How does AI impact employment and job creation?

AI impacts employment by automating routine tasks, which can lead to job displacement in some sectors. However, it also creates new job opportunities in AI development, data analysis, and other tech-related fields, emphasizing the need for skill adaptation.For more, you can check our article on the ethics of AI.

What are some misconceptions about AI?

Common misconceptions include the idea that AI can fully replicate human intelligence, that it's always unbiased, or that AI-led automation will universally eliminate jobs. AI has limitations, can inherit biases from data, and often changes rather than replaces job roles.

Citar Esta Investigación

100+ Casos de uso de IA con ejemplos de la vida real

Cem Dilmegani

actualizado el 18 de jun. de 2026

Vea nuestra normas éticas

Citar Esta Investigación

Aprender sobre casos de uso de IA tiene beneficios medibles. Durante mis ~2 décadas de experiencia implementando soluciones avanzadas de análisis e IA en empresas, he visto la importancia de la selección de casos de uso. Analicé más de 100 casos de uso de IA, sus ejemplos de la vida real y los categoricé por función empresarial e industria. Sigue los enlaces a continuación según tu área de enfoque:

Casos de uso de IA para funciones empresariales: Análisis, servicio al cliente, ciberseguridad, datos, finanzas, RRHH, marketing, operaciones ventas, estrategia y legal, y tecnología.
Casos de uso de IA para industrias: Automotriz y cosas autónomas, educación, moda, fintech, HealthTech, manufactura, sin fines de lucro, retail y telecomunicaciones.
Otros casos de uso de IA

Para todas las aplicaciones de IA empresarial y sus ejemplos de la vida real/ estudios de caso, puedes filtrar:

Casos de uso con ejemplos reales

Seguro

Éxito del cliente

Procesamiento del lenguaje natural

Capacitar a las máquinas para que comprendan, interpreten y generen lenguaje humano para la comunicación, el análisis y la automatización.

Servicios financieros

Éxito del cliente

Detección de fraude

Identificar transacciones y comportamientos sospechosos para prevenir pérdidas financieras y delitos cibernéticos.

Fabricación

Tecnología

Mantenimiento predictivo

Predecir las fallas de los equipos para programar el mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad.

Transporte / Envío

Datos

Previsión de ventas

Predecir las tendencias de ventas futuras para orientar la planificación empresarial y la asignación de recursos.

Farmacéutica / Cosmética

I+D / Investigación y Desarrollo

Generación de clientes potenciales

Identificar y captar clientes potenciales mediante la segmentación basada en datos.

Organizaciones sociales y cívicas

Marketing

Marketing personalizado

Personalizar la publicidad y las recomendaciones de contenido en función del comportamiento del usuario.

Deportes

Éxito del cliente

Automatización de la entrada de datos

Sustituye la introducción manual de datos por una automatización inteligente, lo que reduce los errores humanos y aumenta la velocidad de procesamiento de datos en todos los sistemas.

Servicios públicos

Finanzas

Procesamiento de facturas

Automatizar la extracción, validación y procesamiento de facturas para optimizar las operaciones financieras y reducir errores.

Tecnología

Ingeniería

Gestión de la cadena de suministro

Gestionar y optimizar los procesos de logística, aprovisionamiento y distribución para lograr mayor eficiencia y reducción de costes.

Minorista

Tecnología

Optimización de la cadena de suministro

Mejorar la visibilidad y la eficiencia de la cadena de suministro mediante análisis predictivos y automatización.

Transporte / Envío

Datos

Optimización de inventario

Gestión de los niveles de existencias mediante estrategias automatizadas de previsión de la demanda y reposición.

Organizaciones sociales y cívicas

Marketing

Cumplimiento

Garantizar el cumplimiento normativo mediante la monitorización, la elaboración de informes y la evaluación de riesgos automatizadas.

Deportes

Éxito del cliente

Inteligencia artificial conversacional y chatbots

Mejora el servicio al cliente mediante la automatización de respuestas, el enrutamiento de consultas y la integración con sistemas de back-end para el acceso a datos en tiempo real.

Servicios públicos

Finanzas

Seguimiento de KPI

Automatiza la recopilación, visualización y alerta de indicadores clave de rendimiento, proporcionando información en tiempo real para la toma de decisiones.

Deportes

Éxito del cliente

Análisis de clientes

Analizar el comportamiento y las tendencias de los clientes para optimizar las estrategias comerciales y la interacción con ellos.

Servicios públicos

Éxito del cliente

Gestión de la fuerza laboral

Optimizar la asignación y la planificación de la fuerza laboral para mejorar la eficiencia y reducir los costos.

Transporte / Envío

Minorista

Optimización de red

Optimización del rendimiento de la red en términos de velocidad, fiabilidad y utilización de recursos.

Tecnología

Analítica

Análisis en tiempo real

Procesamiento y análisis de datos al instante para una toma de decisiones oportuna.

Seguro

Éxito del cliente

Clasificación de llamadas

Clasificar las llamadas según el tema, el sentimiento o la urgencia.

Energía

Detección de intención de llamada

Identificar el propósito de las llamadas de los clientes para optimizar las respuestas.

Servicios financieros

Datos

Aprendizaje automático automatizado (AutoML)

Simplificando la creación de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de amplios conocimientos especializados.

Minorista

Tecnología

Geoanálisis

Analizar datos georreferenciados para descubrir patrones y tendencias espaciales.

Tecnología

Alimentos / Bebidas

Integración de datos

Combinar datos de múltiples fuentes para un acceso y análisis unificados.

Cuidado de la salud

Analítica

Etiquetado de datos

Anotar datos para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Educación

I+D / Investigación y Desarrollo

Visualización de datos

Representación de datos complejos mediante gráficos y diagramas intuitivos.

Educación

I+D / Investigación y Desarrollo

Transformación de datos

Convertir los datos a formatos adecuados para su análisis y procesamiento.

Transporte / Envío

Servicios financieros

Preparación de datos

Limpieza y estructuración de datos para su análisis y modelado.

Educación

I+D / Investigación y Desarrollo

Gestión/monitorización de datos

Garantizar la coherencia, la accesibilidad y la seguridad de los datos.

Servicios financieros

Evaluación de préstamos

Automatización del cobro de deudas

Mejorar la recuperación de deudas mediante flujos de trabajo y comunicación automatizados.

Servicios financieros

Evaluación de préstamos

Concesión de créditos y calificación crediticia

Evaluación de la solvencia y el riesgo en función del análisis de datos.

Servicios financieros

Evaluación de préstamos

Recuperación de préstamos

Automatización de estrategias para el seguimiento y la recuperación de préstamos impagados.

Tecnología

HORA

Supervisión de empleados

Seguimiento de la actividad de los empleados para optimizar la productividad y el cumplimiento normativo.

Tecnología

HORA

Gestión del desempeño

Supervisar y mejorar la eficiencia y los resultados de la fuerza laboral.

Servicios financieros

Bots de ventas minoristas

Ayudar a los clientes con recomendaciones de productos y transacciones.

Alimentos / Bebidas

I+D / Investigación y Desarrollo

Gestión del conocimiento

Organizar y optimizar el acceso a la información para lograr mayor eficiencia.

