Las 125 principales aplicaciones de IA generativa

Basándonos en nuestro análisis de 30+ casos prácticos y 10 comparativas, en las que probamos y comparamos más de 40 productos, identificamos 125 casos de uso de IA generativa en las siguientes categorías:

• Aplicaciones generales de IA generativa
• Aplicaciones sectoriales de IA generativa
• Aplicaciones de IA generativa para funciones empresariales específicas

Para otras aplicaciones de IA en solicitudes donde hay una única respuesta correcta (por ejemplo, predicción o clasificación), consulte aplicaciones de IA.

También puede consultar aplicaciones de IA generativa, casos de uso y ejemplos reales en una lista que puede filtrar según diversos criterios, como la función empresarial o el sector.

Aplicaciones generales de IA generativa

> Aplicaciones de vídeo

1. Generación de vídeo

Las herramientas de producción de vídeo con IA, incluyendo generadores de vídeo de IA, plataformas de creación de contenido y soluciones de edición, permiten a las empresas producir vídeos de alta calidad, personalizar contenido y optimizar el rendimiento. Estas herramientas ayudan a reducir costes, gestionar la producción y permiten visuales dinámicos y abstractos en minutos.

Evaluamos las principales herramientas de generación de vídeo con IA para determinar su efectividad en la creación de vídeos de demostración de productos de alta calidad para el comercio electrónico.

Cada herramienta de IA se probó utilizando imágenes de stock y se puntuó sobre 10 en función del Cumplimiento de las Instrucciones (precisión al seguir las instrucciones), la Precisión Física (físicas e interacciones realistas) y la Integridad del Producto (consistencia en la apariencia y los detalles). Estas son algunas de nuestras observaciones:

• Problemas comunes: Muchas herramientas de IA tuvieron dificultades para transmitir con precisión los detalles del producto, mantener las características específicas de la marca y garantizar la compatibilidad con las instrucciones.
• Hallazgos clave: Los vídeos generados por IA aún no son totalmente fiables para la visualización de productos de comercio electrónico sin un refinamiento adicional. Mejorar las instrucciones y ajustar los modelos de IA podría mejorar los resultados.

Ejemplo real: Netflix utilizó IA generativa por primera vez en un programa de televisión, añadiendo metraje generado por IA a la serie argentina de ciencia ficción “El Eternauta”. El codirector ejecutivo Ted Sarandos afirmó que la IA ayudó a los equipos de efectos visuales a crear escenas complejas, como el derrumbe de un edificio, más rápido y a menor coste que los métodos tradicionales, haciendo viable la producción desde el punto de vista financiero.

Aunque la medida ha suscitado preocupación por la pérdida de puestos de trabajo en la industria del entretenimiento, Sarandos dijo que la IA está destinada a apoyar a los creadores humanos, no a reemplazarlos.¹

Consulte pérdida de empleo por la IA para obtener más información sobre las predicciones recientes acerca de cómo la IA afectará al mercado laboral.

2. Predicción de vídeo

Un sistema de predicción de vídeo basado en GAN:

• Comprende los elementos temporales y espaciales de un vídeo
• Genera la siguiente secuencia basándose en ese conocimiento (véase la figura siguiente)
• Distingue entre secuencias probables y no probables

Las predicciones de vídeo basadas en GAN pueden ayudar a detectar anomalías que son cruciales en una amplia gama de sectores, incluyendo la seguridad y la vigilancia.

Ejemplo real: Lucid Dream Network mejoró su producción de vídeo utilizando la herramienta de guion a vídeo de Pictory, que ofrecía plantillas prediseñadas y una integración fluida de música y elementos visuales.

Esta innovación ayudó a la empresa a aumentar su productividad en un 350 % y amplificó su alcance y participación en redes sociales en un 500 %.²

3. Edición y animación de vídeo con IA

Más allá de la generación, la IA generativa puede ayudar con la edición, la creación de guiones gráficos y la animación. Estas herramientas automatizan el movimiento de cámara, la sincronización labial y las transiciones de escenas.

Las aplicaciones incluyen:

• Vídeos corporativos de formación automatizados
• Resúmenes de vídeo para redes sociales
• Transferencia de estilo para la narración animada

Ejemplo real: Runway Gen-3 permite la edición de vídeo basada en texto con consistencia de escena y control de movimiento, reduciendo el tiempo de postproducción en más de un 70 % para equipos de marketing.³

> Aplicaciones de imagen

4. Generación de imágenes

Con la IA generativa, los usuarios pueden convertir texto en imágenes y generar imágenes realistas basadas en un entorno, tema, estilo o ubicación especificados. Por lo tanto, es posible generar el material visual necesario rápidamente.

También es posible utilizar estos materiales visuales con fines comerciales, lo que convierte la creación de imágenes generadas por IA en un elemento valioso en medios de comunicación, diseño, publicidad, marketing, educación y otros campos. Por ejemplo, un generador de imágenes puede ayudar a un diseñador gráfico a crear cualquier imagen que necesite (véase la figura siguiente).

Figura 1: Esta imagen generada por IA se produjo a partir de la descripción de texto “Ositos de peluche comprando comestibles al estilo ukiyo-e”.⁴

Ejemplo real: Coca-Cola, en colaboración con OpenAI y Bain & Company, lanzó la plataforma “Create Real Magic”.

Mediante el uso de los modelos OpenAI GPT-4 y DALL-E para la generación creativa, este proyecto permitió a los usuarios crear obras de arte personalizadas utilizando imágenes icónicas de Coca-Cola, como la botella contorneada y Papá Noel.⁵

5. Traducción semántica de imagen a foto

Basándose en una imagen semántica o un boceto, es posible producir una versión realista de una imagen. Debido a su papel facilitador en la realización de diagnósticos, esta aplicación es útil para el sector de la salud.

Figura 2: Generación de diseños sintéticos de probabilidad de asignación de espacio basados en GAN condicionales entrenadas.⁶

6. Conversión de imagen a imagen

Consiste en transformar los elementos externos de una imagen, como su color, medio o forma, conservando sus elementos constitutivos.

Un ejemplo de dicha conversión sería convertir una imagen diurna en una imagen nocturna. Este tipo de conversión también puede utilizarse para manipular los atributos fundamentales de una imagen, colorearla o cambiar su estilo.

7. Aumento de la resolución de la imagen (superresolución)

La IA generativa emplea varios métodos para generar nuevo contenido basado en contenido existente. Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) son uno de estos métodos. Una GAN consiste en un generador y un discriminador que crea nuevos datos y garantiza que sean realistas.

El método basado en GAN permite crear una versión de alta resolución de una imagen a través de GAN de superresolución. Este método es útil para producir versiones de alta calidad de material de archivo y/o material médico que no es económico guardar en formato de alta resolución. Otro caso de uso es para fines de vigilancia.

8. Copilotos de diseño de IA

Las herramientas creativas de diseño de IA generativa pueden automatizar la maquetación, la combinación de colores y la creación de plantillas, manteniendo la coherencia de la marca.

Las aplicaciones incluyen:

• Texto a plantilla para presentaciones y redes sociales
• Generación de identidad de marca
• Diseño A/B de campañas dinámicas

Ejemplo real: Figma IA genera auto-layouts y emparejamientos tipográficos a partir de instrucciones de texto, reduciendo el tiempo de diseño para los equipos de marketing.⁷

9. 3D generación de formas

En este campo, se está investigando para crear versiones de objetos en 3D de alta calidad. Utilizando la generación de formas basada en GAN, se pueden conseguir mejores formas en cuanto a su parecido con el original. Además, se pueden generar y manipular formas detalladas para crear la forma deseada.

Las aplicaciones incluyen:

• Visualización inmobiliaria
• Diseño de productos y fabricación de gemelos digitales
• Turismo virtual y formación con simulación

Ejemplo real: Luma IA utiliza Gaussian Splatting para reconstruir espacios fotorrealistas en 3D para marketing digital y entornos de juego.⁸

Figura 3: SP-GAN: Generación y manipulación de formas 3D guiada por esferas.⁹

> Aplicaciones de audio

10. Generador de texto a voz

Las GAN permiten producir voz realista. Para lograr resultados realistas, los discriminadores actúan como un formador que acentúa, entona y/o modula la voz.

La generación TTS tiene múltiples aplicaciones empresariales, como educación, marketing, pódcast y publicidad. Por ejemplo, un educador puede convertir sus apuntes en audio para hacerlos más atractivos, y el mismo método también puede ser útil para crear materiales educativos para personas con discapacidad visual. Además de eliminar el gasto de locutores y equipos, TTS también ofrece a las empresas numerosas opciones en términos de idioma y repertorio vocal.

Utilizando esta tecnología, miles de libros se han convertido a audiolibros.¹⁰

Más información sobre las capacidades de los grandes modelos de lenguaje en la generación de texto.

Ejemplo real: Twilio mejoró sus capacidades de síntesis de voz mediante la colaboración con Amazon Polly, un servicio de texto a voz basado en la nube.

Esta asociación introdujo más de 50 voces en 25 idiomas en la plataforma de Twilio y proporcionó a los desarrolladores nuevas APIs para un control más avanzado de la síntesis de voz en sus aplicaciones de voz.¹¹

11. Conversión de voz a voz

Una aplicación de audio de la IA generativa consiste en generar voces a partir de fuentes de audio existentes. Con la conversión STS, las voces en off se pueden crear de forma fácil y rápida, lo que es ventajoso para industrias como los videojuegos y el cine.

Con estas herramientas, es posible generar voces en off para un documental, un anuncio o un juego sin contratar a un locutor.

12. Generación de música

La IA generativa también tiene utilidad en la producción musical. Las herramientas de generación musical pueden utilizarse para generar material musical novedoso para anuncios u otros fines creativos.

Sin embargo, en este contexto, queda un obstáculo importante por superar, a saber, la infracción de los derechos de autor derivada de la inclusión de obras protegidas en los datos de entrenamiento. Más información sobre la ética de la IA.

> Aplicaciones basadas en texto

13. Generación de ideas

La salida de un LLM puede no ser adecuada para su publicación debido a problemas con las alucinaciones, los derechos de autor, etc. Sin embargo, la generación de ideas es posiblemente el caso de uso más común para la generación de texto. Trabajar con máquinas en la ideación permite a los usuarios explorar rápidamente el espacio de soluciones.

Es sorprendente obtener la ayuda de una máquina para ser más creativo como humano. Esto es posible porque las capacidades de la IA generativa son bastante diferentes (por ejemplo, más flexibles, menos fiables) de lo que normalmente pensamos sobre las capacidades de las máquinas.¹²

14. Generación de texto

Los investigadores recurrieron a las GAN para ofrecer alternativas a las deficiencias de los algoritmos de ML más avanzados. Las GAN también se están entrenando para la generación de texto, además de su uso inicial para fines visuales.

