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Descubre Cómo Usar la IA para Reducir Costes en Tu Empresa
Mejorar la eficiencia y reducir los costes son fundamentales para las empresas que buscan un crecimiento y una rentabilidad sostenibles en el panorama económico ferozmente competitivo de hoy. Esta búsqueda de resiliencia financiera adquiere una nueva urgencia en el dinámico mundo de las empresas emergentes. En los últimos años se ha producido una desaceleración en las inversiones de capital riesgo (VC), lo que ha hecho que la optimización de los costes y la rentabilidad sean más importantes que nunca. De hecho, un estudio histórico realizado por Block et al. (2019) descubrió que las empresas rentables tienen hasta 2,5 veces más probabilidades de obtener financiación en el ámbito del capital riesgo. Por lo tanto, un modelo de empresa emergente centrado en la sostenibilidad financiera se está convirtiendo en una necesidad para seguir sobreviviendo en el panorama empresarial actual.
A la luz de estos desafíos, la integración estratégica de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) surge como una poderosa herramienta para facilitar la reducción de costes y, por tanto, la rentabilidad en varios sectores. Su potencial para impulsar la eficiencia y racionalizar las operaciones la convierte en un aliado convincente en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento sostenible.
El impacto transformador de la IA en el ahorro de costes varía significativamente de un sector a otro. Por ejemplo, en el sector sanitario, se estima que una adopción más generalizada de la IA generará ahorros anuales del 5 al 10 % en el gasto sanitario de EE. UU., lo que se traduce en la asombrosa cifra de entre 200.000 y 360.000 millones de dólares al año (Sahni et al., 2023). Del mismo modo, las aplicaciones de aprendizaje automático han dado resultados notables en el sector de los servicios financieros, donde las empresas registran reducciones de costes superiores al 10 % tras la integración satisfactoria del aprendizaje automático en sus operaciones empresariales (NVIDIA, 2023).
Es evidente que la ciencia de datos y sus derivados, como la IA, tienen un enorme impacto en la rentabilidad en una amplia gama de industrias. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para identificar exactamente cómo utilizar el potencial de la IA de forma eficaz. En este artículo, nos embarcamos en un recorrido para explorar cómo la IA puede ser un catalizador para el ahorro de costes y la excelencia operativa en tu empresa. Analizamos varias vías a través de las cuales las organizaciones pueden aprovechar el potencial de la IA, que van desde la automatización, los chatbots y la mejora de los procesos de ventas hasta la optimización de las operaciones y la gestión inteligente del inventario.
Únete a nosotros para descubrir el poder transformador de la ciencia de datos en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento empresarial sostenible.
El Poder de la Automatización: Racionalizar las Operaciones con Inteligencia Artificial
En la búsqueda de la reducción de costes, la automatización se perfila como el primer paso esencial, y la inteligencia artificial (IA) se erige como la clave transformadora para liberar su potencial. En esta sección analizaremos el profundo impacto de la IA en las empresas mediante la automatización de tareas, liberando recursos para objetivos estratégicos y garantizando la precisión.
La automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo presenta una estrategia dinámica con el potencial de ahorrar tiempo y dinero. Como comentamos en nuestro último artículo sobre la automatización de la IA para las empresas, las responsabilidades mundanas pero esenciales, como la entrada de datos y el procesamiento de documentos, se pueden ejecutar con una precisión sin igual mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), lo que permite a tu plantilla centrarse en las iniciativas que impulsan el crecimiento.
Sin embargo, la automatización impulsada por la IA va más allá de acelerar los procesos; mitiga significativamente el riesgo de error humano y evita a las empresas costosas rectificaciones. ¿Cuál es el resultado? Ahorros en los costes operativos y un aumento de la eficiencia que impregna tu organización.
Para apuntalar este efecto, considera el inspirador caso de una pequeña empresa de comercio electrónico, tal como se detalla en nuestra cartera. Al ajustar un modelo lingüístico extenso (LLM) a partir de sus datos de servicio al cliente existentes, lograron resultados notables. La perfecta integración de principio a fin de este chatbot de IA para gestionar directamente las solicitudes de servicio al cliente les permitió cubrir hasta el 50 % de todas las solicitudes, entre las que se incluyen:
- Consultas de rutina o preguntas frecuentes
- Información sobre pedidos
- Información sobre entregas
- Cancelaciones y devoluciones
- Reclamaciones
Este enfoque con visión de futuro no solo recuperó valiosas horas de trabajo para el personal, sino que también redujo los costes de atención al cliente en un 30 % en tan solo un año. Este ejemplo real subraya el potencial de ahorro de costes de la automatización impulsada por la IA en el dinámico panorama empresarial actual, sentando las bases para un crecimiento sostenible.