Educación

Éxito del cliente

Tutoría

Proporcionar asistencia educativa basada en inteligencia artificial y aprendizaje personalizado.

Cuidado de la salud

Analítica

Análisis de datos de pacientes

Extraer información valiosa de los datos médicos para mejorar la atención sanitaria.

Cuidado de la salud

Analítica

Medicina personalizada

Adaptación de los tratamientos en función de los datos de salud individuales.

Farmacéutica / Cosmética

Analítica

descubrimiento de fármacos

Acelerar la investigación farmacéutica mediante análisis basados en inteligencia artificial.

Farmacéutica / Cosmética

Analítica

Diagnóstico asistido/automatizado

Brindamos apoyo a los profesionales de la salud con diagnósticos basados en inteligencia artificial.

Industria

Función empresarial

Casos de uso de IA Generativa

La IA generativa implica que los modelos de IA generen resultados para tareas donde no hay una única respuesta correcta (por ejemplo, escritura creativa). Desde el lanzamiento de ChatGPT, su popularidad ha explotado. Los casos de uso incluyen creación de contenido para marketing, generación de código de software, diseño de interfaces de usuario y muchos otros.

Para más: Casos de uso de IA generativa.

Este aumento en los resultados de búsqueda para tecnologías de IA refleja el interés empresarial en los casos de uso de IA

Figura 1: El aumento de "IA Generativa" en Google.

Casos de uso de IA para funciones empresariales

Aquí están las aplicaciones de inteligencia artificial más comunes que abarcan marketing, ventas, servicios al cliente, seguridad, datos, tecnología y otros procesos.

> Análisis

Soluciones generales

Plataforma de Análisis: Empodera a tus empleados con datos y herramientas unificadas para realizar análisis avanzados, identificar problemas rápidamente y proporcionar información basada en datos.
Servicios de Análisis: Satisface tus necesidades de análisis personalizadas con estos proveedores de soluciones integrales. Los proveedores te asisten con tus objetivos empresariales ofreciendo soluciones llave en mano.
Machine Learning Automatizado (autoML): Las máquinas impulsadas por IA pueden asistir a los científicos de datos en la optimización de modelos de aprendizaje automático. Con el auge de las capacidades de datos y análisis, la automatización es cada vez más esencial en la ciencia de datos. AutoML automatiza tareas de aprendizaje automático que consumen mucho tiempo, como la entrada de datos, permitiendo a las empresas implementar modelos y automatizar procesos más rápidamente.

Soluciones especializadas

Análisis Conversacional: Aprovecha las interfaces conversacionales para analizar tus datos empresariales. El Procesamiento del Lenguaje Natural te ayuda a trabajar con datos de voz y más, permitiendo el análisis automatizado de reseñas y sugerencias.
Análisis de Comercio Electrónico: Sistemas de análisis especializados diseñados para manejar el aumento de datos de comercio electrónico. Optimiza tu embudo de ventas y el tráfico de clientes para maximizar las ganancias.
Plataforma de Geo-Análisis: Analiza imágenes satelitales detalladas para obtener información predictiva. Utiliza datos espaciales para alcanzar tus objetivos empresariales y capturar cambios en tiempo real en cualquier paisaje.
Reconocimiento de Imágenes y Análisis Visual: Analiza datos visuales utilizando sistemas avanzados de reconocimiento de imágenes y video. Extrae información significativa de grandes volúmenes de imágenes y videos.
Análisis en Tiempo Real: Obtén información en tiempo real para decisiones sensibles al tiempo. Actúa rápidamente para mantener tus KPIs. Utiliza el aprendizaje automático para explorar datos no estructurados sin interrupciones.

> Servicio al Cliente

Análisis de Llamadas: Utiliza análisis avanzados en datos de llamadas para descubrir información que mejore la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Identifica patrones y optimiza tus resultados analizando las reseñas de los clientes a través de datos de voz, señalando áreas de mejora.
- Ejemplo de la vida real: Sestek indica que ING Bank observó un aumento del 15% en la puntuación de calidad de ventas y una disminución del 3% en las tasas de silencio general después de integrar IA en sus sistemas de contacto.
Clasificación de Llamadas: Aprovecha el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para entender las intenciones de los clientes, permitiendo a los agentes centrarse en actividades de mayor valor añadido. Identifica la naturaleza de las necesidades de los clientes antes de enrutar las llamadas, asegurando que el departamento apropiado maneje el problema. Este enfoque mejora la eficiencia y aumenta las tasas de satisfacción.
Descubrimiento de Intención de Llamada: Aprovecha el NLP y el aprendizaje automático para estimar y gestionar la intención del cliente (por ejemplo, abandono) para mejorar la satisfacción y las métricas empresariales. Analizar el sentimiento del cliente a través del nivel de voz y el tono puede revelar microemociones que impulsan la toma de decisiones. Explora cómo detectar la intención del cliente con reconocimiento de intención de chatbot.
Chatbot para Servicio al Cliente (Solución de Auto-Servicio): A medida que los algoritmos de IA mejoran, los chatbots pueden entender consultas más complejas. Crea chatbots inteligentes y auto-mejorables 24/7 que manejen la mayoría de las consultas y transfieran a los clientes a agentes en vivo cuando sea necesario. Esto reduce los costos de servicio al cliente y aumenta la satisfacción, permitiendo que los representantes humanos se centren en necesidades de clientes más específicas. Lee para más información sobre chatbots en servicio al cliente o descubre plataformas de chatbot.
Análisis de Chatbot: Analiza las interacciones de los clientes con tu chatbot para evaluar su rendimiento general. Identifica deficiencias y áreas de mejora, y mide la satisfacción del cliente con el chatbot.
Pruebas de Chatbot: Utiliza marcos de pruebas semi-automatizados y automatizados para evaluar el rendimiento del chatbot antes del despliegue. Evita fallos catastróficos identificando debilidades en el flujo conversacional.
Análisis de Contacto del Cliente: Aplica análisis avanzados a todos los datos de contacto del cliente para obtener información que impulse la satisfacción y la eficiencia. Utiliza NLP para lograr tasas de satisfacción más altas.
Sugerencias de Respuesta de Servicio al Cliente: Los bots escuchan las llamadas de los agentes, sugiriendo respuestas de mejores prácticas para mejorar la satisfacción del cliente y estandarizar la experiencia del cliente. Este enfoque también puede aumentar las ventas adicionales y cruzadas al proporcionar las sugerencias correctas.
Escucha Social y Ticketing: Utiliza NLP y visión por computadora para identificar clientes que necesitan contacto y responder automáticamente o asignarlos a agentes relevantes, mejorando la satisfacción. Analiza datos de redes sociales para determinar a quién vender y qué productos ofrecer.
Enrutamiento Inteligente de Llamadas: Enruta las llamadas a los agentes más calificados disponibles. Los sistemas de enrutamiento inteligente utilizan datos de todas las interacciones de los clientes para optimizar la satisfacción. Al considerar los perfiles de los clientes y el rendimiento de los agentes, puedes emparejar el servicio correcto con el agente correcto para lograr puntuaciones netas de promotor superiores. Siéntete libre de leer estudios de caso sobre el emparejamiento de clientes con el agente correcto en nuestro artículo de ejemplos de IA emocional.
Análisis de Encuestas y Reseñas: Utiliza NLP para analizar campos de texto en encuestas y reseñas, descubriendo información que mejora la satisfacción. Automatiza el proceso mapeando palabras clave relevantes a puntuaciones apropiadas, reduciendo el tiempo requerido para la generación de informes.
- Ejemplo de la vida real: Protobrand solía analizar manualmente las reseñas mediante codificación manual, pero ahora automatiza gran parte del trabajo con Gavagai, permitiendo a la empresa manejar volúmenes más grandes de datos mientras completa los análisis de manera eficiente. Aprende más sobre análisis de encuestas en nuestro artículo relacionado.
Autenticación por Voz: Autentica a los clientes sin contraseñas utilizando reconocimiento biométrico de voz, mejorando la satisfacción y minimizando problemas con contraseñas olvidadas. Los clientes pueden acceder a información confidencial con su ID de voz único, proporcionando una alternativa segura a los métodos de autenticación tradicionales como dígitos de SSN.