Crear diálogos, titulares o anuncios mediante IA generativa es una práctica habitual en los sectores del marketing, los videojuegos y la comunicación.

Un ejemplo claro de IA generativa en acción es el uso de asistentes de correo electrónico con IA para generar texto de correo electrónico. Los asistentes de correo electrónico con IA ayudan a los usuarios a ahorrar tiempo generando correos electrónicos completos y pulidos a partir de instrucciones breves, garantizando un tono y una calidad uniformes.

También ofrecen sugerencias de respuesta contextuales para los correos electrónicos entrantes, lo que permite respuestas rápidas y eficientes a los mensajes rutinarios.

Por ejemplo, un estudio de 2025 investigó si las personas pueden diferenciar entre las respuestas de terapia escritas por terapeutas expertos y las generadas por ChatGPT, cómo se alinean estas respuestas con los principios terapéuticos clave y sus diferencias lingüísticas.

En una muestra amplia, los resultados mostraron que los participantes rara vez podían distinguir entre las respuestas generadas por IA y las de los terapeutas, y las respuestas de ChatGPT obtuvieron una puntuación más alta en términos de calidad terapéutica. El análisis lingüístico sugiere que la contextualización superior de la IA puede contribuir a su eficacia.

Si bien estos hallazgos destacan el potencial de la IA generativa para mejorar la psicoterapia, las preocupaciones éticas como la tecnofobia y el equilibrio entre la creatividad y la práctica basada en la evidencia deben abordarse cuidadosamente a medida que el papel de la IA en la salud mental continúa evolucionando.¹³

Ejemplo real: Brain2Qwerty de Meta IA decodifica frases a partir de la actividad cerebral durante la mecanografía, utilizando señales no invasivas de electroencefalografía (EEG) y magnetoencefalografía (MEG).

A diferencia de los métodos anteriores que requerían que los usuarios imaginaran movimientos o se centraran en estímulos externos, Brain2Qwerty interpreta los movimientos naturales de mecanografía, lo que hace que la decodificación de ondas cerebrales sea más intuitiva. El modelo se compone de tres módulos clave:

• Módulo de convolución: Extrae características espaciales y temporales de las señales EEG y MEG.
• Módulo transformador: Procesa secuencias de entrada para mejorar la comprensión y la expresión.
• Módulo de modelo de lenguaje: Utiliza un modelo de lenguaje preentrenado a nivel de carácter para refinar y mejorar la precisión del texto.

En las evaluaciones, Brain2Qwerty logró una tasa de error de caracteres (CER) del 67 % usando EEG y del 32 % con MEG, mientras que el participante con mejor rendimiento alcanzó una CER del 19 % en condiciones óptimas.

Si bien es prometedor, el enfoque se enfrenta a desafíos, como la necesidad de decodificación en tiempo real, la portabilidad y disponibilidad limitadas de los equipos MEG, y pruebas adicionales para personas con discapacidades motoras o del habla.¹⁴

Explore más ejemplos de grandes modelos de lenguaje y aplicaciones, como la generación de texto.

15. Creación de contenido personalizado

Se puede utilizar para generar contenido personalizado para individuos en función de sus preferencias personales, intereses o recuerdos. Este contenido podría ser en forma de texto, imágenes, música u otros medios, y podría utilizarse para:

• Publicaciones en redes sociales
• Artículos de blog
• Recomendaciones de productos

La creación de contenido personal con IA generativa tiene el potencial de proporcionar contenido altamente personalizado y relevante.

16. Análisis de sentimiento / clasificación de texto

El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, utiliza el procesamiento del lenguaje natural y la minería de texto para descifrar el contexto emocional de los materiales escritos.

La IA generativa se puede utilizar en el análisis de sentimiento generando datos de texto sintéticos etiquetados con varios sentimientos (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Estos datos sintéticos pueden utilizarse luego para entrenar modelos de aprendizaje profundo para realizar análisis de sentimiento en datos de texto del mundo real.

También se puede utilizar para generar texto diseñado específicamente para transmitir un sentimiento particular. Por ejemplo, un sistema de IA generativa podría utilizarse para crear publicaciones en redes sociales que sean intencionadamente positivas o negativas, con el objetivo de influir en la opinión pública o moldear el sentimiento de una conversación en particular.

Estos pueden ser útiles para mitigar el problema del desequilibrio de datos para el análisis de sentimiento de las opiniones de los usuarios (como en la figura siguiente) en muchos contextos, como la educación y los servicios de atención al cliente.

Figura 4: El impacto de la generación de texto sintético para el análisis de sentimiento utilizando modelos basados en GAN.

17. Búsqueda inteligente

La Búsqueda Inteligente aprovecha el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para ofrecer resultados precisos y contextualizados. A diferencia de las búsquedas tradicionales por palabras clave, comprende la intención del usuario, procesa consultas en lenguaje natural y proporciona resultados basados en el significado en lugar de en coincidencias exactas de palabras.

Funciones como el autocompletado, las sugerencias en tiempo real y el filtrado facetado permiten a los usuarios refinar las búsquedas. Además, puede admitir entradas de voz y visuales.

La búsqueda inteligente se aplica ampliamente en todos los sectores. En el comercio electrónico, la Búsqueda Inteligente puede ayudar a los clientes a localizar productos de manera eficiente, mientras que en entornos empresariales, permite la recuperación sencilla de documentos y recursos.

Ejemplo real: Booking.com introdujo Smart Filters, una herramienta que permite a los usuarios articular sus preferencias en lenguaje natural directamente dentro de un cuadro de búsqueda.

Por ejemplo, un viajero que planea un viaje de fin de semana a Ámsterdam podría buscar “hoteles con un gimnasio estupendo y vistas al canal desde la habitación”. A continuación, Smart Filters analiza la entrada, identifica la intención del usuario y aplica los filtros más relevantes del inventario de Booking.com.¹⁵

> Aplicaciones basadas en código

18. Generación de código

Ancileo, un proveedor de software para compañías de seguros, utilizó Amazon Q para mejorar la eficiencia de sus desarrolladores. Amazon Q ayudó a los desarrolladores a resolver problemas de código más rápidamente, reduciendo el tiempo de resolución de problemas en un 30 %.

Además, Ancileo integró la gestión de tickets y la documentación para mejorar los procesos de incorporación y agilizar la comunicación interna.

La IA generativa mejora el desarrollo de software generando código automáticamente, reduciendo así la necesidad de programación manual.

Figura 5: Generación de un formulario HTML y código de envío JavaScript con ChatGPT de OpenAI.

Ejemplo real: Amazon ha presentado Amazon Q, una herramienta basada en IA que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para actualizar software fundamental como Java.

Esta herramienta automatiza las transformaciones de código, reduciendo el tiempo de actualización de 50 días de desarrollador a unas pocas horas y ahorrando unos 4.500 años de desarrollador.

En seis meses, Amazon modernizó más de la mitad de sus sistemas Java, mejorando la seguridad y reduciendo los costes de infraestructura, lo que resultó en $260 millones en ganancias de eficiencia anuales. Esto pone de relieve cómo la IA puede impulsar importantes mejoras de productividad en el mantenimiento de software para grandes empresas.¹⁶

19. Completado de código

Uno de los usos más directos de la IA generativa para la codificación es sugerir completados de código a medida que los desarrolladores escriben. Esto puede ahorrar tiempo y reducir errores, especialmente para tareas repetitivas o tediosas.

20. Revisión de código

La IA generativa también se puede utilizar para realizar comprobaciones de calidad del código existente y optimizarlo, ya sea sugiriendo mejoras o generando implementaciones alternativas que sean más eficientes o fáciles de leer.

21. Corrección de errores

Puede ayudar a identificar y corregir errores en el código generado mediante el análisis de patrones de código, la identificación de posibles problemas y la sugerencia de correcciones.

22. Refactorización de código

La IA generativa se puede utilizar para automatizar el proceso de refactorización de código, facilitando su mantenimiento y actualización.

23. Comprobación de estilo de código

La IA generativa puede analizar el código para comprobar el cumplimiento de las directrices de estilo de codificación, garantizando la coherencia y la legibilidad en una base de código.

24. Generación de casos de prueba

Herramientas generativas como ChatGPT pueden ayudar a generar casos de prueba basados en los requisitos del usuario o las historias de usuario, proporcionar una descripción clara de la funcionalidad de la aplicación y proponer múltiples escenarios y casos de prueba para cubrir diversos aspectos de la aplicación.

Ejemplo real: Los equipos de Anthropic aplican Claude Code en una amplia gama de funciones, que incluyen ingeniería, diseño de productos, marketing, legal y ciencia de datos, para aumentar la eficiencia, reducir la carga de trabajo manual y apoyar la ejecución independiente de tareas.

Los equipos técnicos lo utilizan para la creación rápida de prototipos, la depuración, la generación de pruebas, la automatización de la infraestructura y la navegación por bases de código complejas, a menudo acelerando los ciclos de desarrollo y mejorando la calidad del código.

Equipos no técnicos, como los de legal y marketing, lo utilizan para crear herramientas internas, automatizar procesos repetitivos y realizar experimentos sin necesidad de conocimientos de ingeniería de software.¹⁷

25. Generación de código de prueba

Herramientas como ChatGPT pueden convertir descripciones en lenguaje natural en scripts de automatización de pruebas. Al comprender los requisitos descritos en lenguaje sencillo, pueden traducirlos a comandos específicos o fragmentos de código en el lenguaje de programación o el framework de automatización de pruebas deseado.

Figura 6: PLN a scripts de prueba a través de ChatGPT-4.

26. Mantenimiento de scripts de prueba

ChatGPT puede ayudar a gestionar los scripts de prueba detectando código obsoleto o duplicado, ofreciendo mejoras y actualizándolos automáticamente en función de los nuevos requisitos.

27. Documentación de pruebas

Los modelos de IA generativa pueden generar datos de prueba realistas basados en los parámetros de entrada, como la creación de direcciones de correo electrónico, nombres, ubicaciones y otros datos de prueba válidos que se ajusten a patrones o requisitos específicos.

28. Análisis de resultados de pruebas

ChatGPT y otras herramientas similares pueden analizar los resultados de las pruebas y proporcionar un resumen, que incluye el número de pruebas superadas/fallidas, la cobertura de pruebas y los posibles problemas.

> Otras aplicaciones

29. IA conversacional

Otro caso de uso de la IA generativa consiste en generar respuestas a las entradas del usuario en forma de lenguaje natural. Este tipo se utiliza habitualmente en chatbots y asistentes virtuales, que están diseñados para proporcionar información, responder preguntas o realizar tareas para los usuarios a través de interfaces conversacionales como ventanas de chat o asistentes de voz.

ChatGPT es un ejemplo popular de IA conversacional. Ofrece a los usuarios una conversación altamente informativa e integrada, como debates filosóficos. Por ejemplo, puede consultar un chat con ChatGPT a continuación.

Figura 7: Una conversación con ChatGPT.