Reducción de Costes en los Procesos de Ventas
Los chatbots y automatizaciones similares no son la única forma en que las soluciones de IA reducen los costes de una empresa. De hecho, las herramientas de generación de leads impulsadas por IA pueden mejorar significativamente la eficiencia del equipo de ventas. Al analizar grandes conjuntos de datos textuales y de comportamiento del cliente, los algoritmos de IA pueden identificar de forma rápida y precisa clientes potenciales de alto valor, lo que permite a los representantes centrarse en aquellos con mayores probabilidades de conversión.
Este enfoque específico no solo ahorra tiempo, sino que también aumenta las tasas de conversión, lo que reduce el coste por adquisición. En particular, un estudio reciente de Baumgartner (2016) descubrió que el uso de IA en la generación de oportunidades de ventas puede reducir los costes hasta en un 60 %.
Además, las herramientas de automatización de ventas basadas en IA pueden ayudar a agilizar los procesos comerciales al automatizar tareas rutinarias como el seguimiento de correos electrónicos y la captación de leads. Al reducir la intervención manual, el ciclo de ventas se vuelve más eficiente, lo que permite cerrar acuerdos con mayor rapidez. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el coste asociado a ciclos de ventas prolongados.
Por último, la IA puede proporcionar a los representantes información valiosa y recomendaciones personalizadas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de clientes para sugerir los productos o servicios más adecuados, aumentando así las oportunidades de venta cruzada o adicional. Esto no solo maximiza los ingresos, sino que también mejora la eficiencia del equipo de ventas.
Un buen ejemplo es el de Mondelēz International, líder mundial del sector de los snacks, con marcas icónicas como Milka, Oreo o Toblerone. Según Sanjay Gurbuxani, vicepresidente de Global Digital Innovations, la empresa está utilizando aprendizaje automático para ofrecer a sus vendedores los pedidos más adecuados para cada tienda, utilizando sus capacidades predictivas basadas en grandes volúmenes de datos históricos y factores como los patrones de compra en la zona (Tan, 2022).
Optimización de Procesos
Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático predictivo similar al utilizado por Mondelēz puede aplicarse a la optimización de distintos procesos empresariales, especialmente en el ámbito de la gestión de la cadena de suministro. Esta optimización implica analizar los flujos de trabajo e identificar cuellos de botella o ineficiencias. Al automatizar tareas repetitivas y mejorar la asignación de recursos, el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar las operaciones empresariales. Esto no solo mejora la productividad, sino que también reduce los costes operativos.
La organización de procesos basada en IA resulta especialmente útil para gestionar costes variables dentro de la cadena de suministro. Rutas de envío ineficientes, subestimación de materias primas o la búsqueda manual de información de entrega en grandes conjuntos de datos no unificados suponen enormes obstáculos para el sector logístico. El resultado habitual es una baja rentabilidad en industrias con una fuerte dependencia de la cadena de suministro (Aghazadeh, 2004).
Afortunadamente, los modelos de aprendizaje automático pueden resolver estos problemas proporcionando métodos escalables para analizar grandes volúmenes de datos históricos junto con tendencias actuales del mercado. De este modo, permiten predecir rutas de envío óptimas y necesidades de materias primas sin necesidad de intervención o verificación manual. La velocidad y escalabilidad de estos modelos reducen drásticamente el tiempo dedicado a análisis y búsquedas manuales, lo que a su vez disminuye significativamente los costes laborales variables asociados al sector.
Por ejemplo, Ryan Petersen, CEO de Flexport, una multinacional estadounidense líder en gestión de la cadena de suministro con más de 5.000 millones de dólares en ingresos brutos en 2022, explicó recientemente en una publicación en Twitter cómo la integración estratégica de la IA está revolucionando sus operaciones.
Gracias a su nuevo copiloto basado en GPT-4, Flexport ha conseguido reducir significativamente el tiempo que su equipo dedica a ciertas tareas, con tan solo una instrucción. Este tipo de reducción de costes laborales tiene un gran impacto en la rentabilidad, al permitir operaciones logísticas más sostenibles y escalables. Petersen anticipa que muchas tareas similares en el transporte de mercancías podrán automatizarse en los próximos meses mediante la implementación estratégica de la inteligencia artificial.
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