> Ciberseguridad

DLP

El software de prevención de pérdida de datos (DLP) aprovecha las tecnologías de IA para lograr

Detección en tiempo real de datos sensibles más allá de los identificados utilizando enfoques basados en reglas
Control de acceso inteligente aprendiendo de los patrones de acceso a datos permitidos para reducir los falsos positivos

Para más, consulta las mejores prácticas para usar IA en DLP.

Monitoreo de red

Los casos de uso típicos incluyen:

Detección de Anomalías en el tráfico de red para identificar ciberataques
Optimización automatizada de red para gestionar cargas máximas al costo óptimo sin dañar la experiencia del usuario.

Para ejemplos de la vida real: IA en monitoreo de red

> Datos

Plataforma de Limpieza y Validación de Datos: Evita basura entra, basura sale asegurando la calidad de tus datos con procesos y herramientas de limpieza de datos apropiados. Automatiza el proceso de validación utilizando fuentes de datos externas. La limpieza de mantenimiento regular puede programarse y la calidad de los datos puede aumentarse.
Integración de Datos: Combina tus datos de diferentes fuentes en información significativa y valiosa. El tráfico de datos depende de múltiples plataformas. Por lo tanto, gestionar este gran tráfico y estructurar los datos en un formato significativo será importante. Mantén tu lago de datos disponible para análisis adicionales.
Gestión y Monitoreo de Datos: Mantén tus datos de alta calidad para análisis avanzados. Ajusta la calidad filtrando los datos entrantes. Ahorra tiempo automatizando tareas manuales y repetitivas.
Plataforma de Preparación de Datos: Prepara tus datos desde formatos crudos con problemas de calidad de datos a un formato limpio y listo para analizar. Utiliza plataformas de extracción, transformación y carga (ETL) para ajustar tus datos antes de colocarlos en un almacén de datos.
Transformación de Datos: Transforma tus datos para prepararlos para análisis avanzados. Si son no estructurados, ajústalos para el formato requerido.
Visualización de Datos: Visualiza tus datos para mejores análisis y toma de decisiones. Deja que los tableros hablen. Comunica tu mensaje más fácilmente y de manera más estética.
Etiquetado de Datos: A menos que utilices sistemas de aprendizaje no supervisado, necesitas datos etiquetados de alta calidad. Etiqueta tus datos para entrenar tus sistemas de aprendizaje supervisado. Los sistemas de humano-en-el-bucle etiquetan automáticamente tus datos y externalizan el etiquetado de puntos de datos que no pueden etiquetarse automáticamente con confianza.
Datos Sintéticos: Las computadoras pueden crear artificialmente datos sintéticos para realizar ciertas operaciones. Los datos sintéticos se utilizan generalmente para probar nuevos productos y herramientas, validar modelos y satisfacer necesidades de IA. Las empresas pueden simular condiciones aún no encontradas y tomar precauciones en consecuencia con la ayuda de datos sintéticos. También superan las limitaciones de privacidad ya que no exponen ningún dato real. Por lo tanto, los datos sintéticos son una solución inteligente de IA para que las empresas simulen eventos futuros y consideren posibilidades futuras. Puedes tener más información sobre datos sintéticos en nuestro artículo relacionado.

> Energía

Optimización de red inteligente: La IA puede ayudar a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real prediciendo patrones de consumo de energía, integrando fuentes de energía renovable de manera más eficiente y detectando anomalías en la red. De esta manera, puede permitir mejorar la resiliencia de las soluciones de red inteligente y reducir los apagones.
Previsión de consumo de energía: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a pronosticar el uso de energía a corto y largo plazo a nivel de edificio, distrito o nacional. Estas predicciones permiten alinear la producción con la demanda, optimizar estrategias de precios y garantizar la eficiencia energética tanto en entornos residenciales como industriales.
Mantenimiento predictivo en infraestructura energética: La IA se puede aplicar para monitorear turbinas, transformadores y tuberías para detectar signos tempranos de falla. Ayuda a reducir los tiempos de inactividad, extender la vida útil de los activos y reducir los costos de mantenimiento a través de predicciones basadas en datos y sistemas de alerta automatizados.
Previsión de energía renovable: Las funciones de IA pueden mejorar la precisión de los pronósticos de generación solar y eólica basados en el clima, datos históricos y entradas de sensores. De esta manera, los usuarios pueden mejorar la integración de renovables en la mezcla energética mientras reducen la dependencia de fuentes de combustibles fósiles de respaldo.
Optimización del comercio de energía: El aprendizaje por refuerzo y los análisis avanzados pueden generar decisiones de comercio en tiempo real ajustadas al riesgo en mercados energéticos volátiles. Maximiza las ganancias y minimiza los desequilibrios identificando estrategias de oferta óptimas.
Gestión de respuesta de demanda de energía: Los modelos de IA pueden controlar y automatizar el consumo de energía durante períodos de alta demanda. De esta manera, las empresas pueden cambiar el uso inteligentemente basándose en precios dinámicos, condiciones ambientales y comportamiento del usuario para reducir el estrés de la red y los costos.
Optimización del diseño de reactores de fusión: ML puede optimizar diseños de estelarato, acelerando el desarrollo de energía de fusión limpia y segura. Los modelos de ML actúan como sustitutos para simulaciones físicas complejas, permitiendo iteraciones de diseño más rápidas y eficientes. Simplifica los requisitos de ingeniería, reduce costos y acerca la energía de fusión a la realidad combinando modelado científico con innovación impulsada por IA.

> Finanzas

La función empresarial de finanzas liderada por el CEO completa numerosas tareas repetitivas que involucran habilidades cuantitativas, lo que las hace adecuadas para la transformación de IA:

Recordatorios de facturación / facturación: Aprovecha servicios de facturación accesibles que recuerdan a tus clientes que paguen con mensajes impulsados por IA generativa.
Automatización de facturas y automatización de AP: El procesamiento de facturas es un proceso altamente repetitivo que muchas empresas realizan manualmente. Esto causa errores humanos y altos costos, especialmente cuando se necesita procesar un alto volumen de documentos. Las soluciones de automatización de facturas pueden extraer datos relevantes de facturas de diferentes formatos (por ejemplo, PDF, facturas electrónicas), realizar validación automatizada de facturas y seleccionar los códigos de gastos correctos para la factura minimizando la participación humana en casos extremos. La automatización de facturas está disponible en la mayoría de los sistemas ERP a través de complementos. Para ejemplos específicos de ERP, consulta:

Para más, consulta casos de uso de IA en automatización de AP.

