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

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
con 
Hazal Şimşek
actualizado el 27 de ago. de 2026
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Citar Esta Investigación

Explorar casos de uso de IA puede ayudar a las empresas a identificar un 44 % más de oportunidades y a reducir las necesidades de financiación externa en un 39.5 % antes de la implementación. Durante mis casi 20 años de experiencia en la implementación de soluciones avanzadas de analítica e IA en empresas, he visto la importancia de la selección de casos de uso. Analicé 100+ casos de uso de IA, sus ejemplos de la vida real y los clasifiqué por función empresarial e industria. Siga los enlaces a continuación según su área de interés:

Mapeamos 138 estudios de caso del mundo real en 40 casos de uso distintos. Dado que muchos estudios cubren múltiples aplicaciones, los estudios de caso individuales pueden aparecer en varios casos de uso:

Loading Chart

Filtre el dataset subyacente y los ejemplos de la vida real utilizando la siguiente tabla:

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 costes.
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.
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Industria
Función empresarial

Casos de uso de IA generativa y de IA agéntica

Desde el lanzamiento de ChatGPT, la popularidad de la IA generativa y de la IA agéntica se ha disparado. Los casos de uso incluyen la creación de contenido para marketing, la generación de código de software, el diseño de interfaces de usuario y muchos otros. Para más información:

Casos de uso de IA para funciones empresariales

Estas son las aplicaciones de inteligencia artificial más comunes que abarcan marketing, ventas, atención al cliente, seguridad, datos, tecnología y otros procesos.

> Analítica

Soluciones generales

  • Plataforma de analítica: Las plataformas de analítica proporcionan información sobre los datos para identificar problemas y mejorar los cuellos de botella.
  • Servicios de analítica: Los proveedores ayudan con sus objetivos empresariales ofreciendo soluciones llave en mano.
  • Aprendizaje automático automatizado (autoML): Las máquinas impulsadas por IA pueden ayudar a los científicos de datos a optimizar los models de aprendizaje automático. Con el auge de las capacidades de datos y analítica, la automatización es cada vez más esencial en la ciencia de datos. AutoML automatiza las tareas de aprendizaje automático que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, lo que permite a las empresas desplegar models y automatizar procesos rápidamente.

Soluciones especializadas

  • Analítica conversacional: El procesamiento de lenguaje natural le ayuda a trabajar con datos de voz y más, permitiendo el análisis automatizado de opiniones y sugerencias.
  • Analítica de comercio electrónico: Sistemas de analítica especializados diseñados para manejar el aumento de los datos de comercio electrónico. Optimice su embudo de ventas y el tráfico de clientes para maximizar los beneficios.
  • Plataforma de geoanalítica: Analice imágenes satelitales detalladas para obtener información predictiva. Utilice datos espaciales para alcanzar sus objetivos empresariales y captar los cambios en tiempo real en cualquier terreno.
  • Reconocimiento de imágenes y analítica visual: Analice datos visuales utilizando sistemas avanzados de reconocimiento de imágenes y vídeo. Extraiga información significativa de grandes volúmenes de imágenes y vídeos.
  • Analítica en tiempo real: Obtenga información en tiempo real para decisiones urgentes. Actúe con prontitud para mantener sus KPIs. Utilice el aprendizaje automático para explorar datos no estructurados sin interrupciones. Consulte los KPIs de proceso para supervisar el rendimiento.

> Atención al cliente

  • Analítica de llamadas: Utilice analítica avanzada sobre los datos de las llamadas para descubrir información que mejore la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Identifique patrones y optimice sus resultados analizando las opiniones de los clientes a través de los datos de voz, señalando áreas de mejora.
  • Clasificación de llamadas: Utilice el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para clasificar la intención del cliente de modo que los agentes gestionen los casos complejos. Identifique la naturaleza de las necesidades del cliente antes de enrutar las llamadas, asegurando que el departamento adecuado gestione el problema. Este enfoque mejora la eficiencia y aumenta las tasas de satisfacción.
  • Descubrimiento de la intención de llamada: Aproveche el PLN y el aprendizaje automático para estimar y gestionar la intención del cliente (por ejemplo, la fuga) a fin de mejorar la satisfacción y las métricas empresariales. Analizar el sentimiento del cliente a través del nivel y el tono de voz puede revelar microemociones que impulsan la toma de decisiones. Descubra cómo detectar la intención del cliente con el reconocimiento de intención del chatbot.
  • Chatbot para atención al cliente (solución de autoservicio): A medida que mejoran los algoritmos de IA, los chatbots pueden entender consultas más complejas, gestionar la mayoría de las solicitudes y transferir a los clientes a agentes humanos cuando sea necesario. Esto reduce los costes de atención al cliente y aumenta la satisfacción, permitiendo que los representantes humanos se centren en las necesidades más específicas de los clientes. Lea más información sobre chatbots en atención al cliente.
  • Analítica de chatbots: Analice las interacciones de los clientes con su chatbot para evaluar su rendimiento general. Identifique las deficiencias y las áreas de mejora, y mida la satisfacción del cliente con el chatbot.
  • Pruebas de chatbots: Utilice frameworks de pruebas semiautomatizadas y automatizadas para evaluar el rendimiento del chatbot antes de su despliegue. Evite fallos catastróficos identificando las debilidades en el flujo conversacional.
  • Analítica de contactos con clientes: Aplique analítica avanzada a todos los datos de contacto con los clientes para obtener información que aumente la satisfacción y la eficiencia. Utilice PLN para lograr mayores tasas de satisfacción.
  • Sugerencias de respuesta para atención al cliente: Los bots escuchan las llamadas de los agentes y sugieren respuestas basadas en 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 adecuadas.
  • Escucha social y gestión de tickets: Utilice PLN y visión artificial para identificar a los clientes que necesitan contacto y responder automáticamente o asignarlos a agentes relevantes, mejorando la satisfacción. Analice los datos de las redes sociales para determinar a quién vender y qué productos ofrecer.
  • Enrutamiento inteligente de llamadas: Enrute las llamadas a los agentes más cualificados disponibles. Los sistemas de enrutamiento inteligente utilizan datos de todas las interacciones con los clientes para optimizar la satisfacción. Al tener en cuenta los perfiles de los clientes y el rendimiento de los agentes, puede emparejar el servicio adecuado con el agente adecuado para lograr puntuaciones netas de promotor superiores. Siéntase gratis de leer estudios de caso sobre cómo emparejar al cliente con el agente adecuado en nuestro artículo de ejemplos de IA emocional.
  • Analítica de encuestas y opiniones: Utilice PLN para analizar los campos de texto de encuestas y opiniones, descubriendo información que mejore la satisfacción. Automatice el proceso asignando palabras clave relevantes a puntuaciones adecuadas, reduciendo el tiempo necesario para generar informes.
    • Ejemplo de la vida real: Protobrand solía analizar manualmente las opiniones mediante codificación manual, pero ahora automatiza el trabajo con Gavagai, lo que permite a la empresa manejar mayores volúmenes de datos mientras completa los análisis de manera eficiente.
  • Autenticación por voz: Autentique a los clientes sin contraseñas mediante reconocimiento biométrico de voz, mejorando la satisfacción y minimizando los problemas con contraseñas olvidadas. Los clientes pueden acceder a información confidencial con su identificación de voz única, lo que proporciona una alternativa segura a los métodos de autenticación tradicionales como los dígitos del SSN.

