Las 125 mejores aplicaciones de IA generativa

A partir de nuestro análisis de más de 30 estudios de caso y 10 benchmarks, en los 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 de IA generativa para industrias específicas
• 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 distintos 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 impulsadas por IA, incluidos los generadores de vídeo con IA, las plataformas de creación de contenido y las 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 crear imágenes dinámicas y abstractas en minutos.

Evaluamos las principales herramientas de generación de vídeo con IA para determinar su eficacia a la hora de crear vídeos de demostración de productos de alta calidad para el comercio electrónico.

Cada herramienta de IA se probó con imágenes de archivo y se puntuó sobre 10 en función del cumplimiento de prompts (precisión en el seguimiento de instrucciones), la precisión física (física e interacciones realistas) y la integridad del producto (coherencia en apariencia y 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 los prompts.
• Hallazgos clave: Los vídeos generados por IA todavía no son totalmente fiables para la visualización de productos de comercio electrónico sin un refinamiento adicional. Mejorar los prompts y el fine-tuning de los IA models puede mejorar los resultados.

Ejemplo real: Netflix utilizó IA generativa por primera vez en una serie 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 VFX a crear escenas complejas, como un edificio derrumbándose, más rápido y a menor coste que los métodos tradicionales, lo que hizo que la producción fuera financieramente viable.

Aunque la medida ha suscitado preocupación por la pérdida de empleos en la industria del entretenimiento, Sarandos dijo que la IA está pensada para apoyar a los creadores humanos en lugar de sustituirlos.¹

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

2. Predicción de vídeo

Un sistema de predicción de vídeo basado en GAN:

• Comprende tanto los elementos temporales como 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, incluidos 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 predefinidas y una integración fluida de música y elementos visuales.

Esta innovación ayudó a la empresa a aumentar su productividad en un 350 % y amplió su alcance e interacción 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, el guion gráfico y la animación. Estas herramientas automatizan el movimiento de cámara, la sincronización de labios y las transiciones de escena.

Las aplicaciones incluyen:

• Vídeos corporativos de formación automatizados
• Resúmenes de vídeos para redes sociales
• Transferencia de estilo para narraciones animadas

Ejemplo real: Runway Gen-3 permite la edición de vídeo dirigida por texto con coherencia de escena y control de movimiento, reduciendo el tiempo de posproducción en más de un 70 % para los equipos de marketing.³

> Aplicaciones de imagen

4. Generación de imágenes

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

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, 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 textual de «Ositos de peluche comprando alimentos al estilo ukiyo-e».⁴

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

Al utilizar los modelos OpenAI GPT-4 y DALL-E para la generación creativa, este proyecto permitió a los usuarios crear obras de arte personalizadas con imágenes icónicas de Coca-Cola, como la botella contour y Santa Claus.⁵

5. Traducción semántica de imagen a fotografía

A partir de 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 asignación de espacio y probabilidad basados en GAN condicionales entrenados.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 este tipo de 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 resolución de imagen (superresolución)

La IA generativa emplea varios métodos para generar contenido nuevo basado en contenido existente. Las redes generativas antagónicas (GAN) son uno de estos métodos. Una GAN consta de 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 mediante GAN de superresolución. Este método es útil para producir versiones de alta calidad de material de archivo y/o material médico que no resulta económico guardar en formato de alta resolución. Otro caso de uso son los fines de vigilancia.

8. Copilotos de diseño con IA

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

Las aplicaciones incluyen:

• De texto a plantilla para presentaciones y redes sociales
• Generación de identidad de marca
• Diseño dinámico A/B de campañas

Ejemplo real: Figma IA genera diseños automáticos y combinaciones tipográficas basadas en prompts de texto, reduciendo el tiempo de diseño para los equipos de marketing.⁷

9. 3D Generación de formas

En este ámbito se está investigando para crear versiones 3D de alta calidad de los objetos. Mediante 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 con gemelos digitales
• Turismo virtual y formación mediante simulación

Ejemplo real: Luma IA utiliza Gaussian Splatting para reconstruir espacios 3D fotorrealistas para marketing digital y entornos de videojuegos.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 audio de voz realista. Para lograr resultados realistas, los discriminadores actúan como un entrenador que acentúa, entona y/o modula la voz.

La generación TTS tiene múltiples aplicaciones empresariales, como educación, marketing, podcasting y publicidad. Por ejemplo, un educador puede convertir sus apuntes de clase en material de audio para hacerlo más atractivo, 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 ofrece a las empresas muchas opciones en cuanto a idioma y repertorio vocal.

Con esta tecnología, miles de libros se han convertido en audiolibros.¹⁰

Obtenga más información sobre las capacidades de los large language models 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 alianza incorporó más de 50 voces en 25 idiomas a 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 se pueden crear locuciones de forma fácil y rápida, lo que resulta ventajoso para sectores como los videojuegos y el cine.

Con estas herramientas es posible generar locuciones para un documental, un anuncio o un videojuego sin contratar a un locutor.

12. Generación de música

La IA generativa también tiene utilidad en la producción musical. Las herramientas de generación de música pueden utilizarse para crear materiales musicales novedosos para anuncios u otros fines creativos.

Sin embargo, en este contexto queda por superar un obstáculo importante: la vulneración de los derechos de autor derivada de la inclusión de obras protegidas en los datos de entrenamiento. Obtenga más información sobre ética de la IA.

> Aplicaciones basadas en texto

13. Generación de ideas

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

Resulta sorprendente obtener 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 y menos fiables) de cómo solemos pensar en 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 con 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. Los asistentes de email con IA ayudan a los usuarios a ahorrar tiempo generando correos completos y pulidos a partir de prompts breves, garantizando un tono y una calidad coherentes.

También ofrecen sugerencias de respuesta contextuales para los correos entrantes, lo que permite responder de forma rápida y eficaz a los mensajes rutinarios.

Por ejemplo, un estudio de 2025 investigó si las personas pueden diferenciar entre respuestas terapéuticas 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 se valoraron mejor en términos de calidad terapéutica. El análisis lingüístico sugiere que la contextualización superior de la IA puede contribuir a su eficacia.

