En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente, trayendo innovaciones que antes parecían distantes de la realidad. Entre sus aplicaciones más revolucionarias se encuentra la IA Generativa, una tecnología capaz de crear textos, imágenes, videos e incluso códigos de programación de forma autónoma. Según Grandview Research, el mercado global de IA está proyectado para crecer de 196.63 mil millones de dólares en 2022 a 1.81 billones de dólares hasta 2030.
La IA Generativa utiliza algoritmos avanzados que aprenden de grandes volúmenes de datos, generando nuevos contenidos a partir de esos conocimientos. En el mundo corporativo, esta tecnología se ha estado aplicando para crear soluciones innovadoras, automatizar procesos creativos y optimizar operaciones en áreas como marketing, diseño, atención al cliente y desarrollo de productos.
Gustavo Fortuna, Líder de Inteligencia Artificial de BlueShift, destaca que su adopción proporciona a las empresas más eficiencia operativa, permitiendo crear experiencias innovadoras y personalizadas para los clientes. "Al integrar estas soluciones en sus procesos, las empresas logran aumentar sus capacidades creativas y operativas, lo que impacta directamente en el éxito de sus productos y servicios", afirma Fortuna.
Un ejemplo práctico de aplicación de esta inteligencia creativa es el proyecto Sofía, implementado por MRV&CO en asociación con BlueShift y utilizando el Microsoft Azure OpenAI Service. La constructora desarrolló un chatbot inteligente, capaz de ofrecer respuestas más naturales y personalizadas, atendiendo a las necesidades de los clientes.
Los resultados obtenidos con la implementación de Sofía muestran el impacto positivo de la IA en la atención al cliente. La tasa de conversión de leads se duplicó, pasando del 20% al 40%, lo que podría representar alrededor de 100 millones de reales en el valor general de ventas (VGV) anual, en caso de que los negocios se concreten.
Además, el 93% de las solicitudes se resolvieron automáticamente, sin necesidad de intervención humana, lo que permitió a los trabajadores concentrarse en tareas más complejas y analíticas. El tiempo de respuesta inicial, que antes llevaba hasta dos horas, se volvió inmediato, y el proceso de derivación a un corredor se redujo de tres días a solo unos minutos.
Sin embargo, a pesar de los numerosos beneficios, es crucial que las empresas adopten estrategias bien definidas al utilizar esta tecnología. Uno de los mayores riesgos es el llamado "colapso del modelo", que ocurre cuando los modelos de IA son entrenados repetidamente con datos generados por otros modelos, resultando en una pérdida de precisión y calidad. Para evitar esto, es fundamental garantizar la diversidad de los datos utilizados en el entrenamiento y contar con equipos capacitados para monitorear los resultados.
"Estamos apenas comenzando a explorar todo el potencial de la IA. A medida que más empresas adopten esta tecnología, veremos una transformación en la creación de productos y prestación de servicios. El secreto está en usar esta innovación de manera estratégica, complementando el talento humano y generando valor real", concluye el especialista.