> Ciberseguridad

DLP

El software de prevención de pérdida de datos (DLP) utiliza IA para lograr:

  • Detección en tiempo real de datos confidenciales más allá de los identificados mediante enfoques basados en reglas
  • Control de acceso inteligente que aprende de los patrones permitidos de acceso a los datos para reducir los falsos positivos.

Supervisión de red

Los casos de uso típicos incluyen:

  • Detección de Anomaly en el tráfico de red para identificar ciberataques
  • Optimización automatizada de la red para gestionar los picos de carga a un coste óptimo sin perjudicar la experiencia del usuario.

Para ver ejemplos de la vida real: IA en la supervisión de red.

> Datos

  • Plataforma de limpieza y validación de datos: Evite que entre basura y salga basura asegurando la calidad de sus datos con procesos y herramientas de limpieza de datos adecuados. Automatice el proceso de validación utilizando fuentes de datos externas. La limpieza de mantenimiento periódica se puede programar y la calidad de los datos puede aumentar.
  • Integración de datos: Combine sus datos de diferentes fuentes en información significativa y valiosa. El tráfico de datos depende de múltiples plataformas. Por lo tanto, gestionar este tráfico y estructurar los datos en un formato significativo será importante.
  • Gestión y supervisión de datos: Mantenga una alta calidad de los datos para la analítica avanzada. Ajuste la calidad filtrando los datos entrantes. Ahorre tiempo automatizando las tareas manuales y repetitivas. Obtenga más información sobre herramientas de gobernanza de datos para supervisar y gestionar sus datos.
  • Plataforma de preparación de datos: Prepare sus datos desde formatos brutos con problemas de calidad de datos a un formato limpio y listo para analizar. Utilice plataformas de extracción, transformación y carga (ETL) para aplicar fine-tuning a sus datos antes de colocarlos en un almacén de datos.
  • Transformación de datos: Transforme sus datos para prepararlos para la analítica avanzada. Si no están estructurados, ajústelos al formato requerido.
  • Visualización de datos: Visualice sus datos para mejorar la analítica y la toma de decisiones. Deje que los paneles hablen. Transmita su mensaje de manera más fácil y estética.
  • Etiquetado de datos: A menos que utilice sistemas de aprendizaje no supervisado, necesitará datos etiquetados de alta calidad. Etiquete sus datos para entrenar sus sistemas de aprendizaje supervisado. Los sistemas con intervención humana autoetiquetan sus datos y recurren al etiquetado colectivo para los puntos de datos que no pueden autoetiquetarse con confianza.
  • Datos sintéticos: Los ordenadores pueden crear artificialmente datos sintéticos para realizar ciertas operaciones. Los datos sintéticos se suelen utilizar para probar nuevos productos y herramientas, validar models y satisfacer las necesidades de IA. Las empresas pueden simular condiciones aún no encontradas y tomar precauciones en consecuencia con la ayuda de los datos sintéticos. También superan las limitaciones de privacidad, ya que no exponen ningún dato real. Por tanto, los datos sintéticos son una solución inteligente de IA para que las empresas simulen eventos futuros y consideren posibilidades futuras. Obtenga más información en el artículo de casos de uso de datos sintéticos en la vida real