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

Ejemplo real: Brain2Qwerty de Meta IA decodifica frases a partir de la actividad cerebral durante la escritura, 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 escritura, lo que hace que la decodificación de ondas cerebrales sea más intuitiva. El model se compone de tres módulos clave:

• Módulo de convolución: Extrae características espaciales y temporales de las señales de EEG y MEG.
• Módulo Transformer: Procesa las secuencias de entrada para mejorar la comprensión y la expresión.
• Módulo de Language Model: Utiliza un language model de nivel de carácter preentrenado para refinar y mejorar la precisión del texto.

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

Aunque es prometedor, el enfoque se enfrenta a retos, como la necesidad de decodificación en tiempo real, la portabilidad y disponibilidad limitadas de los equipos de MEG y la necesidad de realizar más pruebas con personas con discapacidades motoras o del habla.¹⁴

Explore más ejemplos de large language models y aplicaciones, como la generación de texto.

15. Creación de contenido personalizado

Puede utilizarse para generar contenido personalizado para individuos según sus preferencias, intereses o recuerdos personales. Este contenido puede presentarse en forma de texto, imágenes, música u otros medios, y puede 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 textos para descifrar el contexto emocional de los materiales escritos.

La IA generativa puede emplearse en el análisis de sentimiento generando datos de texto sintéticos etiquetados con distintos sentimientos (por ejemplo, positivo, negativo, neutro). Estos datos sintéticos pueden utilizarse después para entrenar modelos de deep learning que realicen análisis de sentimiento sobre datos de texto del mundo real.

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

Estos pueden ser útiles para mitigar el problema del desequilibrio de datos en el análisis de sentimiento de las opiniones de los usuarios (como en la figura siguiente) en muchos contextos, como la educación y la 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 machine learning para ofrecer resultados precisos y contextuales. 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 por facetas permiten a los usuarios refinar las búsquedas. Además, admite 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 forma eficiente, mientras que en entornos empresariales permite recuperar fácilmente documentos y recursos.

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

Por ejemplo, un viajero que planifique una escapada de fin de semana a Ámsterdam podría buscar «hoteles con un buen gimnasio y vistas al canal desde la habitación». Smart Filters analiza entonces 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 rápido, reduciendo el tiempo de resolución de incidencias 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 impulsada por IA que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para actualizar software fundacional 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 aproximadamente 4.500 años de trabajo 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 se tradujo en 260 millones de dólares anuales en ganancias de eficiencia. 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 programar es sugerir completados de código mientras los desarrolladores escriben. Esto puede ahorrar tiempo y reducir errores, especialmente en tareas repetitivas o tediosas.

20. Revisión de código

La IA generativa también puede utilizarse para comprobar la calidad del código existente y optimizarlo, ya sea sugiriendo mejoras o generando implementaciones alternativas más eficientes o fáciles de leer.

21. Corrección de errores

Puede ayudar a identificar y corregir errores en el código generado analizando patrones de código, identificando posibles problemas y sugiriendo soluciones.

22. Refactorización de código

La IA generativa puede utilizarse 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 programación, garantizando la coherencia y legibilidad en todo el codebase.

24. Generación de casos de prueba

Herramientas generativas como ChatGPT pueden ayudar a generar casos de prueba basados en los requisitos del usuario o historias de usuario, ofrecer 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, como ingeniería, diseño de producto, marketing, legal y data science, para aumentar la eficiencia, reducir la carga de trabajo manual y apoyar la ejecución autónoma de tareas.

Los equipos técnicos lo utilizan para la creación rápida de prototipos, depuración, generación de pruebas, automatización de infraestructuras y navegación por codebases complejos, acelerando a menudo 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 natural, pueden traducirlos a comandos específicos o fragmentos de código en el lenguaje de programación o framework de automatización de pruebas deseado.

Figura 6: NLP a scripts de prueba mediante 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 crear direcciones de email válidas, nombres, ubicaciones y otros datos de prueba 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 ofrecer un resumen, incluido el número de pruebas superadas/falladas, 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, 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 muy informativa e integrada, como discusiones filosóficas. 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 Faith, la agencia creativa de IA de VCCP, lanzaron una campaña innovadora para combatir a los estafadores telefónicos utilizando Daisy, una IA conversacional realista. Daisy está diseñada para mantener conversaciones largas con los estafadores, protegiendo así al público del fraude.

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

La creación de Daisy implicó tecnología de IA avanzada, incluido un large language model para su personalidad, un diffusion model para imágenes fotorrealistas y 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 resulta útil para el entrenamiento de modelos, la privacidad de los datos y las tareas de NLP.

31. Visualización de datos

Algunos modelos generativos como ChatGPT pueden realizar visualización de datos, lo que resulta útil en muchos ámbitos. Puede utilizarse para cargar datasets, realizar transformaciones y analizar datos mediante librerías de Python como pandas, numpy y matplotlib.

Puede pedir a ChatGPT Code Interpreter que realice determinadas tareas de análisis y escribirá y ejecutará el código Python apropiado. También puede pedir al model que visualice sus datos en el formato que prefiera.

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 librerías necesarias estén disponibles y la operación pueda realizarse mediante código Python.

33. Resolución de problemas matemáticos

Los large language models son capaces de entender preguntas matemáticas y resolverlas. Esto incluye tanto problemas básicos como complejos, según el model.

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 único model. 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 y 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 interpretar texto e imágenes, realizar investigaciones y análisis, producir escritos pulidos, generar y depurar código utilizable y completar tareas de varios pasos mediante herramientas conectadas. También es menos propenso a alucinar, lo que lo hace más fiable para aplicaciones profesionales y cotidianas.¹⁹

Aplicaciones de IA generativa para sectores específicos

> Aplicaciones de salud

35. Descubrimiento y desarrollo de fármacos

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

Ejemplo real: LeewayHertz²⁰ desarrolla agentes de IA y copilotos personalizados para agilizar el descubrimiento de fármacos y ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y recursos en diversas etapas:

• Identificación de dianas: Analiza datos biológicos para identificar y priorizar dianas farmacológicas prometedoras.
• Optimización de compuestos líderes: Filtra librerías químicas, genera nuevas moléculas y optimiza propiedades moleculares.
• Evaluación preclínica: Predice el comportamiento de los fármacos y sus posibles interacciones, garantizando seguridad y eficacia.
• Reposicionamiento de fármacos: Encuentra nuevas aplicaciones para fármacos existentes analizando bases de datos y vías de enfermedad.
• Diseño de ensayos clínicos: Analiza datos de pacientes para diseñar ensayos específicos, mejorando la eficiencia y las tasas de éxito.