Ejemplo real: O2, proveedor británico de servicios de telecomunicaciones, y la agencia creativa de IA de VCCP, Faith, lanzaron una campaña innovadora para combatir a los estafadores telefónicos utilizando a Daisy, una IA conversacional realista. Daisy está diseñada para involucrar a los estafadores en largas conversaciones, protegiendo así al público del fraude.

Inspirada en una abuela de la vida real y modelada según los estereotipos de los estafadores sobre las víctimas de edad avanzada, Daisy interactúa con los estafadores en tiempo real, compartiendo historias inventadas, datos bancarios falsos y aficiones como tejer. Al engañar a los estafadores haciéndoles creer que han contactado con una persona real, Daisy interrumpe sus operaciones y destaca las tácticas comunes para educar al público sobre la prevención de estafas.

La creación de Daisy implicó tecnología de IA avanzada, incluyendo un gran modelo de lenguaje para su personalidad, un modelo de difusión para imágenes fotorrealistas y un modelado de voz basado en la abuela de un empleado de VCCP.¹⁸

30. Síntesis de datos

La IA generativa puede producir datos sintéticos que imitan estadísticas del mundo real sin depender de puntos de datos reales, lo que la hace útil para el entrenamiento de modelos, la privacidad de los datos y las tareas de PLN.

31. Visualización de datos

Algunos modelos generativos como ChatGPT pueden realizar la visualización de datos, lo cual es útil para muchas áreas. Se puede utilizar para cargar conjuntos de datos, realizar transformaciones y analizar datos utilizando bibliotecas de Python como pandas, numpy y matplotlib.

Puede pedir al Intérprete de Código de ChatGPT que realice ciertas tareas de análisis, y escribirá y ejecutará el código Python apropiado. Además, puede pedir al modelo que visualice sus datos en un formato preferido.

Figura 8: Análisis de datos con el intérprete de código de ChatGPT.

32. Conversión de archivos

El intérprete de código de ChatGPT puede convertir archivos entre diferentes formatos, siempre que las bibliotecas necesarias estén disponibles y la operación pueda realizarse utilizando código Python.

33. Resolución de problemas matemáticos

En general, los grandes modelos de lenguaje son capaces de comprender preguntas matemáticas y resolverlas. Esto incluye problemas básicos pero también complejos, dependiendo del modelo. A continuación se muestra un ejemplo de las capacidades de ChatGPT en este sentido.

Figura 9: Resolución de problemas matemáticos con los complementos de ChatGPT de OpenAI.¹⁹

34. Asistentes de IA multimodales

Avances como OpenAI GPT-5, Google Gemini 3.6, y Anthropic Claude Opus 5 han unificado la comprensión de texto, imagen y audio en un solo modelo. Estos asistentes multimodales procesan y generan múltiples formatos simultáneamente.

Las aplicaciones incluyen:

• Chat de voz y vídeo en tiempo real con razonamiento contextual
• Respuesta visual a preguntas e interpretación de gráficos
• Sistemas de atención al cliente “ver, oír, responder”

Ejemplo real: OpenAI GPT-5 introduce razonamiento integrado y ofrece mejoras significativas en precisión, fiabilidad, seguimiento de instrucciones y resolución de problemas complejos. Sus capacidades incluyen la interpretación de texto e imágenes, la realización de investigaciones y análisis, la producción de textos pulidos, la generación y depuración de código utilizable, y la realización de tareas de varios pasos a través de herramientas conectadas. También es menos propenso a las alucinaciones, lo que lo hace más fiable para aplicaciones profesionales y cotidianas.²⁰

Aplicaciones de IA generativa específicas del sector

> Aplicaciones sanitarias

35. Descubrimiento y desarrollo de fármacos

Aprovechar el poder de los algoritmos de IA generativa para encontrar posibles candidatos a fármacos y probar su eficacia con simulaciones informáticas podría acelerar enormemente el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos, desde los ensayos preclínicos en animales hasta las pruebas clínicas en humanos.

Ejemplo real: LeewayHertz²¹ desarrolla agentes y copilotos de IA personalizados para agilizar el descubrimiento de fármacos y ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y recursos en varias etapas:

• Identificación de dianas: Analiza datos biológicos para identificar y priorizar dianas farmacológicas prometedoras.
• Optimización de compuestos cabeza de serie: Examina bibliotecas químicas, genera nuevas moléculas y optimiza las propiedades moleculares.
• Evaluación preclínica: Predice el comportamiento de los fármacos y las posibles interacciones, garantizando la seguridad y la eficacia.
• Reutilización de fármacos: Encuentra nuevas aplicaciones para fármacos existentes mediante el análisis de bases de datos y vías patológicas.
• Diseño de ensayos clínicos: Analiza los datos de los pacientes para diseñar ensayos específicos, mejorando la eficiencia y las tasas de éxito.

El software de IA generativa también ayuda a diseñar nuevas biomoléculas, proteínas y agentes terapéuticos mediante la integración de conocimiento biológico y datos biomédicos estructurados (por ejemplo, modelos generativos aumentados con grafos de conocimiento para el descubrimiento de fármacos dirigidos).²²

Las aplicaciones incluyen:

• Generación de moléculas a medida con mayor relevancia biológica.
• Diseño de terapias multidiana.
• Generación de enzimas y biomateriales personalizados.

36. Medicina personalizada

Otra aplicación de la IA generativa en la medicina personalizada es crear modelos que puedan servir como chatbots médicos para comprender los síntomas de los pacientes y producir diagnósticos con una precisión cada vez mayor basándose en las declaraciones del paciente y los resultados de las pruebas.²³ Luego, estos modelos pueden elaborar planes de tratamiento individualizados adaptados específicamente al historial médico del paciente, sus síntomas y más.

Ejemplo real: AI4BetterHearts es una iniciativa global liderada por la Fundación Novartis, Microsoft IA for Health y socios para mejorar la salud cardiovascular mediante la unificación y el análisis de datos de salud cardíaca.

La colaboración tiene como objetivo romper los silos de datos y aprovechar el aprendizaje automático para transformar los sistemas de salud de una atención reactiva a una preventiva. En asociación con el Laboratorio de Innovación de Sistemas de Salud de Harvard, la iniciativa examina el rendimiento de los sistemas de salud en 80 países, con información que complementa la Red de Equidad en Salud AI4HealthyCities.²⁴

37. Mejora de las imágenes médicas

Al combinar el poder del aprendizaje automático con las tecnologías de imágenes médicas, como las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, los algoritmos de IA generativa pueden mejorar la precisión en las imágenes médicas, produciendo mejores resultados.

38. Gestión de la salud de la población

El uso de la IA generativa en la atención sanitaria también puede conducir a una mejor gestión de la salud a nivel poblacional al permitir a los responsables políticos:

• Acceder a información demográfica más detallada
• Diseñar iniciativas de salud pública dirigidas que beneficien a las comunidades desatendidas.

Ejemplo real: BCG y Zeiss desarrollaron una aplicación de IA generativa para ayudar a los profesionales sanitarios a proporcionar respuestas precisas y oportunas a las consultas de los pacientes.

Esta herramienta de IA genera respuestas basadas en materiales preaprobados y garantiza que se proporcione información precisa a los pacientes. Según los primeros comentarios, el 79 % de las respuestas generadas por IA están listas para enviarse sin ediciones.

La aplicación tiene como objetivo mejorar la participación del paciente y permitir que los médicos se concentren más en la atención al paciente, al tiempo que potencialmente aumenta la demanda de tratamientos.²⁵

39. Chatbots de IA para la comprobación de síntomas

Los chatbots de evaluación de síntomas están diseñados para ayudar a las personas a comprender y gestionar su salud mediante preguntas, recomendaciones y, cuando es necesario, conectando a los usuarios con profesionales sanitarios.

Estos chatbots ofrecen orientación médica inmediata e información preliminar para que los pacientes adopten un enfoque proactivo de su salud. Al analizar los síntomas, también pueden ayudar a identificar posibles problemas de salud de forma temprana y proporcionar consejos personalizados.

Sin embargo, el uso de estas herramientas conlleva limitaciones notables:

• Precisión diagnóstica limitada: Los comprobadores de síntomas pueden carecer de la experiencia de los profesionales médicos, lo que hace que su precisión diagnóstica no sea fiable para afecciones graves. Los usuarios deben utilizarlos con precaución y no como sustituto del consejo profesional.
• Falta de empatía: Estas herramientas no pueden proporcionar el apoyo emocional, la tranquilidad o la orientación personalizada que ofrecen los profesionales sanitarios, lo que limita su capacidad para satisfacer las necesidades emocionales de los pacientes.
• Dependencia excesiva de los chatbots: La dependencia de los chatbots para el consejo médico puede provocar ansiedad debido a la información genérica o inexacta y desalentar la búsqueda de atención médica adecuada cuando es necesario.
• Preocupaciones legales y de privacidad: Los errores en el consejo o el manejo de datos personales podrían dar lugar a problemas legales, especialmente en regiones con leyes de privacidad estrictas como HIPAA. Un diseño adecuado debe priorizar el cumplimiento y la seguridad de los datos.

40. Agentes de IA en la atención sanitaria

Los agentes de IA en la atención sanitaria pueden programar citas, documentar la información del paciente, apoyar el diagnóstico a través de imágenes médicas, personalizar los planes de tratamiento, ayudar en el descubrimiento de fármacos y automatizar procesos como la facturación, la gestión de reclamaciones y las autorizaciones previas.

Estos agentes también mejoran la participación del paciente a través del apoyo conversacional, proporcionan monitorización de la salud en tiempo real, ofrecen asistencia en salud mental, detectan anomalías en la facturación y se integran con sistemas como los Registros Electrónicos de Salud (EHR) para apoyar la coordinación de la atención y mejorar la toma de decisiones.

41. Automatización de la documentación regulatoria

La automatización de la documentación regulatoria se refiere al uso de herramientas impulsadas por IA para crear, revisar y gestionar documentos relacionados con el cumplimiento en industrias reguladas como la sanidad y la farmacéutica.

Con esta automatización, las organizaciones pueden reducir el esfuerzo manual, garantizar la coherencia con el contenido aprobado y acelerar la redacción de informes de estudios clínicos, presentaciones regulatorias y documentos de cumplimiento.

Ejemplo real: Novo Nordisk ha adoptado Anthropic Claude para ayudar en la redacción de informes de estudios clínicos, reduciendo el proceso de semanas a minutos.

Al reducir el número de redactores de más de 50 a tres, la empresa ha logrado una reducción del 94 % en personal y del 92 % en ahorro de costes, manteniendo al mismo tiempo la precisión mediante la supervisión humana.