> Energía

  • Optimización de redes inteligentes: La IA puede ayudar a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real prediciendo los patrones de consumo de energía, integrando fuentes de energía renovables de manera más eficiente y detectando anomalías en la red. Esto mejora la resiliencia de las soluciones de redes inteligentes y reduce los cortes.
  • Previsión del consumo de energía: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a prever 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 las estrategias de precios y garantizar la eficiencia energética tanto en entornos residenciales como industriales.
  • Mantenimiento predictivo en infraestructuras energéticas: La IA se puede aplicar para supervisar turbinas, transformadores y tuberías con el fin de detectar signos tempranos de fallo. Ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los activos y reducir los costes de mantenimiento mediante predicciones basadas en datos y sistemas de alerta automatizados.
  • Previsión de energías renovables: Las funciones de IA pueden mejorar la precisión de las previsiones de generación solar y eólica basadas en el clima, los datos históricos y las entradas de los sensores. Los usuarios pueden mejorar la integración de las energías renovables en el mix energético reduciendo al mismo tiempo la dependencia de fuentes de combustible fósil de respaldo.
  • Optimización del comercio de energía: El aprendizaje por refuerzo y la analítica avanzada pueden generar decisiones de negociación en tiempo real y ajustadas al riesgo en mercados energéticos volátiles. Maximiza los beneficios y minimiza los desequilibrios identificando estrategias óptimas de oferta.
  • Gestión de la respuesta a la demanda de energía: Los models de IA pueden controlar y automatizar el consumo de energía durante los periodos de máxima demanda. De este modo, las empresas pueden desplazar el uso de forma inteligente en función de los precios dinámicos, las condiciones ambientales y el comportamiento de los usuarios para reducir la tensión de la red y los costes.
  • Optimización del diseño de reactores de Fusion: El ML puede optimizar los diseños de estelaradores, acelerando el desarrollo de energía de fusion limpia y segura. Los ML models actúan como sustitutos de las complejas simulaciones físicas, permitiendo iteraciones de diseño más rápidas y eficientes.

> Finanzas

La función empresarial de finanzas es una buena candidata para la transformación con IA:

  • Recordatorios de facturación: Los servicios de facturación accesibles pueden recordar a sus clientes que paguen con mensajes impulsados por IA generativa.
  • Automatización de facturas y de cuentas a pagar: El procesamiento de facturas es un proceso muy repetitivo que muchas empresas realizan manualmente. Esto provoca errores humanos y costes elevados, especialmente cuando hay que procesar un gran volumen de documentos. Las soluciones de automatización de facturas pueden extraer datos relevantes de facturas de diferentes formatos (por ejemplo, PDF, facturas electrónicas), realizar una validación automatizada de facturas y seleccionar los códigos de gastos adecuados para la factura, minimizando la intervención humana a los casos extremos. La automatización de facturas está disponible en la mayoría de los sistemas ERP mediante plugins.

Para más información, consulte la extracción de OCR de facturas.

> RR. HH.

  • Supervisión de empleados: Proporcione métricas objetivas para ver qué tan bien funcionan los empleados. Pronostique su rendimiento general con la disponibilidad de grandes cantidades de datos.
  • Contratación: La contratación es un juego de predicción: ¿qué candidato, comenzando en un puesto específico, contribuirá más a la empresa? Los chatbots de reclutamiento y las mejores capacidades de extracción y procesamiento de datos de los web scrapers aumentan a los empleados de RR. HH. en diversas partes de la contratación, como encontrar candidatos cualificados, entrevistarlos con bots para comprender su idoneidad o evaluar los resultados de sus evaluaciones para decidir si deben recibir una oferta.
  • Analítica de RR. HH.: Los servicios de analítica de RR. HH. son como la voz del análisis de los empleados. Examine la analítica de su fuerza laboral y tome mejores decisiones de RR. HH. Obtenga información práctica y sugerencias impactantes para lograr una mayor satisfacción de los empleados.
  • Gestión de la retención de RR. HH.: Prediga qué empleados probablemente se van a marchar y mejore su satisfacción laboral para retenerlos. Detecte las razones subyacentes de su motivación para buscar nuevas oportunidades. Al mantenerlos en su organización, reducirá la pérdida de capital humano.
  • Gestión del rendimiento: Gestione el rendimiento de sus empleados de forma eficaz y justa sin perjudicar su motivación. Siga sus KPI en su panel y proporcione comentarios en tiempo real. Esto aumentaría la satisfacción de los empleados y reduciría la rotación de personal de su organización. Actualice el máximo potencial profesional de sus empleados con las herramientas adecuadas.

> Marketing

La IA puede proporcionar información precisa y sugerir soluciones de marketing inteligentes que se reflejarían directamente en los beneficios con los datos de los clientes. A continuación, encontrará los tres principales casos de uso de IA en marketing:

  • Analítica 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 las relaciones públicas para destacar qué impulsa la interacción, el tráfico y los ingresos. Como resultado, las empresas pueden ofrecer servicios de marketing mejores y más precisos a sus clientes. Además de las relaciones públicas, la analítica de marketing impulsada por IA puede llevar a las empresas a identificar a sus grupos de clientes con mayor precisión. Al descubrir a sus clientes leales, las empresas pueden desarrollar estrategias de marketing precisas y también reorientar a los clientes que han mostrado interés en productos o servicios con anterioridad.
  • Marketing personalizado: Cuanto más comprenden las empresas a sus clientes, mejor les atienden. La IA puede ayudar a las empresas en esta tarea y apoyarlas para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. Por ejemplo, suponga que visita una tienda en línea y mira un producto pero no lo compra. Después, ve ese mismo producto en anuncios digitales. Más aún, las empresas pueden enviar correos electrónicos personalizados u ofertas especiales y recomendar nuevos productos que se ajusten a los gustos de los clientes.
  • Marketing contextual: Puede aprovechar los large vision models y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para comprender el contexto en el que se mostrarán sus anuncios. Con la publicidad contextual, puede proteger su marca y aumentar la eficiencia del marketing asegurándose de que su mensaje se ajuste a su contexto, haciendo que las imágenes estáticas de la web cobren vida con sus mensajes.

Para más información, consulte los casos de uso de IA generativa en el comercio minorista.