El software de IA generativa también ayuda a diseñar biomoléculas, proteínas y agentes terapéuticos novedosos integrando conocimiento biológico y datos biomédicos estructurados (por ejemplo, modelos generativos aumentados con grafos de conocimiento para el descubrimiento dirigido de fármacos).²¹

Las aplicaciones incluyen:

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

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 a partir de las declaraciones de los pacientes y los resultados de las pruebas.²² Después, estos modelos pueden elaborar planes de tratamiento individualizados adaptados específicamente al historial médico, los síntomas y otros factores del paciente.

Ejemplo real: AI4BetterHearts es una iniciativa mundial liderada por la Fundación Novartis, Microsoft IA for Health y otros socios para mejorar la salud cardiovascular uniendo y analizando datos de salud cardiaca.

La colaboración pretende romper los silos de datos y aprovechar el machine learning para transformar los sistemas de salud de una atención reactiva a una preventiva. En colaboración con el Health Systems Innovation Lab de Harvard, la iniciativa examina el rendimiento de los sistemas de salud en 80 países, con perspectivas que complementan la AI4HealthyCities Health Equity Network.²³

37. Mejora de imágenes médicas

Al combinar el poder del machine learning con tecnologías de imagen médica, como las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, los algoritmos de IA generativa pueden mejorar la precisión en la imagen médica, obteniendo mejores resultados.

38. Gestión de la salud poblacional

El uso de la IA generativa en la atención sanitaria también puede conducir a una mejor gestión de la salud a nivel poblacional, ya que permite a los responsables políticos:

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

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

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

La aplicación pretende mejorar la implicación de los pacientes y permitir que los médicos se centren más en la atención al paciente, al tiempo que puede impulsar la demanda de tratamientos.²⁴

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 formulando preguntas, ofreciendo recomendaciones y, cuando es necesario, poniendo en contacto 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 ofrecer 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 asesoramiento profesional.
• Falta de empatía: Estas herramientas no pueden ofrecer el apoyo emocional, la tranquilidad o la orientación personalizada que proporcionan 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 asesoramiento médico puede provocar ansiedad por información genérica o inexacta y desincentivar la búsqueda de atención médica adecuada cuando es necesaria.
• Preocupaciones legales y de privacidad: Los errores en el asesoramiento o en el tratamiento de datos personales podrían acarrear 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 el sector sanitario

Los agentes de IA en el sector sanitario pueden programar citas, documentar la información del paciente, apoyar el diagnóstico mediante imágenes médicas, personalizar planes de tratamiento, ayudar en el descubrimiento de fármacos y automatizar procesos como facturación, gestión de reclamaciones y autorizaciones previas.

Estos agentes también mejoran la implicación del paciente mediante soporte conversacional, ofrecen monitoreo de salud en tiempo real, prestan asistencia en salud mental, detectan anomalías de facturación y se integran con sistemas como los historiales médicos electrónicos (EHR) para apoyar la coordinación asistencial y mejorar la toma de decisiones.

41. Automatización de documentación regulatoria

La automatización de documentación regulatoria se refiere al uso de herramientas impulsadas por IA para crear, revisar y gestionar documentos relacionados con el cumplimiento en sectores regulados como la salud y el farmacéutico.

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 a redactar 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 la precisión mediante supervisión humana.

Utilizan generación aumentada por recuperación (RAG) para mitigar las alucinaciones de la IA, garantizando que el contenido previamente aprobado se reutilice de forma coherente. Este enfoque ayudó a mejorar la eficiencia en la documentación regulatoria, demostrando cómo la colaboración entre IA y humanos puede impulsar procesos de cumplimiento más rápidos y rentables.²⁵

42. Generación de datos sintéticos en el sector sanitario

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

Los casos de uso incluyen:

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

> Aplicaciones educativas

43. Clases personalizadas

Aprovechando la IA generativa para la educación, los planes de clase personalizados pueden ofrecer a los estudiantes la educación más eficaz y adaptada posible.

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

44. Diseño de cursos

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

Combinada con diferentes tipos de realidad virtual, también puede crear simulaciones realistas que impliquen aún más a los alumnos en el proceso.

45. Creación de contenido para cursos

La IA generativa permite crear rápidamente diversos materiales didácticos, incluidos cuestionarios y repasos de conceptos. Esto ayudaría a los educadores a generar contenido único con rapidez.

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

Figura 9: 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 quizá no tengan acceso a la educación presencial tradicional.

Ejemplo real: Khan Academy aprovecha GPT-4 en su asistente de IA, Khanmigo, que sirve como tutor virtual para los estudiantes y como apoyo para los 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 mejoras prometedoras en la implicación de los estudiantes y los resultados del aprendizaje. Khanmigo también ayuda a los profesores a crear materiales didácticos y adaptar las experiencias de aprendizaje (véase la figura siguiente).

Figura 10: Generación personalizada de preguntas de Khanmigo de Khan Academy para un aprendizaje más profundo.²⁶

Ejemplo real: Un estudio realizado en Nigeria evaluó el impacto de la IA generativa en los resultados de aprendizaje de los estudiantes de 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 competencia en inglés, alfabetización digital y conocimiento de la inteligencia artificial.

El enfoque combinó la tutoría impulsada por IA con la supervisión del profesor y la alineación con el plan de estudios. El estudio también concluyó 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.²⁷

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

Una ventaja de utilizar 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 pueden revelar datos del mundo real con 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 salvaguardan la privacidad de los estudiantes. Los datasets sintéticos producidos por modelos generativos son eficaces y útiles para entrenar otros algoritmos, a la vez que resultan seguros de utilizar.