Aprovechan la generación aumentada por recuperación (RAG) para mitigar las alucinaciones de la IA, asegurando que el contenido previamente aprobado se reutilice de manera consistente. Este enfoque ayudó a mejorar la eficiencia en la documentación regulatoria, demostrando cómo la colaboración entre la IA y los humanos puede impulsar procesos de cumplimiento más rápidos y rentables.²⁶

42. Generación de datos sintéticos en la atención sanitaria

En lugar de producir datos sintéticos genéricos, la IA ahora genera conjuntos de datos sintéticos multimodales para la investigación médica, el entrenamiento y la validación de sistemas clínicos de IA, abordando eficazmente las restricciones de privacidad mientras mantiene el realismo clínico.

Los casos de uso incluyen:

• Desarrollo aumentado por IA de simulaciones de enfermedades sintéticas.
• Imágenes sintéticas, series temporales de EHR y datos de señales.

> Aplicaciones educativas

43. Lecciones personalizadas

Al aprovechar la IA generativa para la educación, los planes de lecciones personalizados pueden proporcionar a los estudiantes la educación más eficaz y adaptada posible.

Estos planes se elaboran analizando datos de los estudiantes como su rendimiento anterior, su conjunto de habilidades y cualquier comentario que hayan dado sobre el contenido del plan de estudios. Esto ayuda a garantizar que cada estudiante, especialmente aquellos con discapacidades, reciba una experiencia individualizada diseñada para maximizar el éxito.

44. Diseño de cursos

Desde el diseño de programas de estudio y evaluaciones hasta la personalización del material del curso en función de las necesidades individuales de los estudiantes, la IA generativa puede ayudar a hacer la enseñanza más eficiente y eficaz.

Cuando se combina con diferentes tipos de realidad virtual, también puede crear simulaciones realistas que involucren aún más a los alumnos en el proceso.

45. Creación de contenido para cursos

La IA generativa permite la creación rápida de diversos materiales didácticos, incluidos cuestionarios y revisiones de conceptos. Esto ayudaría a los educadores a generar rápidamente contenido único.

Además, la IA puede generar guiones para videoconferencias o pódcast, agilizando la creación de contenido multimedia para cursos en línea (véase la figura siguiente).

Figura 10: Un ejemplo de contenido de curso generado por IA de NOLEJ.

46. Tutoría

La tutoría generada por IA puede permitir a los estudiantes interactuar con un tutor virtual y recibir comentarios en tiempo real desde la comodidad de sus hogares. Esto la convierte en una solución ideal para aquellos niños que pueden no tener acceso a la educación presencial tradicional.

Ejemplo real: Khan Academy aprovecha GPT-4 en su asistente de IA, Khanmigo, y sirve como tutor virtual para estudiantes y como apoyo para profesores al abordar diferentes necesidades educativas.

Khanmigo facilita un aprendizaje más profundo haciendo preguntas individualizadas y contextualizando la relevancia del contenido. Los primeros resultados muestran ser prometedores para mejorar la participación de los estudiantes y los resultados del aprendizaje. Khanmigo también ayuda a los profesores a crear materiales didácticos y a adaptar las experiencias de aprendizaje (véase la figura siguiente).

Figura 11: Khanmigo de Khan Academy: generación de preguntas personalizadas para un aprendizaje más profundo.²⁷

Ejemplo real: Un estudio realizado en Nigeria evaluó el impacto de la IA generativa en los resultados de aprendizaje de los estudiantes en la educación secundaria. La intervención consistió en utilizar Microsoft Copilot, impulsado por GPT-4, como tutor virtual para la enseñanza del inglés en un programa extraescolar de seis semanas. El estudio empleó un ensayo controlado aleatorizado en nueve escuelas públicas.

Los resultados indican que los estudiantes que participaron en el programa experimentaron mejoras estadísticamente significativas en el dominio del inglés, la alfabetización digital y el conocimiento de la inteligencia artificial.

El enfoque combinó la tutoría impulsada por IA con la supervisión de los profesores y la alineación con el plan de estudios. El estudio también encontró que el programa era rentable en comparación con las intervenciones tradicionales.

Estos hallazgos sugieren que la IA generativa, cuando se integra en programas educativos estructurados, puede ofrecer un método viable para apoyar el aprendizaje en contextos con recursos educativos limitados.²⁸

47. Protección de la privacidad de los datos para modelos analíticos

Una ventaja de utilizar la IA generativa para crear conjuntos de datos de entrenamiento es que puede ayudar a proteger la privacidad de los estudiantes. Una violación de datos o un incidente de piratería puede revelar datos del mundo real que contienen información personal sobre niños en edad escolar.

Los datos sintéticos generados por IA, derivados del aprendizaje de patrones del mundo real, ayudan a garantizar el anonimato y salvaguardar la privacidad de los estudiantes. Los conjuntos de datos sintéticos producidos por modelos generativos son eficaces y útiles para entrenar otros algoritmos, siendo al mismo tiempo seguros y protegidos para su uso.

48. Restauración de materiales de aprendizaje antiguos

La IA generativa puede mejorar la calidad de los materiales de aprendizaje obsoletos o de baja calidad, como documentos históricos, fotografías y películas.

Al utilizar la IA para mejorar la resolución de estos materiales, se pueden actualizar a los estándares modernos y ser más atractivos para los estudiantes acostumbrados a medios de alta calidad.

> Aplicaciones de moda

49. Diseño creativo para diseñadores de moda

Desde la creación de estilos innovadores hasta el refinamiento y la optimización de looks existentes, la tecnología permite a los diseñadores mantenerse al día con las últimas tendencias preservando su creatividad en el proceso. Esto se puede hacer mediante una variedad de técnicas, como el diseño generativo único o la transferencia de estilo de otras fuentes.

Ejemplo real: ClothingGAN es una herramienta de IA diseñada para generar diseños de prendas creativas. La plataforma utiliza los recursos de GitHub y permite a los diseñadores crear diseños innovadores y únicos de manera eficiente (véase la figura siguiente).

Figura 12: Prendas generadas por ClothingGAN.

50. Conversión de bocetos en imágenes a color

Utilizando la IA generativa, la industria de la moda puede ahorrar tiempo y recursos valiosos transformando rápidamente bocetos en imágenes vibrantes.

51. Generación de modelos de moda representativos

Al aprovechar la IA generativa para crear una variedad de modelos de moda, las empresas de moda pueden servir mejor a su diversa base de clientes y mostrar sus productos de una manera más auténtica. Pueden utilizar dichos modelos para opciones de prueba virtual para los clientes o para la representación en 3D de una prenda.

Ejemplo real: La fotógrafa afincada en Miami Dahlia Dreszer incorpora la IA generativa en su práctica artística, tratándola como un medio adicional junto a la fotografía. Para su exposición “Bringing the Outside In”, entrenó modelos de IA con su estilo visual, produjo una pieza generada por IA y creó un clon de IA para guiar a los visitantes y responder preguntas.

Ella ve la IA como una herramienta que puede acelerar la generación de ideas, ampliar las posibilidades creativas y apoyar la experimentación, al tiempo que reconoce sus limitaciones, como resultados impredecibles y un control artístico reducido.

Dreszer argumenta que la IA requiere un trabajo significativo y debe entenderse como parte de un largo proceso creativo en lugar de un atajo. Considera que el momento actual es una etapa temprana en la integración más amplia de la IA en los flujos de trabajo artísticos, en la que los artistas determinan cómo adaptarse a herramientas que evolucionan rápidamente.²⁹

52. Análisis de marketing y tendencias para marcas de moda

La IA generativa puede ayudar al análisis de tendencias en la moda de las siguientes maneras:

• Reuniendo una variedad de técnicas, como el aprendizaje automático y la programación probabilística. Estas técnicas permiten crear potentes modelos generativos que tienen en cuenta los deseos del consumidor en el negocio de la moda.
• Generando opciones profundamente personalizadas para deseos específicos del consumidor que van más allá de lo que pueden hacer los análisis tradicionales y los algoritmos de demanda del cliente.

También mejora las capacidades de marketing de moda mediante:

• El uso del análisis de datos, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para crear una gama de productos altamente adaptada y personalizada para el público objetivo.
• El diseño de correos electrónicos, páginas web, pies de foto y anuncios que se adaptan a los intereses y preferencias específicos de una persona para atraerla.
• La creación de contenido de marketing y publicidad creativo y auténtico que probablemente arrase en los resultados de búsqueda.

53. Cosméticos con IA generativa

Muchas empresas de la industria cosmética están aprovechando la IA generativa, y una empresa está alterando el desarrollo de perfumes al automatizar la formulación, reducir el tiempo de producción y cambiar la forma en que se diseñan y evalúan las fragancias.

Ejemplo real: Empresas como Osmo utilizan el aprendizaje automático para analizar moléculas de olor y generar fragancias personalizadas en menos de 48 horas, evitando así el proceso tradicional de meses que implica el envejecimiento de materias primas y la composición manual.

Los principales actores de la industria, incluidos Givaudan, DSM-Firmenich, IFF y Symrise, integran la IA en las comprobaciones regulatorias, la selección de ingredientes y la optimización de aromas.³⁰

> Aplicaciones bancarias

54. Detección de fraude

La IA generativa ofrece a los bancos una poderosa herramienta para detectar transacciones sospechosas o fraudulentas, mejorando así su capacidad para combatir el crimen financiero. El entrenamiento de GAN con un conjunto de entrenamiento de transacciones fraudulentas para la detección de fraude ayuda a identificar transacciones infrarrepresentadas.

Ejemplo real: Stripe integró OpenAI GPT-4 para mejorar su capacidad de detectar actividades maliciosas y comprender las necesidades de los usuarios mediante el análisis de grandes cantidades de datos, lo que resultó en respuestas más adaptadas y precisas a las consultas de los clientes.

Al analizar la sintaxis de las publicaciones de Discord, GPT-4 marca cuentas sospechosas para que el equipo de fraude de Stripe las investigue. GPT-4 también escanea las comunicaciones entrantes para identificar actividades maliciosas coordinadas y apoyar la capacidad de Stripe para gestionar el fraude.

La integración de GPT-4 ha mejorado la eficiencia operativa de Stripe con un soporte al cliente más personalizado y capacidades avanzadas de detección de fraude para mantener una plataforma segura.³¹

55. Gestión de riesgos

Al aprovechar las GAN, es posible calcular estimaciones de valor en riesgo que muestran la cantidad potencial de pérdida en ciertos períodos o construir escenarios económicos para la previsión de los mercados financieros.

Las GAN también ayudan a comprender la volatilidad generando situaciones nuevas y gratis de suposiciones basadas en tendencias de datos históricos.

56. Generación de explicaciones fáciles de usar para la denegación de préstamos

Los responsables de la toma de decisiones y los solicitantes de préstamos necesitan comprender las explicaciones de las decisiones basadas en IA, incluyendo por qué se denegaron las solicitudes de préstamo. Una GAN condicional es una herramienta útil para crear explicaciones de denegación fáciles de entender para el solicitante, como se muestra en la figura siguiente.