> Operaciones

  • Automatización cognitiva / inteligente: Combine el software de automatización robótica de procesos (RPA) con IA para automatizar procesos complejos con información no estructurada. Digitalice sus procesos en semanas sin sustituir los sistemas heredados, lo que puede llevar años. Los bots pueden operar en sistemas heredados aprendiendo de las instrucciones y acciones de su personal. Siéntase gratis de consultar los casos de uso de RPA para obtener más información.
  • Implementación de la automatización robótica de procesos (RPA): Implementar soluciones de RPA requiere esfuerzo. Hay que identificar los procesos adecuados. Si se va a utilizar un robot basado en reglas, es necesario programarlo. Hay que responder a las preguntas de los empleados. Por eso, la mayoría de las empresas recurren a algún nivel de ayuda externa. Las empresas de externalización, los consultores y los integradores de TI están dispuestos a proporcionar mano de obra temporal para acometer este esfuerzo.
  • Process Mining: Aproveche las herramientas de process mining para minar sus procesos y comprender sus procesos reales actuales.
  • Mantenimiento predictivo: Realice un mantenimiento predictivo de sus robots y otra maquinaria para minimizar las interrupciones en las operaciones. Implemente analítica de big data para estimar los factores que probablemente afecten a su flujo de caja futuro. Optimice el gasto en PP&E obteniendo información sobre los posibles factores.
  • Optimización de inventario y cadena de suministro: Aproveche el aprendizaje automático para ver los posibles escenarios en diferentes demandas de los clientes, reducir su stock, mantener el gasto y maximizar sus ratios de rotación de inventario. Aumente su factor de impacto en la cadena de valor.

Administración

  • Gestión de edificios: Los sensores y la analítica avanzada mejoran la gestión de edificios. Integre sistemas de IoT en su edificio para reducir el consumo de energía y mucho más. Aumente los datos disponibles implementando las herramientas de recogida de datos adecuadas para una gestión eficaz del edificio.
  • Asistente digital: Los asistentes digitales son lo bastante maduros como para sustituir a los asistentes reales en la comunicación por correo electrónico. Inclúyalos en sus correos electrónicos para programar reuniones y programar cientos de miles de reuniones.

> Ventas

Preventa

  • Previsión de ventas: Pronostique automáticamente las ventas, generando tiempo para actividades de mayor valor al tiempo que aumenta la precisión de las previsiones.
    • Ejemplo de la vida real: Hewlett Packard Enterprise indica que ha experimentado un aumento de 5x en la simplicidad, la velocidad y la precisión de las previsiones con las herramientas de previsión de ventas de Clari.1
  • Generación de clientes potenciales: Utilice un perfil de datos completo de sus visitantes para identificar con qué empresas deben conectar sus representantes de ventas. Genere clientes potenciales para sus representantes de ventas aprovechando las bases de datos y las redes sociales.

Ventas

  • Automatización de la introducción de datos de ventas: Los datos de diversas fuentes se copiarán en su CRM para sincronizar automáticamente el calendario, la libreta de direcciones, los correos electrónicos, las llamadas telefónicas y los mensajes de su fuerza de ventas con su sistema CRM. Disfrute de una mejor visibilidad y analítica de ventas al tiempo que ofrece a su personal de ventas más tiempo para vender. Consulte sistemas de IA para CRM para obtener más información.
  • Puntuación predictiva de ventas/clientes potenciales: Utilice la IA para permitir ventas predictivas. Puntúe los clientes potenciales para priorizar las acciones de los representantes de ventas en función de las puntuaciones de los clientes potenciales y los factores de contacto. La previsión de ventas se automatiza con una mayor precisión gracias al acceso granular de los sistemas a las puntuaciones de los clientes potenciales y al rendimiento de los representantes de ventas. Para puntuar a los clientes potenciales, estos sistemas aprovechan los datos de transacciones anónimos de sus clientes y los datos de ventas de este cliente específico. Para evaluar los factores de contacto, estos sistemas aprovechan los datos anónimos y analizan todos los contactos con los clientes, como el correo electrónico y las llamadas.
  • Capacitación de agentes basada en IA: Tanto la IA como las herramientas de IA emocional se pueden aprovechar para capacitar a los representantes de ventas y a los empleados de atención al cliente mediante:
    • Sugerencias de respuesta para representantes de ventas: La IA sugerirá respuestas durante las conversaciones en directo o los mensajes escritos con los clientes potenciales. Los bots escucharán las llamadas de los agentes sugiriendo respuestas basadas en mejores prácticas para mejorar la eficacia de las ventas.
    • Sugerencias para la siguiente acción del representante de ventas: Se analizarán las acciones de sus representantes de ventas y los clientes potenciales para sugerir la siguiente mejor acción. Esta solución según la situación ayudará a sus representantes a encontrar la forma adecuada de gestionar el problema. Los datos históricos y el perfil del agente le ayudarán a lograr mejores resultados. Todo ello conduce a una mayor satisfacción del cliente.
  • Personalización y analítica del contenido de ventas: Se analizan las preferencias y el comportamiento de navegación de los clientes potenciales de alta prioridad para emparejarlos con el contenido adecuado, destinado a responder a sus preguntas más importantes. Personalice su contenido de ventas y analice su eficacia para permitir una mejora continua.
  • Bot de ventas minoristas: Utilice bots en su tienda minorista para responder a las preguntas de los clientes y promocionar productos. Interactúe con el cliente adecuado analizando el perfil. La visión artificial le ayudará a proporcionar la acción adecuada en función de las características y los gestos del cliente.
  • Automatización de la programación de reuniones (asistente digital): Deje que un asistente digital programe reuniones liberando el tiempo de sus representantes de ventas. Decida los objetivos a priorizar y mantenga altos sus KPI.
  • Ventas prescriptivas: La mayoría de los procesos de ventas existen en la mente de sus 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, el canal de interacción, la frecuencia y el precio basándose en datos de clientes similares.
  • Chatbot de ventas: Los chatbots son ideales para responder a las primeras preguntas de los clientes. Si el chatbot decide que no puede atender adecuadamente al cliente, puede transferirlo a agentes humanos. Deje que los bots inteligentes, automejorables y que funcionan 24/7 se encarguen de realizar los contactos iniciales con los clientes potenciales. Los clientes potenciales receptivos y de alto valor serán llamados por agentes en directo, lo que aumentará la eficacia de las ventas.