> RRHH

Monitoreo de Empleados: Monitorea a tus empleados para una mejor medición de productividad. Proporciona métricas objetivas para ver qué tan bien funcionan. Pronostica su rendimiento general con la disponibilidad de grandes cantidades de datos.
Contratación: La contratación es un juego de predicción: ¿Qué candidato, comenzando en una posición específica, contribuirá más a la empresa? El aprendizaje automático y los chatbots de reclutamiento tienen mejores capacidades de procesamiento de datos que aumentan a los empleados de RRHH en varias partes de la contratación, como encontrar candidatos calificados, entrevistarlos con bots para entender su ajuste o evaluar sus resultados de evaluación para decidir si deben recibir una oferta.
Análisis de RRHH: Los servicios de análisis de RRHH son como la voz del análisis de empleados. Mira tus análisis de fuerza laboral y toma mejores decisiones de RRHH. Obtén información procesable y sugerencias impactantes para una mayor satisfacción de los empleados.
Gestión de Retención de RRHH: Predice qué empleados es probable que abandonen y mejora su satisfacción laboral para retenerlos. Detecta las razones subyacentes de su motivación para buscar nuevas oportunidades. Al mantenerlos en tu organización, reduce tu pérdida de capital humano.
Gestión del Rendimiento: Gestiona el rendimiento de tus empleados de manera efectiva y justa sin lastimar su motivación. Sigue sus KPIs en tu tablero y proporciona retroalimentación en tiempo real. Esto aumentaría la satisfacción de los empleados y reduciría la rotación de empleados de tu organización. Actualiza el máximo potencial profesional de tus empleados con las herramientas correctas.

También puedes leer nuestro artículo sobre tendencias de tecnología de RRHH.

> Marketing

Una encuesta de 2021 realizada entre marketers globales reveló que el 41% de los encuestados vio un aumento en el crecimiento de ingresos y un rendimiento mejorado debido al uso de IA en sus campañas de marketing.

El marketing se puede resumir como llegar al cliente con la oferta correcta, el mensaje correcto, en el momento correcto, a través del canal correcto, mientras se aprende continuamente. Para lograr el éxito, las empresas pueden aprovechar herramientas impulsadas por IA para familiarizarse mejor con sus clientes, crear contenido más atractivo y realizar campañas de marketing personalizadas. La IA puede proporcionar información precisa y sugerir soluciones de marketing inteligentes que se reflejarían directamente en las ganancias con datos de clientes. Puedes encontrar los tres principales casos de uso de IA en marketing:

Análisis de marketing: Los sistemas de IA aprenden, analizan y miden los esfuerzos de marketing. Estas soluciones rastrean la actividad de los medios y proporcionan información sobre los esfuerzos de relaciones públicas para destacar qué está impulsando la participación, el tráfico y los ingresos. Como resultado, las empresas pueden proporcionar servicios de marketing mejores y más precisos a sus clientes. Además de los esfuerzos de relaciones públicas, el análisis de marketing impulsado por IA puede llevar a las empresas a identificar sus grupos de clientes con mayor precisión. Al descubrir a sus clientes leales, las empresas pueden desarrollar estrategias de marketing precisas y también volver a dirigir a los clientes que han expresado interés en productos o servicios antes. Siéntete libre de leer más sobre análisis de marketing con IA en este artículo.
Marketing Personalizado: Cuanto más entiendan las empresas a sus clientes, mejor los servirán. La IA puede asistir a las empresas en esta tarea y apoyarlas para brindar experiencias personalizadas a los clientes. Como ejemplo, supongamos que visitaste una tienda en línea y miraste un producto pero no lo compraste. Después, ves ese producto exacto en anuncios digitales. Más que eso, las empresas pueden enviar correos electrónicos personalizados u ofertas especiales y recomendar nuevos productos que se ajusten a los gustos de los clientes.
Marketing Consciente del Contexto: Puedes aprovechar la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para entender el contexto donde se servirán tus anuncios. Con publicidad consciente del contexto, puedes proteger tu marca y aumentar la eficiencia del marketing asegurando que tu mensaje se ajuste a su contexto, haciendo que las imágenes estáticas en la web cobren vida con tus mensajes.

Para más, consulta casos de uso de IA en marketing o IA para marketing por correo electrónico. El software de marketing por correo electrónico impulsado por IA está entre las primeras herramientas de IA con las que los marketers deberían trabajar.

> Operaciones

Automatización Cognitiva / Inteligente: Combina automatización robótica de procesos (RPA) con IA para automatizar procesos complejos con información no estructurada. Digitaliza tus procesos en semanas sin reemplazar sistemas heredados, lo que puede tomar años. Los bots pueden operar en sistemas heredados aprendiendo de las instrucciones y acciones de tu personal. Aumenta tus ratios de eficiencia y rentabilidad. Aumenta la velocidad y precisión, y mucho más. Siéntete libre de consultar casos de uso de automatización inteligente para más.
Implementación de Automatización Robótica de Procesos (RPA): Implementar soluciones de RPA requiere esfuerzo. Se necesitan identificar procesos adecuados. Si se usará un robot basado en reglas, el robot necesita ser programado. Las preguntas de los empleados deben ser respondidas. Por eso la mayoría de las empresas obtienen algún nivel de ayuda externa. Generalmente, las empresas de outsourcing, consultores e integradores de TI están felices de proporcionar mano de obra temporal para emprender este esfuerzo.
Minería de Procesos: Aprovecha algoritmos de minería de procesos para extraer tus procesos y entender tus procesos reales en detalle. Las herramientas de minería de procesos pueden proporcionar el tiempo más rápido para obtener información sobre tus procesos actuales como se demuestra en estudios de caso de minería de procesos. Consulta casos de uso de minería de procesos y beneficios para más.
Mantenimiento Predictivo: Mantén predictivamente tus robots y otra maquinaria para minimizar interrupciones en las operaciones. Implementa análisis de big data para estimar los factores que probablemente impactarán tu flujo de caja futuro. Optimiza el gasto en PP&E obteniendo información sobre los posibles factores.
Optimización de Inventario y Cadena de Suministro: Aprovecha el aprendizaje automático para llevar tu optimización de inventario y cadena de suministro al siguiente nivel. Ve los posibles escenarios en diferentes demandas de clientes. Reduce tu stock, manteniendo gastos, y maximiza tus ratios de rotación de inventario. Aumenta tu factor de impacto en la cadena de valor.

Administración

Gestión de Edificios: Los sensores y análisis avanzados mejoran la gestión de edificios. Integra sistemas IoT en tu edificio para un menor consumo de energía y mucho más. Aumenta los datos disponibles implementando las herramientas de recopilación de datos correctas para una gestión efectiva de edificios.
Asistente Digital: Los asistentes digitales son lo suficientemente maduros para reemplazar a los asistentes reales en la comunicación por correo electrónico. Inclúyelos en tus correos electrónicos para programar reuniones. Ya han programado cientos de miles de reuniones.