48. Restauración de materiales de aprendizaje antiguos

La IA generativa puede mejorar la calidad de 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, pueden actualizarse a los estándares modernos y resultar 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 perfeccionamiento y la optimización de looks existentes, la tecnología permite a los diseñadores mantenerse al día de las últimas tendencias preservando su creatividad en el proceso. Esto puede hacerse mediante diversas 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 creativos. La plataforma utiliza los recursos de GitHub y permite a los diseñadores crear diseños innovadores y únicos de forma eficiente (véase la figura siguiente).

Figura 11: Prendas generadas por ClothingGAN.

50. Convertir bocetos en imágenes a color

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

51. Generación de modelos representativos de moda

Aprovechando la IA generativa para crear una variedad de modelos de moda, las empresas del sector pueden atender mejor a su diversa base de clientes y mostrar sus productos con mayor autenticidad. Pueden utilizar estos modelos para opciones de prueba virtual para los clientes o para el renderizado 3D de una prenda.

Ejemplo real: La fotógrafa afincada en Miami Dahlia Dreszer incorpora la IA generativa a 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.

Considera 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 menor control artístico.

Dreszer sostiene que la IA requiere un trabajo significativo y debe entenderse como parte de un largo proceso creativo, no como un atajo. Considera que el momento actual es una etapa temprana de la integración más amplia de la IA en los flujos de trabajo artísticos, y que son los artistas quienes determinan cómo adaptarse a las herramientas que evolucionan rápidamente.²⁸

52. Análisis de marketing y tendencias para marcas de moda

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

• Reunir diversas técnicas, como el machine learning y la programación probabilística. Estas técnicas permiten potentes modelos generativos que tienen en cuenta los deseos del cliente en el negocio de la moda.
• Generar 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 de los clientes.

También mejora las capacidades de marketing de moda al:

• Utilizar el análisis de datos, el procesamiento del lenguaje natural y el machine learning para crear una gama de productos altamente adaptada y personalizada para el público objetivo
• Diseñar correos electrónicos, páginas web, textos y anuncios adaptados a los intereses y preferencias de una persona concreta para captar su atención
• Trazar contenido de marketing y publicidad creativo y auténtico con probabilidades de arrasar en los resultados de búsqueda

53. Cosmética con IA generativa

Muchas empresas del sector cosmético están aprovechando la IA generativa; una de ellas está transformando 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 machine learning para analizar moléculas de olor y generar fragancias personalizadas en menos de 48 horas, evitando así el tradicional proceso de meses que implica el envejecimiento de materias primas y la composición manual.

Grandes actores del sector, como Givaudan, DSM-Firmenich, IFF y Symrise, integran la IA en las comprobaciones normativas, la selección de ingredientes y la optimización de aromas.²⁹

> Aplicaciones bancarias

54. Detección de fraude

La IA generativa ofrece a los bancos una potente herramienta para detectar transacciones sospechosas o fraudulentas, mejorando así su capacidad para combatir los delitos financieros. Entrenar GAN con un conjunto de entrenamiento de transacciones fraudulentas con fines de 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 dio lugar a 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 antifraude de Stripe las investigue. GPT-4 también analiza las comunicaciones entrantes para identificar actividad maliciosa coordinada y apoyar la capacidad de Stripe para gestionar el fraude.

La integración de GPT-4 ha mejorado la eficiencia operativa de Stripe con una atención al cliente más personalizada y capacidades avanzadas de detección de fraude para mantener una plataforma segura.³⁰

55. Gestión de riesgos

Aprovechando las GAN es posible calcular estimaciones de valor en riesgo que muestren la cantidad potencial de pérdida en determinados periodos o construir escenarios económicos para prever los mercados financieros.

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

56. Generación de explicaciones comprensibles para la denegación de préstamos

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

Figura 12: Generación de explicaciones comprensibles para las denegaciones de préstamos mediante redes generativas antagónicas.³¹

57. Protección de la privacidad de los datos

Los datos sintéticos generados por IA pueden ayudar a los bancos a afrontar los retos de privacidad de los datos creando datasets compartibles y compatibles con la privacidad, ideales para entrenar modelos de evaluación crediticia.

Para más información, consulte:

• Aplicaciones de IA generativa en servicios financieros

> Aplicaciones de videojuegos

58. Generación de contenido procedural

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

Ejemplo real: Ubisoft aprovechó la IA generativa para crear los personajes no jugadores (NPC) de 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, a la vez que hizo que la experiencia del jugador fuera más dinámica y atractiva.

59. Análisis del comportamiento de los jugadores

Puede utilizarse para analizar los datos de los jugadores, como patrones de juego y preferencias, para ofrecer experiencias de juego personalizadas. Esto puede ayudar a los desarrolladores a aumentar la implicación y la retención de los jugadores.

60. Comportamiento de personajes no jugadores (NPC)

La IA generativa puede crear comportamientos realistas y dinámicos de NPC, como IA enemiga e interacciones entre NPC. Esto puede ayudar a los desarrolladores 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 a mejorar la experiencia del jugador y aumentar su implicación.

62. Pruebas de videojuegos

Las herramientas de programación generativa pueden utilizarse para automatizar las pruebas de videojuegos, como la identificación de errores y fallos y la aportación de comentarios sobre el equilibrio del juego. Esto puede ayudar a los desarrolladores 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 de los aeropuertos puede contribuir a la identificación y autenticación de pasajeros. Esto se consigue generando una imagen completa del rostro de un pasajero a partir de fotografías captadas desde distintos ángulos, agilizando el proceso de identificación y confirmación de la identidad de los viajeros.

Ejemplo real: Allpass.ai desarrolló una herramienta móvil que convierte los smartphones en escáneres de identificación sin contacto para agilizar los registros y hacer más cómodos los procesos de viaje.

Esta solución también integra verificación biométrica y detección de fraude, mejorando la seguridad gracias a una base de datos mundial de documentos de identidad.