Analítica de ventas

Como analiza Gartner2, los sistemas de analítica de ventas proporcionan una funcionalidad que respalda ejercicios de descubrimiento, diagnóstico y predicción que permiten la manipulación de parámetros, medidas, dimensiones o cifras como parte de un ejercicio analítico o de planificación. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar el proceso de recogida de datos y presentar soluciones para mejorar el rendimiento de las ventas. Para obtener información más detallada, puede leer IA en ventas.

  • Analítica de contactos de ventas con clientes: Analice todos los contactos con los clientes, incluidas las llamadas telefónicas o los correos electrónicos, para comprender qué comportamientos y acciones impulsan las ventas. Analítica avanzada sobre todos los datos de llamadas de ventas para descubrir información que aumente la eficacia de las ventas.
  • Analítica de llamadas de ventas: Analítica avanzada sobre los datos de llamadas para descubrir información que aumente la eficacia de las ventas. Vea qué tan bien funciona el flujo de sus conversaciones. La integración de datos sobre llamadas le ayudará a identificar el rendimiento de cada componente de sus embudos de ventas.
  • Atribución de ventas: Aproveche los datos de transacciones para atribuir las ventas con precisión a los esfuerzos de marketing y ventas. Vea qué paso de su embudo de ventas funciona mejor. Identifique la parte de bajo rendimiento mediante la información proporcionada por el análisis.
  • Compensación de ventas: Determine los niveles de compensación adecuados para su personal de ventas. Decida el mecanismo de incentivos adecuado para los representantes de ventas. Utilizando los datos de ventas, proporcione medidas objetivas y aumente continuamente el rendimiento de sus representantes de ventas.
  • Preparación de presentaciones: Las presentaciones de la alta dirección en la mayoría de las empresas implican diapositivas (por ejemplo, PowerPoint). El software de presentaciones con IA puede preparar diapositivas a partir de prompts.

Los asesores legales pueden confiar en la IA para:

  • Redacción de contratos
  • Revisión de contratos
  • Investigación jurídica

Para más información: software de IA jurídica.

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Automatizar un proceso

> Tecnología

  • IA sin código y desarrollo de aplicaciones: Plataformas de desarrollo de aplicaciones e IA para sus proyectos personalizados. Su equipo de desarrollo interno puede crear soluciones originales para sus necesidades empresariales específicas.
  • Analítica e inteligencia predictiva para la seguridad: Analice los flujos de datos sobre la amplia actividad cibernética, así como los datos de comportamiento dentro de la red de una organización, para obtener información práctica que ayude a los analistas a predecir y frustrar ataques inminentes. Integre fuentes de datos externas para vigilar las amenazas cibernéticas globales y actuar a tiempo. Mantenga intacta su infraestructura tecnológica o minimice las pérdidas.
  • Gestión del conocimiento: La gestión del conocimiento empresarial permite almacenar y recuperar los datos empresariales de forma eficaz y sin esfuerzo, garantizando la memoria organizativa. Aumenta la colaboración al garantizar que las personas adecuadas trabajan con los datos adecuados.
  • Librería/SDK/API de procesamiento de lenguaje natural: Aproveche las librerías/SDK/APIs de procesamiento de lenguaje natural para crear de forma rápida y rentable sus sistemas personalizados impulsados por PLN o para añadir capacidades de PLN a sus sistemas. Un equipo interno adquirirá experiencia y conocimientos sobre las herramientas. Mayores capacidades de desarrollo y despliegue para su empresa.
  • Librería/SDK/API de reconocimiento de imágenes: Personalice los sistemas de procesamiento de imágenes e integre capacidades de procesamiento de imágenes en sus sistemas existentes. Consulte más información sobre software de reconocimiento de imágenes.
  • Comunicaciones seguras: Proteja las comunicaciones de los empleados, como correos electrónicos o conversaciones telefónicas, con criptografía multicapa avanzada y efimeridad. Mantenga los secretos de su sector a salvo del espionaje corporativo.
  • Seguridad por decepción: Despliegue señuelos en una red como cebo para que los atacantes identifiquen, rastreen y perturben amenazas de seguridad como ataques avanzados de malware automatizado antes de que causen daños. Mantenga sus datos y tráfico seguros manteniéndolos ocupados con los señuelos. Mejore sus capacidades de ciberseguridad contra diversas formas de ciberataques descubriendo empresas de tecnología de decepción.
  • Sistemas autónomos de ciberseguridad: Utilice sistemas de aprendizaje para responder de manera eficiente e instantánea a las amenazas de seguridad, a menudo aumentando el trabajo de los analistas de seguridad. Reduzca el riesgo de errores humanos proporcionando una mayor autonomía a su ciberseguridad. Los sistemas respaldados por IA pueden comprobar el cumplimiento de las normas.
  • Sistemas de seguridad inteligentes: Sistemas de seguridad autónomos impulsados por IA. Funcionan 24/7 para lograr la máxima protección. Visión artificial para detectar incluso las anomalías más pequeñas de su entorno. Automatice los procedimientos de respuesta a emergencias mediante capacidades de notificación instantánea.
  • Librería/SDK/API de aprendizaje automático: Aproveche las librerías/SDK/APIs de aprendizaje automático para crear de forma rápida y rentable sus sistemas de aprendizaje personalizados o para añadir capacidades de aprendizaje a sus sistemas existentes.
  • Desarrollador de IA: Desarrolle sus soluciones personalizadas impulsadas por IA con empresas experimentadas en el desarrollo de IA. Cree proyectos llave en mano y despliéguelos en la función empresarial específica. Ideal para empresas con capacidades internas limitadas en inteligencia artificial.
  • Librería/SDK/API de deep learning: Aproveche las librerías/SDK/APIs de deep learning para crear de forma rápida y rentable sus sistemas de aprendizaje personalizados o para añadir capacidades de aprendizaje a sus sistemas. Consulte más información sobre aplicaciones y herramientas de deep learning.
  • Asistencia al desarrollador: Ayude a sus desarrolladores con IA para que accedan de forma inteligente al conocimiento de codificación en la web y aprendan de los ejemplos de código sugeridos. Vea las mejores prácticas para tareas de desarrollo específicas y formule su solución personalizada. Comentarios en tiempo real proporcionados por el historial de errores de los desarrolladores y las mejores prácticas.
  • Consultoría de IA: Proporciona servicios de consultoría para respaldar su desarrollo interno de IA, incluidos proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos, optimizando al mismo tiempo su gasto en IA para obtener el mejor resultado.
  • AIaaS: La IA como servicio es un servicio de IA basado en la nube para simplificar la adopción de IA sin requerir una infraestructura dedicada ni contratar científicos de datos.