> Ventas

Pre-Ventas

Pronóstico de Ventas: La IA permite pronósticos de ventas automáticos y precisos basados en todos los contactos de clientes y resultados de ventas anteriores. Pronostica automáticamente las ventas con precisión basándose en todos los contactos de clientes y resultados de ventas anteriores. Da a tu personal de ventas más tiempo de ventas mientras aumentas la precisión del pronóstico.
- Ejemplo de la vida real: Hewlett Packard Enterprise indica que ha experimentado un aumento de 5x en la simplicidad, velocidad y precisión del pronóstico con las herramientas de pronóstico de ventas de Clari.
Generación de Leads: Utiliza un perfil de datos completo de tus visitantes para identificar qué empresas tus representantes de ventas necesitan conectar. Genera leads para tus representantes de ventas aprovechando bases de datos y redes sociales

Ventas

Automatización de Entrada de Datos de Ventas: Los datos de varias fuentes se copiarán sin esfuerzo e inteligentemente en tu CRM. Sincroniza automáticamente calendario, libreta de direcciones, correos electrónicos, llamadas telefónicas y mensajes de tu fuerza de ventas a tu sistema CRM. Disfruta de una mejor visibilidad y análisis de ventas mientras das a tu personal de ventas más tiempo de ventas.
Puntuación predictiva de ventas/leads: Utiliza IA para habilitar ventas predictivas. Puntúa leads para priorizar acciones de representantes de ventas basadas en puntuaciones de leads y factores de contacto. El pronóstico de ventas se automatiza con mayor precisión gracias al acceso granular de los sistemas a las puntuaciones de leads y al rendimiento de los representantes de ventas. Para puntuar leads, estos sistemas aprovechan datos de transacciones anonimizados de sus clientes, datos de ventas de este cliente específico. Para evaluar factores de contacto, estos sistemas aprovechan datos anonimizados y analizan todos los contactos de clientes como correos electrónicos y llamadas.
Coaching de agentes basado en IA: Tanto la IA como el IA emocional pueden aprovecharse para capacitar a representantes de ventas y empleados de servicio al cliente mediante:
- Sugerencias de Respuesta de Representante de Ventas: La IA sugerirá respuestas durante conversaciones en vivo o mensajes escritos con leads. Los bots escucharán las llamadas de los agentes sugiriendo respuestas de mejores prácticas para mejorar la efectividad de las ventas
- Sugerencias de Siguiente Acción de Representante de Ventas: Las acciones de tus representantes de ventas y leads se analizarán para sugerir la siguiente mejor acción. Esta solución basada en situaciones ayudará a tus representantes a encontrar la manera correcta de lidiar con el problema. Los datos históricos y el perfil del agente te ayudarán a lograr mejores resultados. Todo conduce a una mayor satisfacción del cliente.
Personalización y Análisis de Contenido de Ventas: Se analizan las preferencias y el comportamiento de navegación de leads de alta prioridad para emparejarlos con el contenido correcto, destinado a responder sus preguntas más importantes. Personaliza tu contenido de ventas y analiza su efectividad permitiendo mejora continua.
Bot de Ventas Minoristas: Usa bots en tu piso minorista para responder preguntas de los clientes y promocionar productos. Interactúa con el cliente correcto analizando el perfil. La visión por computadora te ayudará a proporcionar la acción correcta dependiendo de las características y mímicas del cliente.
Automatización de Configuración de Reuniones (Asistente Digital): Deja un asistente digital para configurar reuniones liberando el tiempo de tus representantes de ventas. Decide sobre los objetivos a priorizar y mantén tus KPIs altos.
Ventas Prescriptivas: La mayoría de los procesos de ventas existen en la mente de tus representantes de ventas. Los representantes de ventas interactúan con los clientes basándose en sus diferentes hábitos y observaciones. Los sistemas de ventas prescriptivas prescriben el contenido, canal de interacción, frecuencia, precio basados en datos sobre clientes similares.
Chatbot de Ventas: Los Chatbots son ideales para responder las primeras preguntas de los clientes. Si el chatbot decide que no puede servir adecuadamente al cliente, puede pasar esos clientes a agentes humanos. Deja que bots funcionales 24/7, inteligentes y auto-mejorables manejen el contacto inicial con leads. Los leads de alto valor y responsivos serán llamados por agentes en vivo, aumentando la efectividad de las ventas.

Análisis de ventas

Como Gartner discute, los sistemas de análisis de ventas proporcionan funcionalidad que apoya descubrimiento, diagnóstico y ejercicios predictivos que permiten la manipulación de parámetros, medidas, dimensiones o figuras como parte de un ejercicio analítico o de planificación. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar el proceso de recopilación de datos y presentar soluciones para mejorar el rendimiento de ventas. Para tener información más detallada, puedes leer nuestro artículo sobre análisis de ventas.

Análisis de Contacto de Ventas del Cliente: Analiza todos los contactos de clientes, incluidas llamadas telefónicas o correos electrónicos, para entender qué comportamientos y acciones impulsan las ventas. Análisis avanzados en todos los datos de llamadas de ventas para descubrir información que aumente la efectividad de las ventas
Análisis de Llamadas de Ventas: Análisis avanzados en datos de llamadas para descubrir información que aumente la efectividad de las ventas. Ve qué tan bien se desempeña tu flujo de conversación. Integrar datos sobre llamadas te ayudará a identificar el rendimiento de cada componente en tus embudos de ventas.
Atribución de Ventas: Aprovecha big data para atribuir ventas a esfuerzos de marketing y ventas con precisión. Ve qué paso de tu embudo de ventas se desempeña mejor. Señala la parte de bajo rendimiento con la información proporcionada por el análisis.
Compensación de Ventas: Determina los niveles de compensación correctos para tu personal de ventas. Decide sobre el mecanismo de incentivo correcto para los representantes de ventas. Al usar los datos de ventas, proporciona medidas objetivas y aumenta continuamente el rendimiento de tus representantes de ventas.

Para más sobre IA en ventas.

> Estrategia y Legal

Preparación de presentaciones: Las presentaciones de la alta dirección en la mayoría de las empresas involucran diapositivas (por ejemplo, PowerPoint). El software de presentación de IA generativa puede preparar diapositivas a partir de prompts.