64. Recomendaciones personalizadas de viajes y destinos

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

> Aplicaciones minoristas

65. Recomendaciones de productos

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

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

La herramienta utiliza funciones avanzadas como Audience Targeting y Campaign Triggers para optimizar la implicación del cliente en función de factores como la ubicación y la fuente de tráfico.

66. Diseño de producto y exhibición

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 de ropa, muebles o electrónica puede ser una opción. Personalizar las opciones de exhibición 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 en redes sociales, entradas de blog y otro contenido que mejore el SEO e impulse la implicación 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 las roturas de stock.

69. Asistentes virtuales de compras

La IA generativa puede impulsar asistentes virtuales conversacionales que ayuden a los clientes en su recorrido de compra, generando respuestas a sus consultas y guiándolos durante el proceso de compra.

> Aplicaciones de seguros

70. Documentación de pólizas

Las herramientas de IA generativa en seguros pueden ayudar a generar documentos de póliza basados en los datos específicos del usuario. Pueden rellenar automáticamente la información cuando 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 su oferta de seguros.

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

71. Evaluación de riesgos y cálculo de primas

La IA generativa puede utilizarse 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 riesgos asociados. Estas 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 siniestros fraudulentos y no fraudulentos, que pueden utilizarse para entrenar modelos de machine learning para detectar fraudes. Estos sistemas ayudan a identificar posibles siniestros fraudulentos de forma temprana, contribuyendo al ahorro de costes para las aseguradoras.

73. Perfilado de clientes

La IA generativa puede utilizarse para generar perfiles sintéticos de clientes, lo que puede ayudar a desarrollar y probar modelos de segmentación de clientes, predicción de comportamiento y marketing personalizado sin infringir las normas de privacidad.

74. Tramitación de siniestros

Los modelos de IA generativa pueden emplearse para agilizar el proceso, a menudo complejo, de gestión de siniestros. Pueden generar respuestas automatizadas para consultas básicas sobre siniestros, acelerando el proceso general de liquidación y acortando el tiempo de tramitación de los siniestros de seguros.

75. Generación de pólizas

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

A partir de los datos del cliente, como la edad, el historial de salud, la ubicación y otros, el sistema de IA puede generar una póliza que se ajuste a esos atributos individuales, en lugar de ofrecer 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 deep learning, los fabricantes pueden predecir fallos en los equipos y mantenerlos de forma proactiva. Estos modelos pueden entrenarse con datos de las propias máquinas, como temperatura, vibración, sonido, etc.

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

Ejemplo real: BlueScope colaboró con Siemens para aprovechar la plataforma de mantenimiento predictivo Senseye y hacer frente a las paradas operativas en sus líneas de producción.

Mediante la supervisión de la maquinaria basada en IoT, BlueScope detectó antes los fallos de los equipos, 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. Aprendiendo de imágenes de productos anteriores e identificando los defectuosos, las herramientas de IA generativa pueden generar un model 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. Pueden utilizar datos históricos de clientes para predecir la demanda, permitiendo así calendarios de producción más precisos y niveles de inventario óptimos.

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Aplicaciones de IA generativa para funciones empresariales

> Aplicaciones de atención al cliente

80. Respuestas personalizadas a clientes

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

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

Este asistente virtual ayudó a gestionar el aumento de consultas de los clientes ofreciendo opciones de autoservicio para preguntas habituales y derivando los problemas más complejos a agentes humanos para su resolución.

81. Soporte al cliente multilingüe

El soporte multilingüe que ofrecen herramientas de IA generativa como ChatGPT para atención al cliente consiste en utilizar las capacidades de large language model del sistema para dar soporte a clientes que hablan distintos idiomas. Las herramientas de IA conversacional pueden entrenarse en varios idiomas y traducir mensajes de un idioma a otro en tiempo real.

Figura 13: Una respuesta multilingüe ejemplar de atención al cliente generada por ChatGPT.

82. Respuestas rápidas a consultas y reclamaciones de clientes

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

Cuando un cliente envía un mensaje con una reclamación, la herramienta puede analizarlo y ofrecer una respuesta que aborde sus preocupaciones y proponga posibles soluciones.

Ejemplo real: El GenAI de ServiceNow 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 intuitivamente por sí mismos con su función de autoservicio. Este cambio reduce la carga de los help desks y permite a los agentes centrarse en tareas más atractivas, ofreciendo soluciones oportunas a los usuarios.

El equipo de ServiceNow DT ha ahorrado 5,5 millones de dólares anuales con este método, con una tasa de desvío de incidencias ITSM del 54 % y Now Support logrando una evitación de casos de casi el 20 %. Este enfoque garantiza resoluciones rápidas y mejora la satisfacción, ya que el 56 % de los clientes afirma tener experiencias positivas con las soluciones resumidas por IA.³²

83. Creación de correos electrónicos para clientes

Herramientas como ChatGPT pueden crear plantillas de email personalizadas para clientes concretos utilizando la información facilitada. Al redactar correos para clientes, ChatGPT puede aprovechar plantillas para crear mensajes personalizados según las preferencias y requisitos del destinatario.

Figura 14: ChatGPT ofrece una plantilla de email para un problema concreto de un cliente.

84. Responder a 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 preguntas frecuentes

Por ejemplo, ChatGPT puede entrenarse con la página de preguntas frecuentes o la base de conocimientos de una empresa para reconocer y responder a las preguntas habituales 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 mediante modelos generativos que simulan resultados financieros personalizados según los objetivos y la tolerancia al riesgo de cada usuario.

87. Automatización de cuentas a pagar/procesamiento de facturas

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

Figura 15: Procesamiento de facturas con IA generativa.³³

Ejemplo real: BBVA, el segundo mayor banco de España, colaboró con OpenAI para adquirir 3.000 licencias de ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versión de ChatGPT orientada a empresas, permite a los empleados crear «GPT» personalizados para tareas o flujos de trabajo específicos.

El personal de BBVA de varios departamentos, incluidos los de legal, riesgos, marketing, talento y finanzas, ha desarrollado más de 2.900 GPT. Estas herramientas desempeñan diversas funciones, desde interpretar terminología de riesgos como «write-off» hasta redactar respuestas a consultas de clientes de banca minorista.

BBVA informó de que los primeros usuarios han experimentado un aumento de la productividad, y el 80 % de los usuarios afirma que las herramientas les ahorran más de dos horas semanales. Sin embargo, siguen existiendo dudas sobre los efectos medibles en los resultados finales y los retos de escalar la tecnología. La empresa destacó las dificultades de integrar ChatGPT Enterprise con sistemas internos y bases de datos complejos.

Desde entonces, el banco ha ampliado a 3.300 licencias y planea seguir creciendo 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 email.

Un estudio basado en más de tres años de investigación descubrió que la sinergia entre humanos e IA es más probable en tareas creativas que en tareas de decisión. En trabajos creativos como la creación de contenido, la IA complementa la creatividad humana ocupándose de tareas repetitivas, mientras que los humanos aportan la perspicacia y la originalidad.³⁴

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

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

Figura 16: Contenido generado por IA para anunciar un nuevo modelo de coche eléctrico utilizando ChatGPT.

Ejemplo real: Site Smart Marketing³⁵ ,una agencia de marketing digital y desarrollo web, se enfrentaba a retos para ampliar su producción de contenido manteniendo la calidad y respetando las directrices de marca. En colaboración con Narrato, consiguieron:

• 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 plantillas de IA personalizadas y ajustes de voz de marca permitieron generar contenido fiel a la marca desde el principio.
• Reducción de costes: La integración con Narrato supuso una disminución del 80 % en los costes de producción de contenido. Esta eficiencia permitió a Site Smart reasignar recursos de forma más eficaz y centrarse en áreas que aportan mayor valor a sus clientes.
• Mejora del control de calidad: La plataforma de Narrato proporcionó un espacio de trabajo centralizado con mejor colaboración y menos errores. La integración de la IA garantizó la coherencia del contenido y la alineación con el tono de 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 conecte con su audiencia, lo que se traduce en una mayor implicación y tasas de conversión.

90. Investigación de audiencias

La IA generativa puede utilizarse para analizar datos de clientes como:

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

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 orientar sus mensajes de marketing, contenidos y desarrollo de productos.

91. Redacción de descripciones de productos

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

92. Creación de encuestas a clientes

Los expertos en marketing pueden utilizar las encuestas como una valiosa herramienta para recopilar las opiniones y percepciones de los clientes y mejorar productos, servicios y tácticas promocionales. Estas son algunas formas en las que la IA generativa puede ayudar a crear encuestas para clientes:

• Generación de preguntas
• Organización de la estructura de la encuesta
• Hacer encuestas multilingües gracias a 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 para utilizar en diversas plataformas, incluidas las redes sociales y los sitios de intercambio de vídeos. Esto puede contribuir a aumentar el conocimiento de marca y las conversiones.
• Demostraciones de productos: La generación de vídeo también puede utilizarse para crear vídeos de demostración de productos. Al utilizar IA generativa para crear estos vídeos, las empresas pueden mostrar sus productos de forma visualmente atractiva, lo que puede ayudar a aumentar la implicación y las ventas.

Ejemplo real: SimCorp, proveedor global de soluciones integradas de gestión de inversiones, colaboró con Synthesia para mejorar la eficiencia y la coherencia de su proceso de producción de vídeo. Gracias a la colaboración con Synthesia, consiguieron:

• Producción acelerada: Utilizando la plataforma de creación de vídeo impulsada por IA de Synthesia, SimCorp multiplicó por cinco su producción de vídeo.
• Ahorro de tiempo: La colaboración permitió crear dos vídeos de 3 a 4 minutos en un solo día, reduciendo el tiempo necesario anteriormente.
• Marca coherente: La plataforma de Synthesia garantizó que todos los vídeos mantuvieran una experiencia de marca coherente y de alta calidad alineada con las directrices de SimCorp.

94. Campañas de email marketing

Aprovechar la IA generativa para el email marketing apoya los procesos de marketing al simplificar la automatización y aumentar la personalización y la creatividad con la generación de contenido atractivo.

Las herramientas de IA generativa pueden utilizarse para generar de forma personalizada:

• Texto del email
• Asuntos
• Imágenes dentro del cuerpo del email
• Llamadas a la acción (CTAs).

Las herramientas de email marketing con IA también pueden permitir a las empresas:

• Automatizar las respuestas por email
• Seleccionar el público objetivo
• Optimizar los tiempos de entrega de los correos

SEO Aplicaciones

95. Generación de ideas de temas para redacción de contenido

Herramientas generativas como ChatGPT pueden utilizarse para generar ideas de temas para la redacción de contenido SEO utilizando sus capacidades de procesamiento del lenguaje para:

• Producir palabras clave y frases relevantes
• Analizar el contenido de la competencia para identificar carencias de 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 utilizan los clientes potenciales cuando buscan productos o servicios relacionados con la oferta del sitio web.

Herramientas generativas como ChatGPT pueden desempeñar funciones en la optimización de búsquedas de palabras clave, como:

• Generación de palabras clave: Puede generar una lista de palabras clave relevantes para un tema 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 17: Generación de ideas de palabras clave para contenido de marketing B2B con ChatGPT.

97. Encontrar los títulos adecuados

Herramientas generativas como ChatGPT pueden generar títulos compatibles con SEO asegurándose de que los títulos sean:

• Descriptivos y transmitan claramente el tema del contenido
• Capaces de incorporar palabras clave relevantes relacionadas con el tema
• Concisos y directos, dentro del límite de 60-70 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 que hay detrás de una consulta es crucial para crear contenido que aborde con precisión y eficacia las necesidades del cliente, lo que se traduce en una mayor implicación y conversiones.

Herramientas como ChatGPT pueden ayudar a agrupar la intención de búsqueda analizando las consultas y clasificándolas en función del objetivo o propósito del usuario, gracias a los métodos de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto permite a las empresas y a los profesionales del marketing comprender la finalidad de determinadas consultas de búsqueda y perfeccionar su contenido y sus estrategias para satisfacer mejor las necesidades de su audiencia.

Ejemplo real: IA Search Grader de HubSpot³⁶ está diseñado para evaluar la visibilidad y el sentimiento de marca en los motores de búsqueda impulsados por IA como ChatGPT y Perplexity. Al analizar cómo estos modelos hacen referencia a la marca, ofrece información sobre el rendimiento actual e identifica áreas de mejora. Sus principales funciones incluyen:

• Análisis del sentimiento de marca: Evalúa el tono y el contexto en el que los modelos de IA hablan de 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 la competencia 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 de los puntos fuertes y débiles de la marca en el panorama de búsqueda con IA.

99. Creación de la estructura del contenido

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

Figura 18: ChatGPT crea la estructura del contenido.

100. Generación de meta descripciones

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

ChatGPT puede utilizarse para crear meta descripciones eficaces generando resúmenes del contenido que describan de forma precisa y concisa el tema principal de una página.

101. Creación de códigos de sitemap

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

ChatGPT puede utilizarse para generar códigos de sitemap, produciendo un archivo XML que enumera todas las páginas y contenidos de un sitio web.

> Aplicaciones de RR. HH.

102. Generación de descripciones de puestos

La IA generativa puede utilizarse para crear descripciones de puestos que reflejen con precisión las habilidades y cualificaciones requeridas para un puesto concreto.

Ejemplo real: Para procesar y recuperar currículums relevantes a partir de descripciones de puestos en lenguaje natural, DataToBiz desarrolló un filtro de currículums impulsado por IA. Mediante búsqueda semántica y large language models (LLMs), el filtrado de currículums permitió interpretar y emparejar descripciones de puestos con currículums. El sistema mejoró las consultas de los usuarios, indexó currículums y proporcionó resultados contextualmente precisos.

La solución también mejoró la satisfacción de los usuarios, optimizó la eficiencia operativa y permitió una adquisición estratégica de talento, lo que se traduciría en una selección de candidatos más rápida y precisa.³⁷

103. Creación de preguntas de entrevista

Los departamentos de RR. HH. a menudo necesitan elaborar un conjunto de preguntas para los candidatos durante el proceso de entrevista, lo que puede llevar mucho tiempo. La IA puede generar preguntas de entrevista pertinentes para el puesto y que evalúen las cualificaciones, aptitudes y experiencia del candidato.

Figura 19: 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. Soporte al empleado con chatbots de IA

El aprovechamiento de las herramientas de IA puede mejorar la satisfacción de los empleados al simplificar el acceso a la información y automatizar los procesos rutinarios de RR. HH. Estos sistemas ayudan a los agentes de RR. HH. a gestionar eficazmente tareas como:

• Responder preguntas frecuentes,
• Tramitar solicitudes de tiempo libre,
• Gestionar nóminas y
• Supervisar beneficios como la asistencia sanitaria, los planes de jubilación y las oportunidades de desarrollo profesional.

Ejemplo real: TheKey necesitaba mejorar su proceso de solicitud, que requería mucho tiempo y provocaba tasas de conversión más bajas.³⁸ 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 RR. HH. y los asistentes virtuales impulsados por IA agilizaron el proceso de solicitud, reduciendo el tiempo de aplicación en 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 RR. HH. de IBM aprovechan una amplia biblioteca de automatización de IA conversacional predefinida, denominada «skill-flows». Estas automatizaciones ayudan a gestionar tareas complejas de RR. HH. garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de la normativa y las políticas de la empresa. También ofrece a los empleados una experiencia de chat de autoservicio impulsada por lenguaje natural.³⁹

106. Aumento de la productividad en el lugar de trabajo

Las grandes empresas se enfrentan a un reto persistente a la hora de optimizar el tiempo de los trabajadores del conocimiento, ya que dedican un esfuerzo considerable a tareas rutinarias como la preparación de correos electrónicos y reuniones, en lugar de a sus responsabilidades principales.

Un experimento de campo de seis meses con 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 reuniones.

Las mejoras más notables se produjeron en las tareas que los trabajadores podían ajustar de forma independiente, lo que pone de relieve las primeras ganancias de productividad, pero también subraya la necesidad de cambios organizativos más amplios para aprovechar plenamente la transformación impulsada por la IA.⁴⁰

> 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 sus operaciones de cadena de suministro en consecuencia. Esto puede ayudar a las empresas a reducir los costes de inventario, mejorar los plazos de cumplimiento de pedidos y reducir el desperdicio y el exceso de existencias.

Descubra cómo la IA generativa transforma las operaciones de la cadena de suministro prediciendo la demanda y optimizando los procesos.

Ejemplo real: Una destacada empresa de servicios farmacéuticos que opera en América, Europa y Asia-Pacífico se enfrentaba a retos recurrentes para alinear la demanda de los clientes con las entregas de los proveedores. Sus previsiones internas se basaban 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 centros y reducía el rendimiento general de la cadena de suministro.

Tres meses después de adoptar Kinaxis Maestro, el equipo de planificación pasó de un horizonte de previsión de una semana a uno de 18 meses. El sistema incorporó lanzamientos de productos, cambios en la cobertura de seguros y señales de oferta y demanda en tiempo real. Los principales resultados incluyeron:

• Aumento del 47 % en la precisión de las previsiones.
• Reducción del 14 % del inventario disponible.
• Mejora del 34 % en la rotación de inventario.
• Reducción significativa de las cancelaciones de pedidos de pacientes debidas a la disponibilidad de productos.⁴¹

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 actualizaciones de inventario en tiempo real. Estas son las ventajas 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: Ofrecen actualizaciones en tiempo real sobre los niveles de existencias y el estado de los pedidos.
• Atención al cliente: Gestionan consultas sobre disponibilidad de productos y detalles de pedidos.
• Mejor categorización: Utilizan machine learning 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 e impulsando la eficiencia logística.

Los principales beneficios incluyen:

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

Ejemplos reales:

El sistema ORION de UPS ha ahorrado más de 10 millones de galones de combustible al año, mejorando al mismo tiempo el rendimiento de las entregas puntuales.⁴²

DHL ha registrado un aumento del 15 % en las entregas puntuales y una reducción del 20 % en los retrasos de envío con su plataforma MySupplyChain impulsada por IA.⁴³

> 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 contribuir a garantizar la coherencia y precisión del lenguaje contractual.

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 contrato en toda su red de franquicias.

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

111. Cumplimiento contractual

Las empresas tienen miles de contratos con diversas condiciones negociadas. Los LLMs o las aplicaciones de IA generativa con capacidad de comprensión del lenguaje pueden:

• Categorizar contratos
• Identificar términos comunes
• Destacar términos únicos o poco frecuentes

112. Chatbots legales

La IA generativa permite a los chatbots ofrecer orientación jurídica básica interpretando las consultas de los usuarios y proporcionando respuestas claras y precisas. Estos chatbots pueden ayudar con cuestiones legales habituales, como los derechos de los inquilinos o los conceptos básicos de los contratos, y ayudar a los usuarios a preparar documentos legales sencillos mediante prompts guiados.

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

113. Gobernanza de la IA y automatización del cumplimiento

Las organizaciones están implantando 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 la IA y detección de sesgos
• Pistas de auditoría y resúmenes de decisiones explicables

Ejemplo real: Credo IA ofrece capacidades como IA Registry para la visibilidad del sistema, Governance Workspaces para la gestión del cumplimiento, Policy Intelligence para una supervisión estandarizada y Guardrails para garantizar el uso responsable de la IA generativa.

Disponible en configuraciones de nube pública, nube privada y autoalojadas, la plataforma permite a las organizaciones mantener la transparencia, el cumplimiento normativo y la rendición de cuentas a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.⁴⁴

> Aplicaciones de ventas

114. Generación de vídeos de ventas

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

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

La plataforma también permitió a Xerox localizar los materiales de formación para su plantilla mundial, al tiempo que mejoraba la implicación y la retención de conocimientos de más de 1.000 representantes de ventas.

115. Coaching de ventas

La IA generativa puede utilizarse para ofrecer coaching de ventas personalizado a cada representante, basado en sus datos de rendimiento y su 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 de ventas futuras. Así, los equipos de ventas pueden optimizar su pipeline y asignar los recursos de forma más eficaz.

117. Identificación y cualificación de leads

La IA puede utilizarse para identificar posibles leads de ventas basándose en los datos y el comportamiento de los clientes, y cualificarlos 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. 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 el de la figura siguiente) que ofrecen coherencia en la presentación de los hallazgos.

Figura 20: 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 alianza aumentó la precisión y la eficiencia de las auditorías al utilizar la IA para detectar anomalías y marcar transacciones de riesgo. Permitió a KPMG ofrecer información financiera más fiable a sus clientes.

119. Análisis de datos de documentos

Los procesos de auditoría analizan periódicamente extensos datasets financieros y operativos.

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

• Realización de cálculos
• Agregaciones
• Comparación de datasets

120. Monitoreo de riesgos en tiempo real

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

ChatGPT, por ejemplo, puede ayudar a los auditores a evaluar los niveles de riesgo, identificar áreas prioritarias para una investigación más profunda 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 marcar anomalías de auditoría para su examen posterior. Cuando se combina 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, proporcionándoles datos relevantes y pidiéndoles que busquen patrones extraños o inesperados.

122. Formación de auditores

En auditoría, ChatGPT puede formar a los auditores ofreciéndoles conocimientos, explicaciones y ejemplos relevantes para su trabajo. Puede ofrecer materiales educativos como:

• Conocimientos conceptuales
• Casos de estudio

> 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 de distintos ámbitos, las herramientas de IA pueden mejorar el trabajo en equipo interdisciplinar.

Ejemplo real: Se realizó un estudio con 776 profesionales de Procter & Gamble para evaluar el impacto de la IA, concretamente GPT-4, en el trabajo en equipo y el rendimiento individual en tareas de desarrollo de productos.⁴⁵ Entre las principales conclusiones del estudio figuran:

• Mejora del rendimiento: Las personas asistidas por IA rindieron a la par que los equipos tradicionales de dos personas sin IA, lo que indica que la IA puede reproducir los beneficios de la colaboración humana. Los equipos que utilizaron IA mostraron los niveles más altos de rendimiento, especialmente en la producción de soluciones de máxima calidad.
• Integración de conocimientos: 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, tendiendo puentes entre los silos de conocimiento tradicionales.
• Ganancias de eficiencia: Los participantes que utilizaron IA completaron las tareas entre un 12 y un 16 % más rápido que los que no la utilizaron, al tiempo que generaron soluciones más detalladas y extensas.
• Impacto emocional: Los usuarios de IA declararon un aumento de las emociones positivas, como entusiasmo y motivación, y una disminución de los sentimientos negativos, como ansiedad y 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 retos como el coste computacional, las limitaciones de memoria y la capacidad de manejar ventanas de contexto más largas manteniendo resultados de alta calidad.

Ejemplo real:

Según una investigación, se ha propuesto una nueva arquitectura neuronal denominada Retentive Network (ReN) como alternativa a los Transformers para los large language models.

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

Los resultados experimentales muestran que ReN iguala o supera el rendimiento de Transformer en benchmarks clave, al tiempo que permite una inference más rápida y un menor consumo de recursos.⁴⁶

> Aplicaciones de productividad y automatización

125. Agentes de flujo de trabajo con 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 de flujos de trabajo entre herramientas empresariales

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

• Claude Max: Ofrece la máxima 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 programación en Python y PHP.
• Tryshortcut: Proporciona explicaciones detalladas y funciones analíticas, lo que lo hace ideal para el modelado financiero.
• GPTExcel: Destaca por su compatibilidad con varios 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 otra área de aplicación

Preguntas frecuentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Las 125 mejores aplicaciones de IA generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 22 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

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The Guardian

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Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

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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

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y 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, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene una Maestría en Ciencias en Psicología Social y una Licenciatura en Artes en Relaciones Internacionales.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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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

The examples are real.

Responder

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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