Casos de uso de IA por industrias

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> Automoción y cosas autónomas

Las cosas autónomas, incluidos los coches y los drones, están afectando a todas las funciones empresariales, desde las operaciones hasta la logística.

  • Asistente de conducción: Componentes necesarios y soluciones inteligentes para mejorar la experiencia del pasajero en el coche. Implemente soluciones de percepción vehicular impulsadas por IA para una experiencia de conducción definitiva.
  • Ciberseguridad vehicular: Proteja los coches conectados y autónomos y otros vehículos con soluciones inteligentes de ciberseguridad. Garantice su seguridad mediante mecanismos a prueba de hackers. Proteja sus sistemas inteligentes de los ataques.
  • Sistemas de visión: Sistemas de visión para coches autónomos. Integre la detección y el procesamiento visual en su vehículo. Alcance sus objetivos con la ayuda de la visión artificial.
  • Coches autónomos: Desde la minería hasta la fabricación, los coches y vehículos autónomos están aumentando la eficiencia y la eficacia de las operaciones. Intégrelos en su negocio para lograr una mayor eficiencia.

> Educación

  • Creación de cursos
  • Tutoría

Para más información: Aplicaciones de IA generativa en la educación.

> Moda

  • Diseño creativo
  • Prueba virtual
  • Análisis de tendencias

Para más información: Aplicaciones de IA generativa en la moda.

> FinTech

  • Detección de fraude: Aplique ML para detectar comportamientos financieros fraudulentos y anormales, y/o utilice IA para mejorar los asuntos y flujos de trabajo generales de cumplimiento normativo. Reduzca sus costes operativos limitando su exposición a documentos fraudulentos.
  • Seguros e InsurTech: Aproveche el aprendizaje automático para procesar las solicitudes de suscripción de manera eficiente y rentable, ofrecer precios óptimos, gestionar las reclamaciones de forma eficaz y mejorar la satisfacción del cliente reduciendo al mismo tiempo los costes. Detecte el perfil de riesgo de sus clientes y ofrezca el plan adecuado.
  • Plataforma de analítica financiera: Aproveche el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y otras técnicas de IA para el análisis financiero, el trading algorítmico y otras estrategias o herramientas de inversión.
  • Gestión de viajes y gastos: Utilice el deep learning para mejorar la extracción de datos de recibos de todo tipo, incluidos los de hotel, gasolinera, taxi y supermercado. Utilice la detección de anomalías y otros enfoques para identificar fraudes y gastos no conformes. Reduzca los flujos de trabajo de aprobación y los costes de procesamiento por unidad.
  • Préstamos y calificación crediticia: Utilice la IA para aplicaciones sólidas de préstamos crediticios. Utilice model predictivos para descubrir préstamos potencialmente morosos y actuar. Vea las posibles calificaciones crediticias de sus clientes antes de que soliciten un préstamo y ofrezca planes a medida.
  • Recuperación de préstamos: Aumente los ratios de recuperación de préstamos con mensajes empáticos y automatizados.
  • Roboasesoramiento: Utilice un chatbot financiero con IA o un asistente de aplicación móvil para supervisar las finanzas personales. Establezca sus objetivos de ahorro o tasas de gasto para sus propias metas. Su asistente financiero se encargará del resto y le proporcionará información para alcanzar sus objetivos financieros.
  • Cumplimiento normativo: Utilice el procesamiento de lenguaje natural para analizar rápidamente textos legales y normativos en busca de problemas de cumplimiento, y hágalo a escala. Gestione miles de documentos sin ninguna interacción humana.
  • Recopilación de datos: Utilice la IA para recopilar de manera eficiente datos externos, como el sentimiento y otros datos relacionados con el mercado. Organice los datos para sus models financieros y enfoques de trading.
  • Cobro de deudas: Aproveche la IA para garantizar un proceso de cobro de deudas eficiente y conforme. Gestione eficazmente cualquier disputa y vea su éxito directamente en el cobro de deudas.
  • Banca conversacional: Las instituciones financieras interactúan con sus clientes en una variedad de plataformas de comunicación (WhatsApp, aplicación móvil, sitio web, etc.) a través de chatbots bancarios para aumentar la satisfacción del cliente y automatizar muchas tareas, como la incorporación de clientes.

Explore otras aplicaciones de IA generativa en finanzas y agentes de IA contables.

> Tecnología sanitaria

  • Analítica de datos de pacientes: Analice los datos de pacientes y/o de 3rderas partes para descubrir información y sugerir acciones. Mayor precisión gracias a diagnósticos asistidos.
  • Medicamentos y cuidados personalizados: Encuentre los mejores planes de tratamiento según los datos del paciente. Proporcione soluciones a medida para sus pacientes. Utilizando su historial médico y su perfil genético, puede crear un plan de medicación o atención personalizado.
  • Descubrimiento de fármacos: Encuentre nuevos fármacos basándose en datos previos e inteligencia médica. Integre datos de la FDA para localizar desajustes del mercado y tasas de aprobación o rechazo de la FDA con la ayuda de software de descubrimiento de fármacos.
  • Priorización y triaje en tiempo real: Analítica prescriptiva sobre datos de pacientes que permite una priorización y triaje precisos de casos en tiempo real. Gestione el flujo de pacientes mediante la automatización. Integre su centro de llamadas y utilice herramientas de procesamiento del lenguaje para extraer la información, priorizar a los pacientes que necesitan atención urgente y reducir sus tasas de error. Elimine las decisiones propensas a errores optimizando la atención al paciente.
  • Diagnóstico precoz: Analice las afecciones crónicas aprovechando los datos de laboratorio y otros datos médicos para permitir un diagnóstico precoz. Proporcione un informe detallado sobre la probabilidad del desarrollo de ciertas enfermedades con datos genéticos. Integre el plan de atención adecuado para eliminar o reducir los factores de riesgo.
  • Diagnóstico y prescripción asistidos o automatizados: Sugiera el mejor tratamiento basándose en la queja del paciente y otros datos. Establezca mecanismos de control que detecten y prevengan posibles errores de diagnóstico. Descubra qué compuesto activo es más eficaz para ese paciente específico. Obtenga las estadísticas adecuadas para una gestión asistencial superior.
  • Gestión del embarazo: Supervise la salud de la madre y del feto para reducir las preocupaciones de las madres y permitir un diagnóstico precoz. Utilice el aprendizaje automático para descubrir rápidamente posibles riesgos y complicaciones. Reduzca las tasas de abortos espontáneos y enfermedades relacionadas con el embarazo.
  • Información de imágenes médicas: Imágenes médicas avanzadas para analizar y transformar imágenes y modelar posibles situaciones. Utilice plataformas de diagnóstico equipadas con altas capacidades de procesamiento de imágenes para detectar posibles enfermedades.
  • Investigación de mercado sanitario: Prepare inteligencia competitiva hospitalaria mediante el seguimiento de los precios del mercado. Vea los planes de seguros disponibles, los precios de los medicamentos y muchos más datos públicos para optimizar sus servicios. Aproveche las herramientas de PLN para analizar el gran volumen de datos no estructurados.
  • Gestión de marca y marketing sanitario: Cree una estrategia de marketing óptima para la marca basada en la percepción del mercado y el segmento objetivo. Las herramientas que ofrecen una alta granularidad le permitirán llegar al objetivo específico y aumentar las ventas de los proveedores de atención sanitaria.
  • Analítica y edición genética: Comprenda los genes y sus componentes y prediga el impacto de las ediciones genéticas.
  • Eficacia comparativa de dispositivos y fármacos: Analice la eficacia de los medicamentos y los dispositivos médicos. En lugar de utilizar simulaciones, pruebe con datos de otros pacientes para ver la eficacia del nuevo fármaco y compare sus resultados con fármacos benchmark para lograr un impacto con el fármaco.
  • Chatbot sanitario: Utilice un chatbot para programar citas de pacientes, dar información sobre ciertas enfermedades o normativas, rellenar la información de los pacientes, gestionar consultas sobre seguros y proporcionar asistencia de salud mental.
  • Agente de IA sanitaria: Utilice agentes de IA sanitaria para programar citas, proporcionar información sobre enfermedades o normativas sanitarias, documentar los datos de los pacientes, gestionar preguntas sobre seguros, ayudar con el apoyo a la salud mental y automatizar tareas clínicas y administrativas con capacidades inteligentes de chatbot.

Siéntase gratis de consultar los casos de uso de la IA en el sector sanitario.

> Fabricación

  • Analítica de fabricación: También llamados sistemas de analítica industrial, estos sistemas le permiten analizar su proceso de fabricación desde la producción hasta la logística para ahorrar tiempo, reducir costes y aumentar la eficiencia.
  • 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: Las plantas de fabricación están cambiando con bots colaborativos programables que pueden trabajar junto a los empleados para asumir tareas más repetitivas. Automatice procesos físicos como la fabricación o la logística con la ayuda de robótica avanzada. Aumente sus sistemas conectados centralizando todo el proceso de fabricación. Reduzca su exposición a errores humanos.

Obtenga más información sobre soluciones de IA para fabricación, agentes de IA industriales y herramientas de planificación de la producción.

> Organizaciones sin ánimo de lucro

  • Divulgación y compromiso personalizados con los donantes basados en datos históricos para aumentar los niveles de recaudación de fondos evitando al mismo tiempo la fatiga del correo electrónico.
  • Identificación de donantes mediante técnicas como audiencias similares.

> Comercio minorista

  • Pago sin cajero: Los sistemas de pago gratis permiten a las empresas minoristas atender a los clientes en sus tiendas físicas sin necesidad de cajeros. Las tecnologías que permitían a los usuarios escanear y pagar sus productos se utilizan desde hace casi una década, y esos sistemas no requerían grandes avances en IA. Sin embargo, estamos viendo sistemas impulsados por sensores avanzados e IA para identificar la mercancía comprada y cobrar a los clientes automáticamente.

> Telecomunicaciones

  • Optimización de la inversión en red: Tanto los operadores de cable como los inalámbricos necesitan invertir en infraestructura, como equipos activos o conexiones de mayor ancho de banda, para mejorar la calidad del servicio (QoS). El aprendizaje automático se puede utilizar para identificar las inversiones con mayor ROI que darán lugar a una menor rotación y a mayores ventas cruzadas y adicionales.

Otros casos de uso de IA

Esta era una lista de áreas por función empresarial en las que se dispone de soluciones listas para usar. Sin embargo, la IA tiene demasiadas aplicaciones para enumerarlas aquí. Para más información, siéntase gratis de consultar los servicios de IA.

También puede consultar nuestra lista de herramientas y servicios de IA para mitigar el sesgo de la IA y otros riesgos de la IA generativa, como:

Recomendamos a las empresas utilizar soluciones de IA sin código para crear rápidamente IA models.

¿Por qué aprender sobre los casos de uso de IA?

En un estudio de 515 startups de rápido crecimiento que adoptaron IA3, se observaron los siguientes resultados:

  • Las empresas que exploraron la IA de forma más amplia necesitaron un 39.5 % menos de financiación externa.
  • Las startups a las que se mostraron ejemplos de cómo otros aplicaban la IA descubrieron un 44 % más de formas de utilizar la IA en su propio negocio.
  • La principal mejora provino de buscar oportunidades de IA en más áreas del negocio, en lugar de utilizarla más profundamente en una sola función.
  • La IA se aplicó sobre todo en el desarrollo de productos y la toma de decisiones estratégicas, en lugar de en la automatización rutinaria.

Estos cambios dieron lugar a mejoras de rendimiento medibles:

  • 12 % más tareas completadas
  • 18 % más probabilidades de conseguir clientes de pago
  • 1.9× más ingresos.

Conclusión

La creciente variedad de casos de uso enumerados anteriormente pone de relieve el impacto práctico de la IA en las funciones empresariales. Sin embargo, la creación de valor requiere algo más que adoptar la IA. Las organizaciones deben alinear las herramientas de IA con objetivos específicos, garantizar un uso ético de los datos y proporcionar la infraestructura y el talento adecuados. Los casos de uso más exitosos combinan la innovación con la ejecución estratégica.

Preguntas frecuentes

La IA afecta al empleo automatizando tareas rutinarias, lo que puede provocar desplazamiento laboral en algunos sectores. Sin embargo, también crea nuevas oportunidades de empleo en el desarrollo de IA, el análisis de datos y otros campos relacionados con la tecnología, lo que subraya la necesidad de adaptar las competencias.

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

Los conceptos erróneos más comunes incluyen la idea de que la IA puede replicar plenamente la inteligencia humana, de que siempre es imparcial o de que la automatización impulsada por la IA eliminará puestos de trabajo de forma universal. La IA tiene limitaciones, puede heredar sesgos de los datos y a menudo cambia los puestos de trabajo en lugar de sustituirlos.

Aunque la mayoría de los casos de uso se han clasificado en función de nuestra experiencia, también echamos un vistazo a la lista de casos de uso de IA de Tractica antes de finalizar la lista4

Cita esta investigación

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Cem Dilmegani and Hazal Şimşek (2026) - "100+ Casos de uso de IA con ejemplos de la vida real". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 27 de Agosto de 2026, de: https://aimultiple.com/ai-usecases [Recurso en línea]

Dilmegani, C., & Şimşek, H. (2026, 27 de Agosto). 100+ Casos de uso de IA con ejemplos de la vida real. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-usecases

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Registro de cambios

11 actualizaciones
  1. 2026

    Se añadió una sección de Energía sobre optimización de redes inteligentes, previsión energética, mantenimiento predictivo, trading y diseño de reactores de fusión.

  2. 2025

    Se amplió la sección "Plataforma de ciencia de datos / ML / IA" con herramientas de gobernanza de IA, software de IA responsable y soluciones de cumplimiento de IA.

  3. 2024

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

  4. Se añadió la Figura 1 a la sección Casos de Uso de IA Generativa.

  5. Se añadió Network monitoring a AI use cases for Cybersecurity DLP.

  6. Se añadió la sección "Casos de uso de IA para Ciberseguridad".

  7. 2023

    Se añadió una sección de preguntas frecuentes.

  8. Se añadió IA generativa a la introducción.

  9. Se añadió Manufactura y Retail a la sección de Industrias.

  10. Se añadió "IA sin código y desarrollo de aplicaciones" a la sección de Tecnología.

  11. 2022

    Reemplazada la Automatización Robótica de Procesos en la sección de Operaciones por Automatización Cognitiva / Inteligente.

Enlaces de referencia

1.
AI Revenue Forecasting Software | Clari
2.
Gartner for IT Leaders | Technology Insights & AI Tools
3.
Mapping AI into Production: A Field Experiment on Firm Performance by Hyunjin Kim, Dahyeon Kim, Rembrand Koning :: SSRN
4.
AI | Omdia
Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Analista Principal
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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología 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.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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Investigado por
Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
Analista del sector
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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).
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Comentarios 2

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0/450
Aidan O'Keeffe
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
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
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:

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Feb 10, 2021 at 19:57

47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?

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