Los asesores legales pueden confiar en la IA en:

Redacción de contratos
Revisión de contratos
Investigación legal

Para más: Software de IA legal

> Tecnología

IA sin código y desarrollo de aplicaciones: Plataformas de IA y desarrollo de aplicaciones para tus proyectos personalizados. Tu equipo de desarrollo interno puede crear soluciones originales para tus necesidades empresariales específicas.
Análisis e Inteligencia Predictiva para Seguridad: Analiza fuentes de datos sobre la amplia actividad cibernética así como datos de comportamiento dentro de la red de una organización para obtener información procesable que ayude a los analistas a predecir y frustrar ataques inminentes. Integra fuentes de datos externas para vigilar amenazas cibernéticas globales y actuar a tiempo. Mantén tu infraestructura tecnológica intacta o minimiza pérdidas.
Gestión del Conocimiento: La gestión del conocimiento empresarial permite el almacenamiento y recuperación efectivos y sin esfuerzo de datos empresariales, asegurando la memoria organizacional. Mayor colaboración asegurando que las personas correctas trabajen con los datos correctos. Integración organizacional fluida a través de plataformas de gestión del conocimiento.
Biblioteca de Procesamiento del Lenguaje Natural/ SDK/ API: Aprovecha bibliotecas/SDKs/APIs de Procesamiento del Lenguaje Natural para construir rápidamente y de manera rentable tus sistemas personalizados impulsados por NLP o para agregar capacidades de NLP a tus sistemas. Un equipo interno ganará experiencia y conocimiento sobre las herramientas. Mayor capacidad de desarrollo e implementación para tu empresa.
Biblioteca de Reconocimiento de Imágenes/ SDK/ API: Aprovecha bibliotecas/SDKs/APIs de reconocimiento de imágenes para construir rápidamente y de manera rentable tus sistemas personalizados de procesamiento de imágenes o para agregar capacidades de procesamiento de imágenes a tus sistemas existentes.
Comunicaciones Seguras: Protege las comunicaciones de los empleados como correos electrónicos o llamadas telefónicas con criptografía multicapa avanzada y efimeridad. Mantén tus secretos industriales a salvo del espionaje corporativo.
Seguridad de Engaño: Implementa activos señuelo en una red como cebo para que los atacantes identifiquen, rastreen y perturben amenazas de seguridad como ataques avanzados automatizados de malware antes de que inflijan daño. Mantén tus datos y tráfico seguros manteniéndolos comprometidos con señuelos. Mejora tus capacidades de ciberseguridad contra varias formas de ciberataques
Sistemas de Ciberseguridad Autónomos: Utiliza sistemas de aprendizaje para responder de manera eficiente e instantánea a amenazas de seguridad, a menudo aumentando el trabajo de analistas de seguridad. Reduce tu riesgo de errores humanos proporcionando mayor autonomía para tu ciberseguridad. Los sistemas respaldados por IA pueden verificar el cumplimiento con estándares.
Sistemas de Seguridad Inteligentes: Sistemas de seguridad autónomos impulsados por IA. Funcionando 24/7 para lograr máxima protección. Visión por computadora para detectar incluso las anomalías más pequeñas en tu entorno. Automatiza procedimientos de respuesta a emergencias mediante capacidades de notificación instantánea.
Biblioteca de Aprendizaje Automático/ SDK/ API: Aprovecha bibliotecas/SDKs/APIs de aprendizaje automático para construir rápidamente y de manera rentable tus sistemas de aprendizaje personalizados o para agregar capacidades de aprendizaje a tus sistemas existentes.
Desarrollador de IA: Desarrolla tus soluciones personalizadas impulsadas por IA con empresas experimentadas en desarrollo de IA. Crea proyectos llave en mano y desplóyalos a la función empresarial específica. Mejor para empresas con capacidades internas limitadas para inteligencia artificial.
Biblioteca de Aprendizaje Profundo/ SDK/ API: Aprovecha bibliotecas/SDKs/APIs de aprendizaje profundo para construir rápidamente y de manera rentable tus sistemas de aprendizaje personalizados o para agregar capacidades de aprendizaje a tus sistemas.
Asistencia al Desarrollador: Asiste a tus desarrolladores usando IA para ayudarles a acceder inteligentemente al conocimiento de codificación en la web y aprender de muestras de código sugeridas. Ve las mejores prácticas para tareas de desarrollo específicas y formula tu solución personalizada. Retroalimentación en tiempo real proporcionada por la gran historia de errores de desarrolladores y mejores prácticas.
Consultoría de IA: Proporciona servicios de consultoría para apoyar tu desarrollo interno de IA, incluidos proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos. Ve qué unidades pueden beneficiarse más del despliegue de IA. Optimiza tu gasto en inteligencia artificial para los mejores resultados de la información proporcionada por un consultor.

La IA se usa con mayor frecuencia en estas funciones empresariales: Análisis, Servicio al Cliente, Datos, Finanzas, RRHH, Marketing, Operaciones, Ventas, Tecnología

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Casos de uso de IA para Industrias

> Automotriz y Cosas Autónomas

Las cosas autónomas que incluyen autos y drones están impactando cada función empresarial desde operaciones hasta logística.

Asistente de Conducción: Componentes requeridos y soluciones inteligentes para mejorar la experiencia del pasajero en el auto. Implementa soluciones de percepción de vehículos impulsadas por IA para la experiencia de conducción definitiva.
Ciberseguridad de Vehículos: Asegura autos conectados y autónomos y otros vehículos con soluciones inteligentes de ciberseguridad. Garantiza tu seguridad mediante mecanismos a prueba de hackeos. Protege tus sistemas inteligentes de ataques.
Sistemas de Visión: Sistemas de visión para autos de conducción autónoma. Integra detección y procesamiento de visión en tu vehículo. Alcanza tus objetivos con la ayuda de visión por computadora.
Autos de Conducción Autónoma: Desde minería hasta manufactura, los autos/vehículos de conducción autónoma están aumentando la eficiencia y efectividad de las operaciones. Intégralos en tu negocio para mayor eficiencia. Aprovecha el poder de la inteligencia artificial para tareas complejas.

> Educación

Creación de cursos
Tutoría

Para más: Aplicaciones de IA generativa en educación

> Moda

Diseño Creativo
Probador Virtual
Análisis de Tendencias

Para más: Aplicaciones de IA generativa en moda

> FinTech

Detección de Fraude: Aprovecha el aprendizaje automático para detectar comportamiento financiero fraudulento y anormal, y/o usa IA para mejorar asuntos generales de cumplimiento regulatorio y flujos de trabajo. Reduce tus costos operativos limitando tu exposición a documentos fraudulentos.
Seguros e InsurTech: Aprovecha el aprendizaje automático para procesar solicitudes de suscripción de manera eficiente y rentable, cotiza precios óptimos, gestiona reclamaciones de manera efectiva y mejora la satisfacción del cliente mientras reduces costos. Detecta el perfil de riesgo de tu cliente y proporciona el plan correcto.
Plataforma de Análisis Financiero: Aprovecha el aprendizaje automático, el Procesamiento del Lenguaje Natural y otras técnicas de IA para análisis financiero, trading algorítmico y otras estrategias o herramientas de inversión.
Gestión de Viajes y Gastos: Usa aprendizaje profundo para mejorar la extracción de datos de recibos de todos los tipos incluidos hotel, estación de servicio, taxi, recibos de supermercado. Usa detección de anomalías y otros enfoques para identificar fraude, gastos no conformes. Reduce flujos de trabajo de aprobación y costos de procesamiento por unidad.
Préstamos y Puntuación de Crédito: Usa IA para aplicaciones de préstamos de crédito robustas. Usa modelos predictivos para descubrir préstamos potencialmente incumplidos y actuar. Ve las puntuaciones de crédito potenciales de tus clientes antes de que soliciten un préstamo y proporciona planes personalizados.
Recuperación de Préstamos: Aumenta los ratios de recuperación de préstamos con mensajes empáticos y automatizados.
Robo-Asesoría: Usa aplicaciones de chatbot financiero de IA y asistente de aplicación móvil para monitorear finanzas personales. Establece tus tasas de ahorro o gasto objetivo para tus propios objetivos. Tu asistente financiero manejará el resto y te proporcionará información para alcanzar objetivos financieros.
Cumplimiento Regulatorio: Usa Procesamiento del Lenguaje Natural para escanear rápidamente texto legal y regulatorio en busca de problemas de cumplimiento, y hazlo a escala. Maneja miles de papeleo sin ninguna interacción humana.
Recopilación de Datos: Usa IA para recopilar eficientemente datos externos como sentimiento y otros datos relacionados con el mercado. Maneja datos para tus modelos financieros y estrategias de trading.
Cobro de Deudas: Aprovecha IA para asegurar un proceso de cobro de deudas conforme y eficiente. Maneja efectivamente cualquier disputa y ve tu éxito directamente en el cobro de deudas.
Banca Conversacional: Las instituciones financieras interactúan con sus clientes en varias plataformas de comunicación (WhatsApp, aplicación móvil, sitio web, etc.) a través de herramientas de IA conversacional para aumentar la satisfacción del cliente y automatizar muchas tareas como la incorporación de clientes.