Figura 13: Generación de explicaciones fáciles de usar para las denegaciones de préstamos mediante redes generativas antagónicas.³²

57. Protección de la privacidad de los datos

Los datos sintéticos generados por IA pueden ayudar a los bancos a superar los desafíos de privacidad de datos creando conjuntos de datos compartibles y que cumplen con la privacidad, ideales para entrenar modelos de evaluación crediticia.

Para más información, puede consultar:

• Aplicaciones de IA generativa en servicios financieros

> Aplicaciones de juegos

58. Generación de contenido procedimental

La IA generativa puede generar contenido de juego, como niveles, mapas y misiones, basándose en reglas y criterios predefinidos. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a crear experiencias de juego más variadas e interesantes.

Ejemplo real: Ubisoft aprovechó la IA generativa para crear los personajes no jugables (NPC) en Watch Dogs: Legion.

Cada personaje del juego fue diseñado de forma única con apariencias, comportamientos y antecedentes distintos. Este proceso aumentó el realismo y la inmersión del juego, haciendo que la experiencia del jugador fuera más dinámica y atractiva.

59. Análisis del comportamiento del jugador

Se puede utilizar para analizar datos de los jugadores, como patrones de juego y preferencias, para proporcionar experiencias de juego personalizadas. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a aumentar la participación y la retención de los jugadores.

60. Comportamiento de los personajes no jugables (NPC)

La IA generativa puede crear un comportamiento realista y dinámico de los NPC, como la IA enemiga y las interacciones de los NPC. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a crear mundos de juego más inmersivos y desafiantes.

61. Diseño de interfaz de usuario

La IA generativa puede diseñar interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a mejorar la experiencia del jugador y aumentar la participación.

62. Pruebas de juegos

Las herramientas de programación generativa se pueden utilizar para automatizar las pruebas de juegos, como la identificación de errores y fallos y la provisión de comentarios sobre el equilibrio del juego. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a reducir el tiempo y los costes de las pruebas y a mejorar la calidad general de sus juegos.

> Aplicaciones de viajes

63. Verificación de identidad

La IA generativa en los sistemas de identificación y verificación facial en los aeropuertos puede ayudar en la identificación y autenticación de pasajeros. Esto se logra generando una imagen completa del rostro de un pasajero utilizando fotografías capturadas desde varios ángulos, agilizando el proceso de identificación y confirmación de la identidad de los viajeros.

Ejemplo real: Allpass.ai desarrolló una herramienta móvil que transforma los teléfonos inteligentes en escáneres de identificación sin contacto para agilizar los registros y hacer más convenientes los procesos de viaje.

Esta solución también integra la verificación biométrica y la detección de fraude, mejorando la seguridad al aprovechar una base de datos global de documentos de identidad.

64. Recomendaciones personalizadas de viajes y destinos

La IA generativa puede analizar los datos de los clientes, como las reservas anteriores y las preferencias, para proporcionar recomendaciones personalizadas de destinos de viaje, alojamiento y actividades.

> Aplicaciones minoristas

65. Recomendaciones de productos

Utilizando modelos generativos, las herramientas de venta al por menor pueden sugerir productos nuevos o alternativos a los clientes que podrían interesarles, basándose en su historial de compras y preferencias. Además, predice las necesidades y preferencias futuras de los clientes, mejorando todo el proceso de compra.

Ejemplo real: Adoric ofrece una herramienta que ayuda a los sitios web a mostrar recomendaciones de productos en varios puntos del recorrido del cliente, como en la página de inicio o durante el pago.

La herramienta utiliza funciones avanzadas como la Segmentación por Audiencia y los Activadores de Campaña para optimizar la participación del cliente en función de factores como la ubicación y la fuente de tráfico.

66. Diseño de productos y expositores

La IA generativa puede crear nuevos diseños de productos basándose en el análisis de las tendencias actuales del mercado, las preferencias de los consumidores y los datos históricos de ventas.

Por ejemplo, crear diseños para ropa, muebles o productos electrónicos puede ser una opción. Personalizar las opciones de exposición según la elección del cliente es otra opción.

67. Generación automatizada de contenido minorista

Los minoristas pueden utilizar la IA para crear descripciones de productos, contenido promocional para redes sociales, publicaciones de blog y otro contenido que mejore el SEO e impulse la participación del cliente.

68. Gestión de inventario y optimización de la cadena de suministro

La IA generativa puede ayudar a prever la demanda de productos, generando predicciones basadas en datos históricos de ventas, tendencias, estacionalidad y otros factores. Esto mejora el control de inventario al minimizar tanto el exceso de existencias como la escasez.

69. Asistentes de compras virtuales

La IA generativa puede potenciar asistentes virtuales conversacionales que ayuden a los clientes en su proceso de compra, generando respuestas a sus consultas y guiándolos a través del proceso de compra.

> Aplicaciones de seguros

70. Documentación de pólizas

La IA generativa en las herramientas de seguros puede ayudar a generar documentos de póliza basados en detalles específicos del usuario. Puede rellenar automáticamente la información donde sea necesario, acelerando el proceso de creación de estos documentos.

Ejemplo real: Lemonade Insurance implementó tecnología de IA y chatbot, conocida como Maya, para gestionar sus ofertas de seguros.

Maya de Lemonade interactúa con los clientes en tiempo real, recopila información y genera documentos de póliza al instante para gestionar el proceso de solicitud de seguros para inquilinos y propietarios de viviendas.

71. Evaluación de riesgos y cálculo de primas

La IA generativa se puede utilizar para simular diferentes escenarios de riesgo basados en datos históricos y calcular la prima en consecuencia.

Los modelos generativos pueden estudiar los datos históricos de los clientes para simular escenarios futuros y los riesgos asociados. Dichas simulaciones apoyan el entrenamiento de modelos predictivos destinados a mejorar la estimación del riesgo y determinar las primas de seguro adecuadas.

72. Detección de fraude

La IA generativa puede generar ejemplos de reclamaciones fraudulentas y no fraudulentas, que se pueden utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático para detectar fraudes. Estos sistemas ayudan a identificar las reclamaciones potencialmente fraudulentas de forma temprana, contribuyendo al ahorro de costes para las aseguradoras.

73. Perfilado de clientes

La IA generativa se puede utilizar para generar perfiles de clientes sintéticos, lo que puede ayudar en el desarrollo y la prueba de modelos para la segmentación de clientes, la predicción del comportamiento y el marketing personalizado sin violar las normas de privacidad.

74. Tramitación de reclamaciones

Los modelos de IA generativa se pueden emplear para agilizar el proceso, a menudo complejo, de gestión de reclamaciones. Pueden generar respuestas automatizadas para consultas básicas de reclamaciones, acelerando el proceso general de liquidación de reclamaciones y acortando el tiempo de tramitación de las reclamaciones de seguros.

75. Generación de pólizas

Los modelos de IA generativa pueden generar pólizas de seguro personalizadas basadas en las necesidades y circunstancias específicas de cada cliente.

Basándose en los datos del cliente, como la edad, el historial médico, la ubicación y más, el sistema de IA puede generar una póliza que se ajuste a esos atributos individuales, en lugar de proporcionar una póliza única para todos.

76. Análisis predictivo y modelado de escenarios

Los modelos de IA generativa pueden generar miles de escenarios potenciales a partir de tendencias y datos históricos. Las compañías de seguros pueden utilizar estos escenarios para comprender los posibles resultados futuros y tomar mejores decisiones.

> Aplicaciones de fabricación

77. Mantenimiento predictivo

Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, los fabricantes pueden predecir fallos en los equipos y realizar el mantenimiento de sus equipos de forma proactiva. Estos modelos pueden entrenarse con datos de las propias máquinas, como la temperatura, la vibración, el sonido, etc.

A medida que estos modelos aprenden esta gestión de datos, pueden generar predicciones sobre posibles fallos, lo que permite un mantenimiento preventivo y reduce el tiempo de inactividad.

Ejemplo real: BlueScope colaboró con Siemens para aprovechar la plataforma de Mantenimiento Predictivo Senseye para abordar el tiempo de inactividad operativa en sus líneas de producción.

Mediante la monitorización basada en IoT de la maquinaria, BlueScope detectó los fallos de los equipos antes, lo que ayudó a reducir el desperdicio de recursos y a mejorar la eficiencia de la producción.

78. Control de calidad

La IA puede ayudar a mejorar los procesos de control de calidad en la fabricación. Al aprender de las imágenes de productos anteriores e identificar los defectuosos, las herramientas de IA generativa pueden generar un modelo para predecir si es probable que un producto recién fabricado sea defectuoso.

79. Planificación de la producción y gestión de inventario

Los modelos de IA generativa pueden simular varios escenarios de producción, predecir la demanda y ayudar a optimizar los niveles de inventario. Puede utilizar datos históricos de clientes para predecir la demanda, permitiendo así programas de producción más precisos y niveles de inventario óptimos.

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Aplicaciones de IA generativa para funciones empresariales específicas

> Aplicaciones de servicio al cliente

80. Respuestas personalizadas al cliente

Las herramientas de IA generativa conversacional pueden entrenarse con datos de clientes, como compras anteriores, historial de chat y comentarios de los clientes, para crear un perfil personalizado para cada cliente. Cuando un cliente envía un mensaje, ChatGPT u otras herramientas similares pueden utilizar este perfil para proporcionar respuestas relevantes adaptadas a las necesidades y preferencias específicas del cliente.

Ejemplo real: Durante la pandemia de COVID-19, Banc Sabadell se asoció con Zendesk para implementar un sistema de chat impulsado por IA.

Este asistente virtual ayudó a gestionar el aumento de las consultas de los clientes proporcionando opciones de autoservicio para preguntas comunes y dirigiendo los problemas más complejos a agentes humanos para su resolución.

81. Atención al cliente multilingüe

La asistencia multilingüe que ofrecen las herramientas de IA generativa como ChatGPT para el servicio al cliente implica el uso de las capacidades de grandes modelos de lenguaje del sistema para proporcionar asistencia a clientes que hablan diferentes idiomas. Las herramientas de IA conversacional pueden entrenarse en una variedad de idiomas y pueden traducir mensajes de un idioma a otro en tiempo real.

Figura 14: Una respuesta multilingüe ejemplar a un cliente generada por ChatGPT.

82. Respuestas rápidas a consultas y quejas de clientes

Las herramientas conversacionales pueden entrenarse para reconocer y responder a las quejas comunes de los clientes, como problemas con la calidad del producto, retrasos en el envío o errores de facturación.

Cuando un cliente envía un mensaje con una queja, la herramienta puede analizar el mensaje y proporcionar una respuesta que aborde las preocupaciones del cliente y ofrezca posibles soluciones.

Ejemplo real: ServiceNow GenAI ha aumentado el autoservicio de los empleados en un 14 % y el autoservicio de los clientes en un 10 %, al permitir a los usuarios encontrar respuestas de forma intuitiva por sí mismos con su función de autoservicio. Este cambio reduce la carga de los centros de ayuda, lo que permite a los agentes centrarse más en tareas atractivas y proporcionar soluciones oportunas a los usuarios.

El equipo de ServiceNow DT ha ahorrado $5.5 millones al año a través de este método, con una tasa de desviación de ITSM del 54 % y Now Support logrando casi un 20 % de evitación de casos. Este enfoque garantiza resoluciones rápidas y mejora la satisfacción, ya que el 56 % de los clientes informan de experiencias positivas con las soluciones resumidas por IA.³³

83. Creación de correos electrónicos para clientes

Herramientas como ChatGPT pueden crear plantillas de correo electrónico personalizadas para clientes individuales utilizando la información proporcionada del cliente. Al redactar correos electrónicos para clientes, ChatGPT puede aprovechar las plantillas para crear mensajes personalizados según las preferencias y requisitos del destinatario.

Figura 15: ChatGPT proporciona una plantilla de correo electrónico para un problema específico de un cliente.

84. Responder a las reseñas de clientes

Cuando un cliente deja una reseña o comentario en plataformas de reseñas en línea o en su sitio web, ChatGPT u otras herramientas pueden generar una respuesta que aborde las preocupaciones del cliente y ofrezca posibles soluciones o asistencia.

85. Responder a las preguntas frecuentes

Por ejemplo, ChatGPT puede entrenarse en la página de preguntas frecuentes o la base de conocimientos de una empresa para reconocer y responder a las preguntas comunes de los clientes.

> Aplicaciones financieras

86. Asesoramiento financiero y de inversión personalizado

Los sistemas de IA pueden adaptar el asesoramiento financiero, los perfiles de riesgo y las estrategias de inversión utilizando modelos generativos que simulan resultados financieros personalizados según los objetivos y la tolerancia al riesgo del usuario.

87. automatización de cuentas a pagar/procesamiento de facturas

Las soluciones de IA generativa van más allá de la extracción de pares clave-valor de documentos y permiten a los usuarios consultar documentos de manera flexible, lo que ayuda a desbloquear la automatización para documentos más complejos.

Figura 16: Procesamiento de facturas con IA generativa.³⁴

Ejemplo real: BBVA, el segundo banco más grande de España, colaboró con OpenAI para adquirir 3.000 licencias de ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versión de ChatGPT orientada a los negocios, permite a los empleados crear “GPT” personalizados adaptados a tareas o flujos de trabajo específicos.

El personal de BBVA en varios departamentos, incluidos los de legal, riesgos, marketing, talento y finanzas, ha desarrollado más de 2.900 GPT. Estas herramientas realizan diversas funciones, como interpretar terminología relacionada con el riesgo como “write-off” o redactar respuestas a consultas de clientes de banca minorista.

BBVA informó que los primeros usuarios han experimentado un aumento en la productividad, con un 80 % de los usuarios afirmando que las herramientas les ahorran más de dos horas por semana. Sin embargo, las preocupaciones sobre los impactos medibles en los resultados finales y los desafíos de escalar la tecnología aún persisten. La empresa destacó las dificultades de integrar ChatGPT Enterprise con sistemas internos y bases de datos complejos.

Desde entonces, el banco se ha ampliado a 3.300 licencias y planea un mayor crecimiento en 2025.

Para más información, consulte aplicaciones de IA en cuentas a pagar.

> Aplicaciones de marketing

88. Creación de contenido para marketing

Las herramientas de IA generativa permiten a las empresas crear contenido personalizado como descripciones de productos, publicaciones en redes sociales, anuncios de vídeo y campañas de correo electrónico.

Un estudio de más de tres años de investigación encontró que la sinergia humano-IA es más probable en tareas creativas que en las basadas en decisiones. En el trabajo creativo como la creación de contenido, la IA complementa la creatividad humana manejando tareas repetitivas, mientras que los humanos proporcionan la perspicacia y la originalidad.³⁵

Por ejemplo, las herramientas de IA pueden generar titulares, estructurar artículos y sugerir llamadas a la acción, mientras que los especialistas en marketing refinan el mensaje y garantizan la coherencia de la marca. Esta colaboración aumenta la eficiencia sin perder el toque creativo que atrae al público.

A medida que la IA evoluciona, las empresas deben centrarse en integrar estratégicamente la IA en los flujos de trabajo de contenido, en lugar de automatizar completamente los procesos creativos.

Figura 17: Contenido generado por IA para anunciar un nuevo modelo de coche eléctrico utilizando ChatGPT.

Ejemplo real: Site Smart Marketing³⁶ , una agencia de marketing digital y desarrollo web, se enfrentó a desafíos para escalar su producción de contenido manteniendo la calidad y adhiriéndose a las directrices de la marca. Colaborando con Narrato, lograron:

• Mayor eficiencia: Al integrar las herramientas de creación de contenido impulsadas por IA de Narrato, Site Smart redujo su tiempo de producción de contenido en un factor de ocho. Funciones como las plantillas de IA personalizadas y la configuración de voz de marca permitieron la generación de contenido acorde a la marca desde el principio.
• Reducción de costes: La integración con Narrato condujo a una disminución del 80 % en los costes de producción de contenido. Esta eficiencia permitió a Site Smart reasignar recursos de manera más efectiva mientras se concentraba en áreas que generan mayor valor para sus clientes.
• Control de calidad mejorado: La plataforma de Narrato proporcionó un espacio de trabajo centralizado con una colaboración mejorada y una reducción de errores. La integración de IA aseguró la consistencia del contenido y la alineación con el tono de la marca, minimizando la necesidad de revisiones exhaustivas.

89. Experiencia del cliente personalizada

ChatGPT y otras herramientas generativas similares con su procesamiento del lenguaje natural pueden generar contenido personalizado para sus clientes en función de sus preferencias, comportamiento anterior y datos demográficos. Esto puede ayudarle a crear contenido dirigido que resuene con su audiencia, lo que conduce a un mayor compromiso y tasas de conversión.

90. Investigación de audiencia

La IA generativa se puede utilizar para analizar datos de clientes como:

• Consultas de búsqueda
• Interacciones en redes sociales
• Compras anteriores para identificar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente.

Al analizar estos datos, las herramientas de IA generativa pueden ayudarle a identificar las preferencias, intereses y puntos débiles de su público objetivo. Esta información puede servir de base para sus mensajes de marketing, contenido y desarrollo de productos.

91. Redacción de descripciones de productos

Las descripciones de productos desempeñan un papel crucial en el marketing, ya que proporcionan a los clientes potenciales información detallada sobre las características, beneficios y valor de un producto. Las herramientas generativas como ChatGPT pueden ayudar a crear descripciones de productos atractivas e informativas que resuenen con su público objetivo.

92. Creación de encuestas para clientes

Los especialistas en marketing pueden utilizar las encuestas como una herramienta valiosa para recopilar comentarios e ideas de los clientes con el fin de mejorar los productos, servicios y tácticas promocionales. Estas son algunas formas en que la IA generativa puede ayudar con la creación de encuestas para clientes:

• Generación de preguntas
• Organización de la estructura de la encuesta
• Hacer que las encuestas sean multilingües con su capacidad de traducción
• Análisis de encuestas

93. Generación de anuncios de vídeo o demostraciones de productos

Las aplicaciones de generación de vídeo en GenAI incluyen:

• Anuncios de vídeo: Con la IA generativa, las empresas pueden crear anuncios de vídeo de alta calidad que se pueden utilizar en varias plataformas, incluidas las redes sociales y los sitios para compartir vídeos. Esto puede ayudar a aumentar el conocimiento de la marca e impulsar las conversiones.
• Demostraciones de productos: La generación de vídeo también se puede utilizar para crear vídeos de demostración de productos. Al utilizar la IA generativa para crear estos vídeos, las empresas pueden mostrar sus productos de una manera visualmente atractiva, lo que puede ayudar a aumentar el compromiso y las ventas.

Ejemplo real: SimCorp, un proveedor global de soluciones integradas de gestión de inversiones, colaboró con Synthesia para mejorar la eficiencia y la consistencia de su proceso de producción de vídeo. Al asociarse con Synthesia, lograron:

• Producción acelerada: Utilizando la plataforma de creación de vídeos impulsada por IA de Synthesia, SimCorp quintuplicó su producción de vídeos.
• Ahorro de tiempo: La colaboración permitió la creación de dos vídeos de 3-4 minutos en un solo día, reduciendo el tiempo requerido anteriormente.
• Marca consistente: La plataforma de Synthesia aseguró que todos los vídeos mantuvieran una experiencia de marca consistente y de alta calidad que se alinea con las directrices de SimCorp.

94. Campañas de marketing por correo electrónico

Aprovechar la IA generativa para el marketing por correo electrónico respalda los procesos de marketing al agilizar la automatización y aumentar la personalización y la creatividad con la generación de contenido atractivo.

Las herramientas de IA generativa se pueden utilizar para generar:

• Texto de correo electrónico personalizado
• Líneas de asunto
• Imágenes dentro del cuerpo del correo electrónico
• Llamadas a la acción (CTAs).

Las herramientas de marketing por correo electrónico con IA también pueden permitir a las empresas:

• Automatizar las respuestas por correo electrónico
• Seleccionar el público objetivo
• Optimizar los tiempos de envío de correos electrónicos

Aplicaciones de SEO

95. Generación de ideas para temas de redacción de contenido

Las herramientas generativas como ChatGPT se pueden utilizar para generar ideas de temas para la redacción de contenido de SEO utilizando sus capacidades de procesamiento del lenguaje para:

• Producir palabras clave y frases relevantes
• Analizar el contenido de los competidores para identificar brechas en la cobertura
• Sugerir temas basados en las tendencias actuales y las consultas de búsqueda de los usuarios

96. Realización de investigación de palabras clave

El proceso de incluir palabras clave relacionadas en el contenido es crucial para una estrategia de SEO exitosa, ya que ayuda a determinar los términos y frases que los clientes potenciales utilizan cuando buscan productos o servicios relacionados con las ofertas del sitio web.

Las herramientas generativas como ChatGPT pueden realizar funciones en la optimización de la búsqueda de palabras clave, como:

• Generación de palabras clave: Puede generar una lista de palabras clave relevantes para un tema o temática analizando el contexto y el lenguaje utilizado en la información proporcionada.
• Identificación de tendencias de palabras clave: Puede analizar los datos de búsqueda para identificar las tendencias actuales de palabras clave y sugerir términos que probablemente sean populares en un futuro próximo.

Figura 18: Generación de ideas de palabras clave para contenido de marketing B2B con ChatGPT.

97. Encontrar los títulos adecuados

Las herramientas generativas como ChatGPT pueden generar títulos compatibles con SEO asegurando que los títulos sean:

• Descriptivos y que transmitan claramente el tema del contenido
• Capaces de incorporar palabras clave relevantes relacionadas con el tema
• Concisos y directos, generalmente dentro del límite de 60 a 70 caracteres para una visualización óptima en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.
• Llamativos y con probabilidades de atraer clics, lo que puede ayudar a mejorar la tasa de clics (CTR) y, en última instancia, el SEO

98. Agrupación de la intención de búsqueda

Comprender la intención de búsqueda detrás de una consulta es crucial para crear contenido que aborde de manera precisa y efectiva las necesidades del cliente, lo que conduce a un mayor compromiso y conversiones.

Herramientas como ChatGPT pueden ayudar en la agrupación de la intención de búsqueda analizando las consultas de búsqueda y categorizándolas según el objetivo o propósito previsto del usuario, gracias a los métodos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Esto permite a las empresas y a los especialistas en marketing comprender el propósito de consultas de búsqueda específicas y refinar su contenido y estrategias para satisfacer de manera más efectiva las necesidades de su audiencia.

Ejemplo real: IA Search Grader de HubSpot³⁷ está diseñado para evaluar la visibilidad y el sentimiento de la marca en los motores de búsqueda impulsados por IA como ChatGPT y Perplexity. Al analizar cómo estos modelos hacen referencia a la marca, proporciona información sobre el rendimiento actual e identifica áreas de mejora. Las características clave incluyen:

• Análisis del sentimiento de marca: Evalúa el tono y el contexto en el que los modelos de IA discuten la marca, ofreciendo una puntuación de sentimiento para medir la percepción pública.
• Evaluación de la cuota de voz: Mide la presencia de la marca en relación con los competidores dentro de los resultados de búsqueda generados por IA para ayudar a los usuarios a comprender su posición en el mercado.
• Informes: Ofrece un análisis detallado que destaca las fortalezas y debilidades de la marca en el panorama de búsqueda de IA.

99. Creación de la estructura del contenido

Herramientas como ChatGPT pueden ayudar a crear una estructura de contenido generando esquemas y sugerencias de organización para un tema determinado. Esto puede ser útil para la maximización del SEO porque un contenido bien estructurado y organizado proporciona una mejor experiencia de usuario y ayuda a los motores de búsqueda a comprender el contexto y la relevancia del contenido.

Figura 19: ChatGPT crea la estructura del contenido.

100. Generación de meta descripciones

Una meta descripción es un atributo HTML que proporciona un breve resumen del contenido de una página web. La meta descripción sirve como un anuncio de la página, animando a los usuarios a hacer clic en el enlace y visitar la página. Por lo tanto, las meta descripciones son un elemento importante en el SEO.

ChatGPT se puede utilizar para crear meta descripciones efectivas generando resúmenes del contenido que describan de manera precisa y concisa el tema principal de una página.

101. Creación de códigos de mapa del sitio

Un mapa del sitio es un archivo XML estructurado que enumera todas las páginas y el contenido de un sitio web. Ayuda a los motores de búsqueda a comprender la estructura y organización de un sitio web. El código del mapa del sitio proporciona información sobre cada página, como su URL, la fecha de la última modificación y su prioridad en relación con otras páginas del sitio.

ChatGPT se puede utilizar para generar códigos de mapa del sitio, produciendo un archivo XML que enumera todas las páginas y el contenido de un sitio web.

> Aplicaciones de RRHH

102. Generación de descripciones de puestos de trabajo

La IA generativa se puede utilizar para crear descripciones de puestos de trabajo que reflejen con precisión las habilidades y calificaciones requeridas para un puesto en particular.

Ejemplo real: Para procesar y recuperar currículums relevantes basados en descripciones de puestos en lenguaje natural, DataToBiz desarrolló un filtro de currículums impulsado por IA. Utilizando la búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje (LLMs), el filtrado de currículums permitió la interpretación y el emparejamiento de descripciones de puestos con currículums. El sistema mejoraba las consultas de los usuarios, indexaba los currículums y proporcionaba resultados contextualmente precisos.

La solución también mejoró la satisfacción del usuario, optimizó la eficiencia operativa y permitió una adquisición de talento estratégica, lo que se traduciría en una selección de candidatos más rápida y precisa.³⁸

103. Creación de preguntas para entrevistas

Los departamentos de RRHH a menudo necesitan desarrollar un conjunto de preguntas para hacer a los candidatos durante el proceso de entrevista, lo que puede llevar mucho tiempo. La IA puede generar preguntas de entrevista que sean relevantes para el puesto de trabajo y que evalúen las calificaciones, habilidades y experiencia del candidato.

Figura 20: ChatGPT crea un conjunto de preguntas de entrevista para un puesto de trabajo.

104. Generación de materiales de incorporación

La IA puede generar materiales de incorporación para nuevos empleados, como vídeos de formación, manuales y otra documentación.

105. Apoyo a los empleados con chatbots de IA

El uso de herramientas de IA puede mejorar la satisfacción de los empleados al simplificar el acceso a la información y automatizar los procesos rutinarios de RRHH. Estos sistemas ayudan a los agentes de RRHH a gestionar eficientemente tareas como:

• Responder a preguntas frecuentes,
• Procesar solicitudes de tiempo libre,
• Gestionar la nómina, y
• Supervisar beneficios como la atención médica, los planes de jubilación y las oportunidades de desarrollo profesional.

Ejemplo real: TheKey necesitaba mejorar su proceso de solicitud, que consumía mucho tiempo y daba lugar a tasas de conversión más bajas.³⁹ Los procesos manuales y las ineficiencias en la contratación ralentizaban la toma de decisiones y la integración con el ecosistema de contratación más amplio.

Los chatbots de RRHH impulsados por IA y los asistentes virtuales agilizaron el proceso de solicitud, reduciendo el tiempo para aplicar por 10 veces y aumentando significativamente las tasas de conversión. Al automatizar tareas clave y proporcionar información valiosa, estas herramientas de IA mejoraron la toma de decisiones y la integración con el ecosistema de contratación.

Ejemplo real: Los agentes de RRHH de IBM aprovechan una biblioteca integral de automatización de IA conversacional preconstruida, denominada “skill-flows”. Estas automatizaciones ayudan a gestionar tareas complejas de RRHH garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las regulaciones y políticas de la empresa. También proporciona a los empleados una experiencia de chat de autoservicio impulsada por lenguaje natural.⁴⁰

106. Aumento de la productividad en el lugar de trabajo

Las grandes empresas se enfrentan a un desafío persistente para optimizar el tiempo de los trabajadores del conocimiento, ya que se dedica un esfuerzo significativo a tareas rutinarias como la preparación de correos electrónicos y reuniones, en lugar de a las responsabilidades principales.

Un experimento de campo de seis meses utilizando Microsoft 365 Copilot demostró que la IA generativa puede reducir el tiempo dedicado a los correos electrónicos en un 25 %, acelerar la finalización de documentos y aumentar el tiempo de concentración, todo ello sin interrumpir los flujos de trabajo del equipo ni las estructuras de las reuniones.

Las mejoras más notables se produjeron en las tareas que los trabajadores podían ajustar de forma independiente, lo que pone de manifiesto las primeras ganancias de productividad, pero también subraya la necesidad de cambios organizativos más amplios para aprovechar plenamente la transformación impulsada por la IA.⁴¹

> Aplicaciones de cadena de suministro y compras

107. Previsión de la demanda y gestión de la cadena de suministro

La IA generativa puede ayudar a las empresas a predecir la demanda de productos y servicios específicos para optimizar las operaciones de su cadena de suministro en consecuencia. Esto puede ayudar a las empresas a reducir los costes de inventario, mejorar los tiempos de cumplimiento de pedidos y reducir el desperdicio y el exceso de existencias.

Explore cómo la IA generativa transforma las operaciones de la cadena de suministro al predecir la demanda y optimizar los procesos.

Ejemplo real: Una empresa líder de servicios farmacéuticos que opera en América, Europa y Asia-Pacífico se enfrentaba a desafíos recurrentes para alinear la demanda de los clientes con las entregas de los proveedores. Su previsión interna se basaba en modelos estadísticos que no tenían en cuenta los cambios estacionales de la demanda ni los lanzamientos de productos. Esta visibilidad limitada creaba roturas de stock en 25 ubicaciones y reducía el rendimiento general de la cadena de suministro.

A los tres meses de adoptar Kinaxis Maestro, el equipo de planificación pasó de un horizonte de previsión de una semana a un horizonte de planificación de 18 meses. El sistema incorporaba lanzamientos de productos, cambios en la cobertura de seguros y señales de oferta y demanda en tiempo real. Los resultados clave incluyeron:

• Aumento del 47 % en la precisión de la previsión.
• Reducción del 14 % en el inventario disponible.
• Mejora del 34 % en la rotación de inventario.
• Reducción significativa de las cancelaciones de pedidos de pacientes debido a la disponibilidad del producto.⁴²

108. Gestión de inventario con chatbots de IA

Los chatbots de IA pueden gestionar los procesos de compras automatizando tareas como la supervisión de los niveles de inventario, la reposición de productos y el seguimiento de pedidos en tiempo real. También mejoran la toma de decisiones mediante la previsión de la demanda, la categorización de productos y la provisión de actualizaciones de inventario en tiempo real. Estos son los beneficios de aprovechar los chatbots de IA para la gestión de inventario:

• Compras automatizadas: Los chatbots de IA pueden reponer artículos automáticamente en función de los umbrales de existencias.
• Seguimiento de inventario: Proporcionan actualizaciones en tiempo real sobre los niveles de existencias y los estados de los pedidos.
• Atención al cliente: Gestionan consultas sobre la disponibilidad de productos y los detalles de los pedidos.
• Categorización mejorada: Utilizan el aprendizaje automático para clasificar y sugerir mejor los productos.

109. Transporte y enrutamiento

La IA generativa puede mejorar enormemente el transporte y el enrutamiento en la gestión de la cadena de suministro. Al procesar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, puede crear planes de transporte optimizados, ahorrando tiempo y aumentando la eficiencia logística.

Los beneficios clave incluyen:

• Planificación de rutas rentable y entregas a tiempo.
• Gestión más inteligente de vehículos y flotas con un mejor uso de los recursos y un menor desgaste.
• Enrutamiento adaptativo que responde a las interrupciones y retrasos.

Ejemplos reales:

El sistema ORION de UPS ha ahorrado más de 10 millones de galones de combustible anualmente, al tiempo que ha mejorado el rendimiento de las entregas a tiempo.⁴³

DHL ha visto un aumento del 15 % en las entregas a tiempo y una reducción del 20 % en los retrasos de envío utilizando su plataforma MySupplyChain impulsada por IA.⁴⁴

> Aplicaciones legales

110. Generación de contratos

La IA generativa puede generar contratos basados en plantillas y criterios predefinidos. Esto puede ahorrar tiempo y esfuerzo a los departamentos de compras y ayudar a garantizar la coherencia y precisión en el lenguaje de los contratos.

Ejemplo real: Orangetheory trabajó con Ironclad para automatizar sus procesos de gestión de contratos y aprovechar IA Assist para gestionar más de 1.000 plantillas de contratos en su red de franquicias.

Esta colaboración redujo los plazos de los proyectos de seis meses a tres y mejoró la experiencia del cliente con soluciones contractuales digitales.

111. Cumplimiento de contratos

Las empresas tienen miles de contratos con diversos términos negociados. Los LLMs o las aplicaciones de IA generativa con capacidades de comprensión del lenguaje pueden:

• Categorizar contratos
• Identificar términos comunes
• Resaltar términos únicos o raros

112. Chatbots legales

La IA generativa permite a los chatbots ofrecer orientación legal básica interpretando las consultas de los usuarios y proporcionando respuestas claras y precisas. Estos chatbots pueden ayudar con preguntas legales comunes, como los derechos de los inquilinos o los conceptos básicos de los contratos, y ayudar a los usuarios a preparar documentos legales simples a través de indicaciones guiadas.

También pueden dirigir a los usuarios a los recursos adecuados, como servicios de asistencia legal o portales gubernamentales, en función del problema en cuestión. Al automatizar el apoyo legal temprano, los chatbots impulsados por IA hacen que la asistencia legal sea más accesible, especialmente para las personas que pueden enfrentarse a barreras de coste o accesibilidad.

113. Gobernanza de la IA y automatización del cumplimiento

Las organizaciones están implementando herramientas de gobernanza de la IA para la elaboración de informes regulatorios, la auditoría de modelos y la explicabilidad.

Las aplicaciones incluyen:

• Generación de documentos de políticas y cumplimiento
• Evaluación de riesgos de IA y detección de sesgos
• Registro de auditoría y resúmenes de decisiones explicables

Ejemplo real: Credo IA ofrece capacidades como el Registro de IA para la visibilidad del sistema, Espacios de Trabajo de Gobernanza para la gestión del cumplimiento, Inteligencia de Políticas para una supervisión estandarizada y Barreras de protección para garantizar el uso responsable de la IA generativa.

Disponible en configuraciones de nube pública, nube privada y alojamiento propio, la plataforma permite a las organizaciones mantener la transparencia, el cumplimiento normativo y la responsabilidad a lo largo del ciclo de vida de la IA.⁴⁵

> Aplicaciones de ventas

114. Generación de vídeos de ventas

La IA generativa se puede utilizar para crear vídeos de ventas personalizados adaptados específicamente a las necesidades y expectativas del cliente. Estos vídeos de ventas personalizados permiten a los representantes de ventas abordar individualmente los objetivos de ventas, aumentar las relaciones personales con los clientes y generar más clientes potenciales.

Ejemplo real: Xerox se asoció con la plataforma de vídeo de avatares de IA de Synthesia para reducir los costes de producción de vídeo en un 50 % y reducir el tiempo necesario para crear contenido de formación en un 30 %.

La plataforma también permitió a Xerox localizar materiales de formación para su fuerza laboral global al tiempo que mejoraba el compromiso y la retención de conocimientos para más de 1.000 representantes de ventas.

115. Coaching de ventas

La IA generativa se puede utilizar para proporcionar coaching de ventas personalizado a representantes de ventas individuales, en función de sus datos de rendimiento y estilo de aprendizaje. Esto puede ayudar a los equipos de ventas a mejorar sus habilidades y rendimiento y a aumentar la productividad de las ventas.

116. Previsión de ventas y optimización del pipeline

La IA generativa puede analizar datos históricos de ventas y generar previsiones para ventas futuras. De este modo, los equipos de ventas pueden optimizar su pipeline de ventas y asignar recursos de manera más efectiva.

117. Identificación y calificación de leads

La IA se puede utilizar para identificar posibles leads de ventas basándose en los datos y el comportamiento de los clientes, y calificar los leads en función de su probabilidad de conversión. Además, puede generar tácticas y campañas de ventas personalizadas para generar leads.

> Aplicaciones de auditoría

118. Automatización de informes de auditoría

Los procesos manuales, como la elaboración de informes, pueden llevar mucho tiempo y ser propensos a errores. Los modelos generativos como ChatGPT pueden ayudar a los auditores a automatizar tareas repetitivas, como el papeleo y los informes. En concreto, pueden producir informes estandarizados (como se muestra en la figura siguiente) que ofrecen coherencia en la presentación de los hallazgos.

Figura 21: Generación de informes de auditoría con ChatGPT de OpenAI.

Ejemplo real: KPMG colaboró con MindBridge para aprovechar la IA en el análisis de datos financieros y la automatización de los procesos de auditoría.

Esta asociación aumentó la precisión y la eficiencia de las auditorías mediante el uso de la IA para detectar anomalías y marcar transacciones de riesgo. Permitió a KPMG proporcionar información financiera más fiable a sus clientes.

119. Análisis de datos de documentos

Los procesos de auditoría analizan regularmente conjuntos de datos financieros y operativos extensos.

ChatGPT puede automatizar algunas de estas tareas de análisis de datos, como por ejemplo:

• Realización de cálculos
• Agregaciones
• Comparaciones de conjuntos de datos

120. Monitorización de riesgos en tiempo real

Las herramientas de IA generativa también pueden ser útiles en la monitorización de riesgos en tiempo real. Los auditores interactúan con el modelo para explorar las operaciones de la organización, las medidas de control y el contexto empresarial.

ChatGPT, por ejemplo, puede ayudar a los auditores a evaluar los niveles de riesgo, identificar áreas prioritarias para una mayor investigación y obtener información sobre posibles peligros.

121. Reconocimiento de patrones y detección de anomalías

La IA generativa puede ayudar a los auditores a detectar y señalar anomalías de auditoría para un examen más detallado. Cuando se incorporan correctamente con la evaluación humana, las herramientas de IA generativa pueden ser útiles para identificar posibles fraudes y mejorar las funciones de auditoría interna.

Los auditores pueden utilizar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de los modelos de IA generativa para revelar riesgos potenciales que podrían ser difíciles de identificar manualmente, alimentándolos con datos relevantes y pidiéndoles que busquen patrones extraños o inesperados.

122. Formación de auditores

En auditoría, ChatGPT puede formar a los auditores ofreciéndoles experiencia, explicaciones y ejemplos relevantes para sus trabajos. Puede ofrecer materiales educativos como:

• Conocimiento conceptual
• Casos prácticos

> Aplicaciones de Investigación y Desarrollo (I+D)

123. Colaboración en equipo para equipos de I+D

La IA generativa puede funcionar como un compañero de equipo colaborativo en la toma de decisiones de alto nivel y la resolución de problemas. Al ofrecer sugerencias, evaluar compensaciones y sintetizar conocimientos en todos los dominios, las herramientas de IA pueden mejorar el trabajo en equipo interdisciplinario.

Ejemplo real: Se realizó un estudio con 776 profesionales de Procter & Gamble para evaluar el impacto de la IA, concretamente de GPT-4, en el trabajo en equipo y el rendimiento individual en tareas de desarrollo de productos.⁴⁶ Los hallazgos clave del estudio incluyen:

• Mejora del rendimiento: Los individuos asistidos por IA rindieron a la par que los equipos tradicionales de dos personas sin IA, lo que indica que la IA puede replicar los beneficios de la colaboración humana. Los equipos que utilizaron IA mostraron los niveles de rendimiento más altos, especialmente en la producción de soluciones de máxima calidad.
• Integración de la experiencia: La asistencia de la IA permitió tanto a los profesionales comerciales como a los de I+D desarrollar soluciones equilibradas que integraban perspectivas técnicas y de mercado, superando eficazmente los silos de experiencia tradicionales.
• Ganancias de eficiencia: Los participantes que utilizaron IA completaron las tareas entre un 12-16 % más rápido que aquellos sin IA, al tiempo que generaron soluciones más detalladas y extensas.
• Impacto emocional: Los usuarios de IA informaron de un aumento de las emociones positivas, como la emoción y el entusiasmo, y una disminución de los sentimientos negativos, como la ansiedad y la frustración, en comparación con sus homólogos que no utilizaban IA.

124. IA generativa en la investigación de IA

A medida que aumenta la demanda de capacidades generativas, los investigadores exploran nuevas innovaciones arquitectónicas y métodos de entrenamiento para mejorar la eficiencia, la escalabilidad y el rendimiento.

Esto incluye abordar desafíos como el coste computacional, las limitaciones de memoria y la capacidad de manejar ventanas de contexto más largas manteniendo al mismo tiempo resultados de alta calidad.

Ejemplo real:

Según la investigación, se ha propuesto una nueva arquitectura neuronal llamada Red Retentiva (ReN) como alternativa a los Transformers para grandes modelos de lenguaje.

ReN introduce un mecanismo de retención que reemplaza la atención tradicional, ofreciendo una complejidad de tiempo y memoria lineal para una mayor eficiencia en secuencias largas. Combina las ventajas de memoria de los modelos recurrentes con las capacidades de entrenamiento paralelo de los Transformers a través de un método conocido como descomposición recurrente lineal.

Los resultados experimentales muestran que ReN iguala o supera el rendimiento de los Transformers en las principales benchmarks, al tiempo que permite una inferencia más rápida y un consumo reducido de recursos.⁴⁷

> Aplicaciones de productividad y automatización

125. Agentes de flujo de trabajo de IA

Los agentes de IA pueden realizar tareas de principio a fin encadenando razonamiento, memoria y acciones en aplicaciones como CRM, Slack o Jira.

Las aplicaciones incluyen:

• Generadores de documentos y asistentes de resumen
• Creadores de presentaciones
• Asistentes de navegador web
• Seguimiento automatizado de reuniones
• Orquestación del flujo de trabajo entre herramientas empresariales

Por ejemplo, evaluamos herramientas de Excel impulsadas por IA para evaluar su precisión, características y precios. Estos son algunos de los resultados:

• Claude Max: Ofrece la mayor precisión y la experiencia más fácil de usar.
• R2 Copilot: Funciona bien en tareas básicas pero tiene dificultades con cálculos más complejos.
• Quadratic: Destaca por sus potentes funciones de visualización y capacidades de codificación en Python y PHP.
• Tryshortcut: Proporciona explicaciones exhaustivas y funciones analíticas, lo que lo hace ideal para la modelización financiera.
• GPTExcel: Destaca en el soporte de múltiples idiomas, lo que lo hace adecuado para equipos internacionales.

Resumen de aplicaciones de IA generativa con casos de uso y ejemplos

*Un sector, una función empresarial u otro ámbito de aplicación

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  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Las 125 principales aplicaciones de IA generativa}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 22 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

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Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

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AI Video Research & Innovation | Runway AI

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes 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.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple que cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, salud, cadenas de suministro y sostenibilidad. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

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Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

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Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Responder

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Responder

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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