Bitrix24 simplifica las tareas complejas y mejora la operatividad.

Además, puede adaptarse totalmente a las necesidades de tu negocio, debido a su escalabilidad y la integración con apps de terceros.

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FAQ

¿Cuáles son las mejores herramientas de IA para procesos empresariales?

Las mejores herramientas de IA para procesos empresariales son:

• Plataformas de aprendizaje automático.

• Herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).

• Software de automatización de procesos robóticos (RPA).

• Sistemas de inteligencia empresarial optimizados por IA.

• Marcos de desarrollo de IA.

• Herramientas de análisis predictivo.

• Plataformas de integración de datos.

• Entornos de aprendizaje profundo.

• Herramientas de gestión de proyectos impulsadas por IA.

• Sistemas de gestión de decisiones.

¿Cómo puede la IA mejorar la eficiencia empresarial?

La IA puede mejorar la eficiencia empresarial al:

• Personalizar la experiencia del cliente.

• Automatizar tareas repetitivas.

• Proporcionar análisis de datos y recomendaciones estratégicas.

• Realizar transcripciones y traducciones.

• Mejorar la precisión en la previsión de demanda.

• Optimizar la gestión de la cadena de suministro.

• Mejorar el engagement de las acciones de marketing gracias al análisis predictivo.

• Reducir errores humanos.

• Actualizar inventarios, ingresos y egresos, devoluciones, compras y ventas en tiempo real.

• Facilitar la toma de decisiones basadas en datos.

• Ayudar a generar ideas innovadoras.

• Brindar completos informes de tendencias y prever la demanda.

• Detectar amenazas cibernéticas.

¿Cuál es el papel del aprendizaje automático en la automatización de procesos empresariales?

El aprendizaje automático optimiza la automatización de procesos empresariales al analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y realizar predicciones. Permite mejorar la precisión de las tareas repetitivas, adaptar estrategias basadas en datos en tiempo real, personalizar la experiencia del cliente, minimizar el riesgo de errores humanos y reducir los costes operativos.