> HealthTech

Análisis de Datos de Pacientes: Analiza datos de pacientes y/o de terceros para descubrir información y sugerir acciones. Mayor precisión con diagnósticos asistidos. Reduce las tasas de mortalidad y aumenta la satisfacción del paciente utilizando todos los datos diagnósticos disponibles para detectar las razones subyacentes de los síntomas.
Medicamentos y Cuidado Personalizados: Encuentra los mejores planes de tratamiento según los datos del paciente. Proporciona soluciones personalizadas para tus pacientes. Al usar su historial médico, perfil genético, puedes crear un medicamento o plan de cuidado personalizado.
Descubrimiento de Medicamentos: Encuentra nuevos medicamentos basados en datos anteriores e inteligencia médica. Reduce tus costos de I&D y aumenta la salida, todo lo que conduce a una mayor eficiencia. Integra datos de la FDA y puedes transformar tu descubrimiento de medicamentos localizando desajustes de mercado y tasas de aprobación o rechazo de la FDA.
Priorización y Triaje en Tiempo Real: Análisis prescriptivo en datos de pacientes que permite priorización y triaje de casos precisos en tiempo real. Gestiona tu flujo de pacientes mediante automatización. Integra tu centro de llamadas y usa herramientas de procesamiento de lenguaje para extraer la información, priorizar pacientes que necesitan atención urgente y reducir tus tasas de error. Elimina decisiones propensas a errores optimizando la atención al paciente.
Diagnóstico Temprano: Analiza condiciones crónicas aprovechando datos de laboratorio y otros datos médicos para permitir diagnóstico temprano. Proporciona un informe detallado sobre la probabilidad del desarrollo de ciertas enfermedades con datos genéticos. Integra el plan de cuidado correcto para eliminar o reducir los factores de riesgo.
Diagnóstico y Prescripción Asistidos o Automatizados: Sugiere el mejor tratamiento basado en la queja del paciente y otros datos. Pon en marcha mecanismos de control que detecten y prevengan posibles errores de diagnóstico. Descubre qué compuesto activo es más efectivo contra ese paciente específico. Obtén las estadísticas correctas para una gestión de cuidado superior.
Gestión del Embarazo: Monitorea la salud de la madre y el feto para reducir las preocupaciones de las madres y permitir diagnóstico temprano. Usa aprendizaje automático para descubrir riesgos y complicaciones potenciales rápidamente. Reduce las tasas de aborto espontáneo y enfermedades relacionadas con el embarazo.
Información de Imágenes Médicas: Imágenes médicas avanzadas para analizar y transformar imágenes y modelar situaciones posibles. Usa plataformas de diagnóstico equipadas con altas capacidades de procesamiento de imágenes para detectar posibles enfermedades.
Investigación de Mercado de Salud: Prepara inteligencia competitiva hospitalaria rastreando precios de mercado. Ve los planes de seguros disponibles, precios de medicamentos y muchos más datos públicos para optimizar tus servicios. Aprovecha herramientas NLP para analizar el vasto tamaño de datos no estructurados.
Gestión de Marca y Marketing de Salud: Crea una estrategia de marketing óptima para la marca basada en la percepción del mercado y el segmento objetivo. Las herramientas que ofrecen alta granularidad te permitirán llegar al objetivo específico y aumentar las ventas de proveedores de salud.
Análisis y Edición de Genes: Entiende genes y sus componentes y predice el impacto de ediciones genéticas.
Efectividad Comparativa de Dispositivos y Medicamentos: Analiza la efectividad de medicamentos y dispositivos médicos. En lugar de solo usar simulaciones, prueba en datos de otros pacientes para ver la efectividad del nuevo medicamento, compara tus resultados con medicamentos de referencia para tener un impacto con el medicamento.
Chatbot de Salud: Usa un chatbot para programar citas de pacientes, dar información sobre ciertas enfermedades o regulaciones, completar información de pacientes, manejar consultas de seguros y proporcionar asistencia de salud mental. También puedes usar automatización inteligente con capacidades de chatbot.
Agente de IA de Salud: Usa un agente de IA para programar citas, proporcionar información sobre enfermedades o regulaciones de salud, documentar datos de pacientes, manejar preguntas de seguros, asistir con soporte de salud mental y automatizar tareas clínicas y administrativas con capacidades inteligentes de chatbot.

Para más, siéntete libre de consultar nuestro artículo sobre los casos de uso de IA en la industria de la salud.

> Manufactura

Análisis de Manufactura: También llamados sistemas de análisis industrial, estos sistemas te permiten analizar tu proceso de manufactura desde producción hasta logística para ahorrar tiempo, reducir costos y aumentar la eficiencia. Mantén la efectividad de tu industria en niveles óptimos.
Robots Colaborativos: Los cobots proporcionan un método flexible de automatización. Los cobots son robots flexibles que aprenden imitando el comportamiento de los trabajadores humanos.
Robótica: Los pisos de fábrica están cambiando con bots colaborativos programables que pueden trabajar junto a los empleados para asumir tareas más repetitivas. Automatiza procesos físicos como manufactura o logística con la ayuda de robótica avanzada. Aumenta tus sistemas conectados centralizando todo el proceso de manufactura. Reduce tu exposición a errores humanos.

> Sin Fines de Lucro

Alcance y compromiso personalizado de donantes basado en datos históricos para aumentar los niveles de recaudación de fondos mientras se evita la fatiga de correo electrónico.
Identificación de donantes mediante técnicas como audiencias similares.

Ver más casos de uso de IA en recaudación de fondos.

> Retail

Checkout Sin Cajero: Los sistemas de autoservicio tienen muchos nombres. Se llaman sin cajero, sin cajero o sistemas de checkout automatizados. Permiten a las empresas minoristas atender a los clientes en sus tiendas físicas sin necesidad de cajeros. Las tecnologías que permitieron a los usuarios escanear y pagar por sus productos se han utilizado durante casi una década, y esos sistemas no requerían grandes avances en IA. Sin embargo, estos días estamos presenciando sistemas impulsados por sensores avanzados e IA para identificar mercancía comprada y cobrar a los clientes automáticamente.

> Telecomunicaciones

Optimización de inversión en red: Tanto los operadores cableados como inalámbricos necesitan invertir en infraestructura como equipos activos o conexiones de mayor ancho de banda para mejorar la Calidad de Servicio (QoS). El aprendizaje automático se puede usar para identificar las inversiones de ROI más altas que resultarán en menos abandono y mayor venta cruzada y adicional.

Otros Casos de Uso de IA

Esta fue una lista de áreas por función empresarial donde están disponibles soluciones fuera de la caja. Sin embargo, la IA, como el software, tiene demasiadas aplicaciones para listar aquí. También puedes echar un vistazo a nuestro artículo de IA en negocios para leer sobre aplicaciones de IA por industria. También, siéntete libre de consultar nuestro artículo sobre servicios de IA.

Es importante comenzar rápido con aplicaciones de alto impacto y generar valor empresarial sin gastar meses de esfuerzo. Para eso, recomendamos a las empresas usar soluciones de IA sin código para construir rápidamente modelos de IA.

Una vez que las empresas despliegan algunos modelos a producción, necesitan mirar más de cerca su modelo de desarrollo de IA/ML.

confiar en software de autoML para construir modelos de IA complejos. Aunque la mayoría del software de autoML no es tan fácil de usar como las soluciones de IA sin código, pueden usarse para construir modelos complejos.
construir soluciones de IA personalizadas internamente
trabajar con el apoyo de socios para construir modelos personalizados
realizar competiciones de ciencia de datos para construir modelos de IA personalizados
Usar modelos pre-entrenados construidos por proveedores de IA

Examinamos los pros y contras de estos enfoques en nuestro artículo sobre tomar las decisiones de construir o comprar con respecto a la IA.

También puedes consultar nuestra lista de herramientas y servicios de IA:

Consultor de IA
Servicios de Desarrollo de IA/ML
Plataforma de Ciencia de Datos / ML / IA
Herramientas de gobernanza de IA, software de IA responsable y soluciones de cumplimiento de IA para gestionar un inventario de IA, mitigar sesgo de IA y otros riesgos de IA generativa.

Estos artículos sobre IA también pueden interesarte:

¿Por qué aprender sobre casos de uso de IA?

En un estudio de 515 startups de rápido crecimiento que adoptan IA¹, se observaron los siguientes resultados:

Las empresas que exploraron la IA más ampliamente necesitaron un 39.5% menos de financiamiento externo.
Las startups que mostraron ejemplos de cómo otros aplicaron IA descubrieron un 44% más de formas de usar IA en su propio negocio.
La principal mejora provino de buscar oportunidades de IA en más áreas del negocio, en lugar de solo usarla más profundamente en una función.
La IA se aplicó más en desarrollo de productos y toma de decisiones estratégicas, en lugar de solo automatización rutinaria.

Estos cambios llevaron a ganancias de rendimiento medibles:

12% más de tareas completadas
18% mayor probabilidad de ganar clientes pagadores
Ingresos 1.9× más altos.

Conclusión

La IA se está aplicando en casi todas las industrias, con ejemplos del mundo real que muestran su potencial en marketing, manufactura, finanzas y más. Esta creciente variedad de casos de uso listados anteriormente destaca el impacto práctico de la IA en las funciones empresariales.

Sin embargo, la creación de valor requiere más que solo adoptar IA. Las organizaciones deben alinear las herramientas de IA con objetivos específicos, garantizar el uso ético de datos y proporcionar la infraestructura y el talento adecuados. Los casos de uso más exitosos combinan innovación con ejecución estratégica.

Preguntas frecuentes

La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de la ciencia de la computación que se centra en crear máquinas capaces de realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como aprendizaje, resolución de problemas, comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de voz y percepción visual. Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones, a menudo con velocidad y precisión que superan las capacidades humanas.
La IA está transformando industrias y funciones empresariales, lo que lleva a un creciente interés en la IA y sus subdominios como el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Con el lanzamiento de ChatGPT, el interés en la IA generativa, un subcampo de la IA, ha aumentado (ver Figura 1). Según una encuesta reciente de McKinsey, el 55% de las organizaciones están usando IA en al menos una función empresarial.²

La Inteligencia Artificial (IA) está integrada en muchos aspectos de la vida diaria. Algunos ejemplos comunes de la vida real incluyen:

Asistentes Virtuales: Como Siri, Alexa y Google Assistant, estas herramientas impulsadas por IA entienden y responden a comandos de voz, realizando tareas como establecer recordatorios, responder preguntas y controlar dispositivos de hogar inteligente.

Navegación y Mapas: La IA se usa en servicios como Google Maps y Waze para optimización de rutas, predicción de tráfico y proporcionar direcciones en tiempo real.

Sistemas de Recomendación: Los servicios de streaming como Netflix y Spotify usan IA para analizar tu historial de visualización o escucha para recomendar películas, programas o música.

Vehículos Autónomos: Los autos de conducción autónoma usan IA para percibir el entorno y tomar decisiones para una navegación segura.

Redes Sociales: Plataformas como Facebook e Instagram usan IA para curación de contenido, publicidad dirigida y reconocimiento facial en fotos.

Seguridad y Vigilancia: La IA ayuda en la detección de anomalías, reconocimiento facial y sistemas de monitoreo para una seguridad mejorada.

La IA impacta el empleo automatizando tareas rutinarias, lo que puede llevar al desplazamiento de empleos en algunos sectores. Sin embargo, también crea nuevas oportunidades de empleo en desarrollo de IA, análisis de datos y otros campos relacionados con la tecnología, enfatizando la necesidad de adaptación de habilidades.

Para más, puedes consultar nuestro artículo sobre la ética de la IA.

Los malentendidos comunes incluyen la idea de que la IA puede replicar completamente la inteligencia humana, que siempre es imparcial, o que la automatización liderada por IA eliminará universalmente los empleos. En realidad, la IA tiene limitaciones, puede heredar sesgos de los datos y a menudo cambia en lugar de reemplazar roles laborales.

Y si tienes un desafío empresarial específico, podemos ayudarte a encontrar el proveedor correcto para superar ese desafío:

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Aunque la mayoría de los casos de uso han sido categorizados basados en nuestra experiencia, también echamos un vistazo a la lista de casos de uso de IA de Tractica antes de finalizar la lista. Otras fuentes:

Cita esta investigación

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Cem Dilmegani (2026) - "100+ Casos de uso de IA con ejemplos de la vida real". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 18 de Junio de 2026, de: https://aimultiple.com/ai-usecases [Recurso en línea]

Dilmegani, C. (2026, 18 de Junio). 100+ Casos de uso de IA con ejemplos de la vida real. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-usecases

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Enlaces de referencia

AI Revenue Forecasting Software | Clari

Gartner for Information Technology (IT) Leaders

Cem Dilmegani

Analista principal

Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Comentarios 2

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Aidan O'Keeffe

Sep 06, 2021 at 21:44

Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!

Bardia Eshghi

Nov 18, 2022 at 09:16

Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!

Leo Starc

Feb 09, 2021 at 07:49

We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI: