Las 125 Principales Aplicaciones de IA Generativa

Basándonos en nuestro análisis de más de 30 casos de estudio y 10 benchmarks, donde 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 específicas por industria
• Aplicaciones de IA generativa específicas por función empresarial

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

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

Aplicaciones generales de IA generativa

> Aplicaciones de video

1. Generación de video

Las herramientas de producción de video impulsadas por IA, incluidos los generadores de video con IA, las plataformas de creación de contenido y las soluciones de edición, permiten a las empresas producir videos de alta calidad, personalizar el contenido y optimizar el rendimiento. Estas herramientas ayudan a reducir costos, gestionar la producción y permiten crear visuales dinámicos y abstractos en solo minutos.

Evaluamos las principales herramientas de generación de video con IA para determinar su eficacia en la creación de videos de demostración de productos de alta calidad para eCommerce.

Cada herramienta de IA se probó usando imágenes de stock y se calificó sobre 10 según el Cumplimiento de Prompt (precisión al seguir instrucciones), Precisión Física (física e interacciones realistas) e Integridad del Producto (consistencia 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 videos generados por IA aún no son completamente fiables para la visualización de productos de eCommerce sin un refinamiento adicional. Mejorar los prompts y hacer fine-tuning de los modelos de IA puede mejorar los resultados.

Ejemplo real: Netflix utilizó IA generativa por primera vez en un programa de televisión, añadiendo metraje generado por IA a la serie argentina de ciencia ficción "El Eternauta". El co-CEO Ted Sarandos afirmó que la IA ayudó a los equipos de VFX a crear escenas complejas, como un edificio derrumbándose, mucho más rápido y a menor costo que los métodos tradicionales, haciendo que la producción fuera financieramente viable.

Aunque esta medida ha suscitado preocupaciones sobre la pérdida de empleos en la industria del entretenimiento, Sarandos dijo que la IA está destinada a apoyar a los creadores humanos en lugar de reemplazarlos.¹

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

2. Predicción de video

Un sistema de predicción de video basado en GAN:

• Comprende tanto los elementos temporales como espaciales de un video
• Genera la siguiente secuencia basándose en ese conocimiento (Vea la figura a continuación)
• Distingue entre secuencias probables y no probables

Las predicciones de video 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 video utilizando la herramienta de script a video de Pictory, que ofrecía plantillas prediseñadas y una integración fluida de música y visuales.

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

3. Edición de video y animación con IA

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

Las aplicaciones incluyen:

• Videos de formación corporativa automatizados
• Resumen de videos para redes sociales
• Transferencia de estilo para narración animada

Ejemplo real: Runway Gen-3 permite la edición de video guiada por texto con consistencia de escena y control de movimiento, reduciendo el tiempo de postproducción en más del 70% para 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 especificados. Por lo tanto, es posible generar el material visual necesario de forma rápida y sencilla.

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 (Vea la figura a continuación).

Figura 1: Esta imagen generada por IA se produjo basándose en la descripción de texto de "Ositos de peluche comprando alimentos al estilo ukiyo-e".⁴

Ejemplo real: Coca-Cola, trabajando con OpenAI y Bain & Company, lanzó la plataforma "Create Real Magic".

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

5. Traducción semántica de imagen a foto

Basándose en una imagen semántica o 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 3: Generación de Diseños de Probabilidad de Asignación de Espacio Sintético Basados en GAN Condicionales Entrenados.⁶

6. Conversión de imagen a imagen

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

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

7. Aumento de resolución de imagen (superresolución)

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

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

8. Copilotos de diseño con IA

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

Las aplicaciones incluyen:

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

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

9. Generación de formas 3D

En esta área, la investigación está en curso para crear versiones 3D de alta calidad de objetos. Utilizando la generación de formas basada en GAN, se pueden lograr mejores formas en términos de su semejanza con la fuente. 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 con simulación

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

Figura 4: SP-GAN: Generación y Manipulación de Formas 3D Guiada por Esferas.⁹

> Aplicaciones de audio

10. Generador de texto a voz

Las GAN permiten la producción de audio de voz realista. Para lograr resultados realistas, los discriminadores sirven 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 materiales de audio para hacerlos más atractivos, y el mismo método también puede ser útil para crear materiales educativos para personas con discapacidad visual. Además de eliminar el gasto de artistas de voz y equipos, el TTS también proporciona a las empresas muchas opciones en términos de idioma y repertorio vocal.

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

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

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

Esta asociación introdujo más de 50 voces en 25 idiomas en la plataforma de Twilio y proporcionó a los desarrolladores nuevos 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 la IA generativa relacionada con el audio implica generar voces a partir de fuentes de audio existentes. Con la conversión STS, las locuciones se pueden crear fácil y rápidamente, lo que es ventajoso para industrias como los videojuegos y el cine.

Con estas herramientas, es posible generar locuciones para un documental, un comercial o un juego sin contratar a un artista de voz.

12. Generación de música

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

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

> Aplicaciones basadas en texto

13. Generación de ideas

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

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

14. Generación de texto

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

Crear diálogos, titulares o anuncios a través de la IA generativa es una práctica común en las industrias del marketing, los videojuegos y la comunicación.

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

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

Por ejemplo, un estudio de 2025 investigó si las personas pueden diferenciar entre las 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 grande, 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 fueron calificadas más alto 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, las preocupaciones éticas como la tecnofobia y el equilibrio entre la creatividad y la práctica basada en la evidencia deben abordarse cuidadosamente a medida que el papel de la IA en la salud mental continúa evolucionando.¹³

Ejemplo real: Brain2Qwerty de Meta AI decodifica oraciones 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 enfocaran en estímulos externos, Brain2Qwerty interpreta los movimientos naturales de escritura, haciendo que la decodificación de ondas cerebrales sea más intuitiva. El modelo se compone de tres módulos clave:

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

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

Aunque es prometedor, el enfoque enfrenta desafíos, incluida la necesidad de decodificación en tiempo real, la portabilidad y disponibilidad limitadas del equipo MEG, y pruebas adicionales para personas con discapacidades motoras o del habla.¹⁴

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

15. Creación de contenido personalizado

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

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

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

16. Análisis de sentimiento/clasificación de texto

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

La IA generativa puede utilizarse en el análisis de sentimiento generando datos de texto sintético que están etiquetados con varios sentimientos (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Estos datos sintéticos pueden luego usarse para entrenar modelos de deep learning para realizar análisis de sentimiento en datos de texto del mundo real.

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

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

Figura 5: El Impacto de la Generación de Texto Sintético para el Análisis de Sentimiento Usando Modelos Basados en GAN.

17. Búsqueda inteligente

La Búsqueda Inteligente aprovecha el procesamiento de 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 coincidencias exactas de palabras.

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

La búsqueda inteligente se aplica ampliamente en todas las industrias. En eCommerce, la Búsqueda Inteligente puede ayudar a los clientes a localizar productos de manera eficiente, mientras que en entornos empresariales, permite la recuperación fácil de documentos y recursos.

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

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

> Aplicaciones basadas en código

18. Generación de código

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

Además, Ancileo integró la gestión de tickets y 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 6: Generando un formulario HTML y código de envío JavaScript con OpenAI ChatGPT.

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

Esta herramienta automatiza las transformaciones de código, reduciendo el tiempo de actualización de 50 días de desarrollador a solo unas pocas horas y ahorrando un estimado de 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 costos de infraestructura, lo que resultó en 260 millones de dólares en ganancias de eficiencia anuales. Esto destaca cómo la IA puede impulsar importantes mejoras de productividad en el mantenimiento de software para grandes empresas.¹⁶

19. Completado de código

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

20. Revisión de código

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

21. Corrección de errores

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

22. Refactorización de código

La IA generativa puede utilizarse para automatizar el proceso de refactorización de código, facilitando su mantenimiento y actualización a lo largo del tiempo.

23. Verificación de estilo de código

La IA generativa puede analizar el código para verificar el cumplimiento de las pautas de estilo de codificación, asegurando la consistencia y legibilidad en toda la base de código.

24. Generación de casos de prueba

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

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

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

Los equipos no técnicos, como los de legal y marketing, lo utilizan para construir herramientas internas, automatizar procesos repetitivos y realizar experimentos sin necesidad de experiencia en 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. Comprender los requisitos descritos en lenguaje sencillo puede traducirlos en comandos específicos o fragmentos de código en el lenguaje de programación o framework de automatización de pruebas deseado.

Figura 7: NLP a scripts de prueba a través de ChatGPT-4.

26. Mantenimiento de scripts de prueba

ChatGPT puede ayudar a gestionar los scripts de prueba detectando código obsoleto o duplicado, ofreciendo mejoras y actualizándolos automáticamente según 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 correo electrónico 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 proporcionar un resumen, incluyendo el número de pruebas aprobadas/fallidas, la cobertura de pruebas y los problemas potenciales.

> Otras aplicaciones

29. IA conversacional

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

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

Figura 8: 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 a Daisy, una IA conversacional realista. Daisy está diseñada para involucrar a los estafadores en conversaciones largas, 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 pasatiempos como tejer. Al engañar a los estafadores haciéndoles creer que han contactado a una persona real, Daisy interrumpe sus operaciones y destaca tácticas comunes para educar al público sobre la prevención de estafas.

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

Explore los tipos de IA conversacional.

30. Síntesis de datos

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

31. Visualización de datos

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

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

Figura 9: Análisis de datos con el intérprete de código de ChatGPT.

Descubra qué es el Intérprete de Código de ChatGPT y sus diversos casos de uso.

32. Conversión de archivos

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

33. Resolución de problemas matemáticos

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

Figura 10: Resolviendo problemas matemáticos con los plugins de ChatGPT de OpenAI.¹⁹

34. Asistentes de IA multimodales

Los avances recientes, como GPT-4o de OpenAI, Gemini 1.5 Pro de Google y Claude 3.5 de Anthropic, han unificado la comprensión de texto, imagen y audio en un solo modelo. Estos asistentes multimodales procesan y generan múltiples formatos simultáneamente.

Las aplicaciones incluyen:

• Chat de voz y video en tiempo real con razonamiento contextual
• Respuesta a preguntas visuales e interpretación de gráficos
• Sistemas de servicio al cliente de "ver, oír, responder"

Ejemplo real: GPT-4o de OpenAI integra reconocimiento de voz, visión y generación de texto, permitiendo a los usuarios mantener conversaciones habladas naturales con análisis visual en tiempo real de objetos o documentos.²⁰

Aplicaciones de IA generativa específicas por industria

> Aplicaciones en salud

35. Descubrimiento y desarrollo de fármacos

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

Ejemplo real: LeewayHertz²¹ desarrolla agentes 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: Examina bibliotecas químicas, genera nuevas moléculas y optimiza las propiedades moleculares.
• Evaluación preclínica: Predice el comportamiento de los fármacos y las posibles interacciones, garantizando la seguridad y la eficacia.
• Reposicionamiento de fármacos: Encuentra nuevas aplicaciones para fármacos existentes analizando bases de datos y vías de enfermedades.
• Diseño de ensayos clínicos: Analiza datos de pacientes para diseños de ensayos dirigidos, mejorando la eficiencia y las tasas de éxito.

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

Las aplicaciones incluyen:

• Generación de moléculas a medida con mayor relevancia biológica.
• Diseño de terapéuticos multi-diana.
• 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 basándose en las declaraciones de los pacientes y los resultados de las pruebas.²³ Luego, estos modelos pueden elaborar planes de tratamiento individualizados adaptados específicamente al historial médico, los síntomas y más del paciente.

Ejemplo real: AI4BetterHearts es una iniciativa global liderada por la Fundación Novartis, Microsoft AI for Health y socios para mejorar la salud cardiovascular uniendo y analizando datos de salud cardíaca.

La colaboración tiene como objetivo eliminar los silos de datos y aprovechar el machine learning para transformar los sistemas de salud de una atención reactiva a una preventiva. En asociación con el Health Systems Innovation Lab de Harvard, la iniciativa examina el rendimiento de los sistemas de salud en 80 países, con conocimientos que complementan la Red de Equidad en Salud AI4HealthyCities.²⁴

37. Imagen médica mejorada

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, produciendo resultados mejorados.

38. Gestión de la salud poblacional

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

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

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

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

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

39. Chatbots de IA para verificación de síntomas

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

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

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

• Precisión diagnóstica limitada: Los verificadores 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 usarlos con precaución y no como un sustituto del asesoramiento profesional.
• Falta de empatía: Estas herramientas no pueden proporcionar el apoyo emocional, la tranquilidad o la orientación personalizada que ofrecen los profesionales de la salud, 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 desalentar la búsqueda de atención médica adecuada cuando sea necesario.
• Preocupaciones legales y de privacidad: Los errores en el asesoramiento o el manejo de datos personales podrían dar lugar a problemas legales, especialmente en regiones con leyes de privacidad estrictas como HIPAA. Un diseño adecuado debe priorizar el cumplimiento y la seguridad de los datos.

40. Agentes de IA en salud

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

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

41. Automatización de documentación regulatoria

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

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

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

Al reducir el número de redactores de más de 50 a solo tres, la empresa ha logrado una reducción del 94% en personal y del 92% en ahorro de costos, manteniendo la precisión a través de la supervisión humana.

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

42. Generación de datos sintéticos en salud

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

Los casos de uso incluyen:

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

> Aplicaciones en educación

43. Lecciones personalizadas

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

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

44. Diseño de cursos

Desde diseñar planes de estudio y evaluaciones hasta personalizar el material del curso según las necesidades individuales de los estudiantes, la IA generativa puede ayudar a que la enseñanza sea más eficiente y eficaz.

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

45. Creación de contenido para cursos

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

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

Figura 11: 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 retroalimentación en tiempo real desde la comodidad de sus hogares. Esto la convierte en una solución ideal para aquellos niños que pueden no tener acceso a la educación presencial tradicional.

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

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

Figura 12: Generación de preguntas personalizadas de Khanmigo de Khan Academy para un aprendizaje más profundo.²⁷

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

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

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

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

47. Protección de la privacidad de datos para modelos analíticos

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

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

48. Restauración de materiales de aprendizaje antiguos

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

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

> Aplicaciones en moda

49. Diseño creativo para diseñadores de moda

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

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

Figura 13: Prendas generadas por ClothingGAN.

50. Convertir bocetos en imágenes a color

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

51. Generación de modelos de moda representativos

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

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

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

Dreszer argumenta que la IA requiere un trabajo significativo y debe entenderse como parte de un largo proceso creativo en lugar de un atajo. Ella ve el momento actual como una etapa temprana en la integración más amplia de la IA en los flujos de trabajo artísticos, con los artistas determinando cómo adaptarse a herramientas en rápida evolución.²⁹

52. Análisis de marketing y tendencias para marcas de moda

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

• La combinación de una variedad de técnicas, como el machine learning y la programación probabilística. Estas técnicas permiten modelos generativos potentes que consideran los deseos del cliente en el negocio de la moda.
• La generación de opciones profundamente personalizadas para deseos específicos del consumidor que van más allá de lo que los análisis tradicionales y los algoritmos de demanda del cliente pueden hacer.

También mejora las capacidades de marketing de moda mediante:

• La utilización del análisis de datos, el procesamiento de lenguaje natural y el machine learning para crear una gama de productos altamente adaptada y personalizada para el público objetivo
• El diseño de correos electrónicos, páginas web, subtítulos y anuncios adaptados a los intereses y preferencias de una persona específica para involucrarla
• La creación de contenido de marketing y publicidad creativo y auténtico que probablemente arrase en los resultados de búsqueda

53. Cosmética con IA generativa

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

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

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

> Aplicaciones en banca

54. Detección de fraude

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

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

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

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

55. Gestión de riesgos

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

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

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

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

Figura 14: Generación de Explicaciones Fáciles de Entender para Denegaciones de Préstamos Usando Redes Generativas Adversariales.³²

57. Protección de la privacidad de datos

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

Para más información, puede consultar:

• Aplicaciones de IA generativa en servicios financieros

> Aplicaciones en videojuegos

58. Generación de contenido procedural

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

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

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

59. Análisis del comportamiento del jugador

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

60. Comportamiento de personajes no jugables (NPC)

La IA generativa puede crear comportamientos de NPC realistas y dinámicos, como la IA enemiga y las interacciones con NPC. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a crear mundos de juego más inmersivos y desafiantes.

61. Diseño de interfaz de usuario

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

62. Pruebas de juegos

Las herramientas de programación generativa pueden utilizarse para automatizar las pruebas de juegos, como la identificación de bugs y glitches y la provisión de retroalimentación sobre el equilibrio del juego. Esto puede ayudar a los desarrolladores de juegos a reducir el tiempo y los costos de prueba y mejorar la calidad general de sus juegos.

> Aplicaciones en viajes

63. Verificación de identidad

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

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

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

64. Recomendaciones personalizadas de viajes y destinos

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

> Aplicaciones en comercio minorista

65. Recomendaciones de productos

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

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

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

66. Diseño de productos y expositores

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

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

67. Generación automatizada de contenido para comercio minorista

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

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

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

69. Asistentes de compras virtuales

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 a través del proceso de compra.

> Aplicaciones en seguros

70. Documentación de pólizas

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

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

Maya de Lemonade interactúa con los clientes en tiempo real, recopila información y genera documentos de póliza al instante para gestionar el proceso de solicitudes de seguros para 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 datos históricos de clientes para simular escenarios futuros y riesgos asociados. Dichas simulaciones apoyan el entrenamiento de modelos predictivos destinados a mejorar la estimación del riesgo y determinar las primas de seguro apropiadas.

72. Detección de fraude

La IA generativa puede generar ejemplos de reclamaciones fraudulentas y no fraudulentas, que pueden utilizarse para entrenar modelos de machine learning para detectar fraude. Estos sistemas ayudan a identificar reclamaciones potencialmente fraudulentas de manera temprana, contribuyendo al ahorro de costos para las aseguradoras.

73. Perfilado de clientes

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

74. Procesamiento de reclamaciones

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

75. Generación de pólizas

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

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

76. Análisis predictivo y modelado de escenarios

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

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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> Aplicaciones en fabricación

77. Mantenimiento predictivo

Mediante el uso de algoritmos de deep learning, los fabricantes pueden predecir fallos de equipos y mantener sus equipos de manera 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 para abordar el tiempo de inactividad operativa en sus líneas de producción.

A través de la monitorización de maquinaria basada en IoT, BlueScope detectó fallos de equipos más temprano, lo que ayudó a reducir el desperdicio de recursos y mejorar la eficiencia de producción.

78. Control de calidad

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

79. Planificación de producción y gestión de inventario

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

Aplicaciones de IA generativa específicas por función empresarial

> Aplicaciones en servicio al cliente

80. Respuestas personalizadas al cliente

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

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

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

81. Soporte al cliente multilingüe

El soporte multilingüe ofrecido por herramientas de IA generativa como ChatGPT para el servicio al cliente implica utilizar las capacidades de LLM del sistema para proporcionar soporte a clientes que hablan diferentes idiomas. Las herramientas de IA conversacional pueden entrenarse en una variedad de idiomas y pueden traducir mensajes de un idioma a otro en tiempo real.

Figura 15: Una respuesta multilingüe ejemplar generada por ChatGPT. Descubra las diversas aplicaciones empresariales de ChatGPT.

82. Respuestas rápidas a consultas y quejas de clientes

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

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

Ejemplo real: 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 en los centros de ayuda, permitiendo a los agentes centrarse más en tareas atractivas y proporcionando a los usuarios soluciones oportunas.

El equipo de DT de ServiceNow ha ahorrado 5,5 millones de dólares anuales a través de este método, con una tasa de desviación de ITSM del 54% y Now Support logrando casi un 20% de evitación de casos. Este enfoque garantiza resoluciones rápidas y mejora la satisfacción, ya que el 56% de los clientes informan experiencias positivas con soluciones resumidas por IA.³³

83. Creación de correos electrónicos para clientes

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

Figura 16: ChatGPT proporciona una plantilla de correo electrónico para un problema específico 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 en la página de preguntas frecuentes o la base de conocimientos de una empresa para reconocer y responder a preguntas comunes de los clientes.

> Aplicaciones en finanzas

86. Asesoramiento financiero y de inversión personalizado

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

87. Automatización de cuentas por pagar/procesamiento de facturas

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

Figura 17: Procesamiento de facturas con IA generativa.³⁴

Los equipos de cuentas por pagar no necesitan cambiar sus sistemas de registro, como el ERP, para aprovechar dichas tecnologías; su ERP puede enriquecerse a través de plugins como se describe aquí: automatización de cuentas por pagar de Blackbaud.

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

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

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

El banco ha ampliado desde entonces a 3.300 licencias y planea un mayor crecimiento en 2025.

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

> Aplicaciones en 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 video y campañas de correo electrónico.

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

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

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

Figura 18: Contenido generado por IA para anunciar un nuevo modelo de coche eléctrico usando ChatGPT.

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

• Eficiencia mejorada: 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 configuraciones de voz de marca permitieron la generación de contenido alineado con la marca desde el principio.
• Reducción de costos: La integración con Narrato condujo a una disminución del 80% en los costos de producción de contenido. Esta eficiencia permitió a Site Smart reasignar recursos de manera más efectiva mientras se enfocaba en áreas que generan mayor valor para sus clientes.
• Control de calidad mejorado: La plataforma de Narrato proporcionó un espacio de trabajo centralizado con una colaboración mejorada y errores reducidos. La integración de IA aseguró la consistencia del contenido y la alineación con el tono de marca, minimizando la necesidad de revisiones extensas.

89. Experiencia del cliente personalizada

ChatGPT y otras herramientas generativas similares, con su procesamiento de lenguaje natural, pueden generar contenido personalizado para sus clientes basado en sus preferencias, comportamiento pasado y datos demográficos. Esto puede ayudarle a crear contenido dirigido que resuene con su audiencia, lo que lleva a una mayor participación y tasas de conversión.

Consulte la IA conversacional para ventas para descubrir cómo mejora las interacciones con los clientes

90. Investigación de audiencia

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

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

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

91. Redacción de descripciones de productos

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

92. Creación de encuestas a clientes

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

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

93. Generación de anuncios de video o demostraciones de productos

Las aplicaciones de generación de video en IA generativa incluyen:

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

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

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

94. Campañas de email marketing

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

Las herramientas de IA generativa pueden utilizarse para generar:

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

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

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

Aplicaciones de SEO

95. Generación de ideas de temas para redacción de contenido

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

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

96. Realización de investigación de palabras clave

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

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

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

Figura 19: Generando ideas de palabras clave para contenido de marketing B2B con ChatGPT.

97. Encontrar los títulos adecuados

Las herramientas generativas como ChatGPT pueden generar títulos amigables para SEO asegurando 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, típicamente dentro del límite de 60-70 caracteres para una visualización óptima en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.
• Llamativos y propensos a atraer clics, lo que puede ayudar a mejorar la tasa de clics (CTR) y, en última instancia, el SEO

98. Agrupación de la intención de búsqueda

Comprender la intención de búsqueda detrás de una consulta es crucial para crear contenido que aborde con precisión y eficacia las necesidades del cliente, lo que lleva a una mayor participación y conversiones.

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

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

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

99. Creación de estructura de contenido

Herramientas como ChatGPT pueden ayudar a crear una estructura de contenido generando esquemas y sugerencias de organización para un tema determinado. Esto puede ser útil para la maximización del SEO porque el contenido bien estructurado y organizado no solo proporciona una mejor experiencia de usuario, sino que también ayuda a los motores de búsqueda a comprender el contexto y la relevancia del contenido.

Figura 20: ChatGPT crea la estructura del contenido.

100. Generación de meta descripciones

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

ChatGPT puede utilizarse para crear meta descripciones efectivas generando resúmenes del contenido que describan con precisión y concisión 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 el contenido de un sitio web. Ayuda a los motores de búsqueda a comprender la estructura y organización de un sitio web. El código del sitemap proporciona información sobre cada página, como su URL, la fecha de la última modificación y su prioridad en relación con otras páginas del sitio.

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

> Aplicaciones en RRHH

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 particular.

Ejemplo real: Para procesar y recuperar currículums relevantes basados en descripciones de puestos en lenguaje natural, DataToBiz desarrolló un filtro de currículums impulsado por IA. Utilizando búsqueda semántica y modelos de lenguaje grandes (LLMs), el filtrado de currículums permitió la interpretación y coincidencia de 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 del usuario, optimizando la eficiencia operativa y permitiendo una adquisición estratégica de talento, lo que resultaría en una selección de candidatos más rápida y precisa.³⁸

103. Creación de preguntas de entrevista

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

Figura 21: 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 videos de formación, manuales y otra documentación.

105. Soporte al empleado con chatbots de IA

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

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

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

Los chatbots de RRHH impulsados por IA y los asistentes virtuales agilizaron el proceso de solicitud, reduciendo el tiempo de solicitud 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 RRHH de IBM aprovechan una biblioteca completa de automatizaciones de IA conversacional prediseñadas, denominadas "skill-flows". Estas automatizaciones ayudan a gestionar tareas complejas de RRHH al tiempo que garantizan el cumplimiento de las regulaciones y políticas de la empresa. También proporciona a los empleados una experiencia de chat de autoservicio impulsada por lenguaje natural.⁴⁰

106. Aumentar la productividad en el lugar de trabajo

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

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

Las mejoras más notables ocurrieron en tareas que los trabajadores podían ajustar de forma independiente, lo que destaca las ganancias tempranas de productividad, pero también subraya la necesidad de cambios organizativos más amplios para lograr una transformación completa impulsada por la IA.⁴¹

> Aplicaciones en 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 costos de inventario, mejorar los tiempos de cumplimiento de pedidos y reducir el desperdicio y el exceso de existencias.

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

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

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

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

108. Gestión de inventario con chatbots de IA

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

• Compras automatizadas: Los chatbots de IA pueden reponer artículos automáticamente según los umbrales de stock.
• Seguimiento de inventario: Proporcionan actualizaciones en tiempo real sobre los niveles de stock y los estados de los pedidos.
• Soporte al cliente: Gestionan consultas sobre la disponibilidad de productos y los detalles de los pedidos.
• Categorización mejorada: 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 beneficios clave incluyen:

• Planificación de rutas rentable y entregas puntuales.
• Gestión más inteligente de vehículos y flotas con mejor uso de 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 anualmente mientras mejora el rendimiento de las entregas puntuales.⁴³

DHL ha experimentado un aumento del 15% en las entregas puntuales y una reducción del 20% en los retrasos de envíos utilizando su plataforma impulsada por IA MySupplyChain.⁴⁴

> Aplicaciones legales

110. Generación de contratos

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

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

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

111. Cumplimiento contractual

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

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

112. Chatbots legales

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

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

113. Gobernanza de IA y automatización del cumplimiento

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

Las aplicaciones incluyen:

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

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

Disponible en configuraciones de nube pública, nube privada y autoalojada, la plataforma permite a las organizaciones mantener la transparencia, el cumplimiento regulatorio y la responsabilidad en todo el ciclo de vida de la IA.⁴⁵

> Aplicaciones en ventas

114. Generación de videos de ventas

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

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

La plataforma también permitió a Xerox localizar materiales de formación para su fuerza laboral global mientras mejoraba la participación y la retención de conocimientos para más de 1.000 representantes de ventas.

115. Coaching de ventas

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

116. Previsión de ventas y optimización del pipeline

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

117. Identificación y cualificación de leads

La IA puede utilizarse para identificar leads de ventas potenciales basándose en los datos y el comportamiento del cliente, y cualificar leads según su probabilidad de conversión. Además, puede generar tácticas de ventas y campañas personalizadas para generar leads.

> Aplicaciones en auditoría

118. Automatización de informes de auditoría

Los procesos manuales, como la elaboración de informes, pueden llevar mucho tiempo y ser propensos a errores. Los modelos generativos como ChatGPT pueden ayudar a los auditores a automatizar tareas repetitivas, como el papeleo y los informes. Específicamente, pueden producir informes estandarizados (como la figura a continuación) que ofrecen consistencia en cómo se presentan los hallazgos.

Figura 22: Generando 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 procesos de auditoría.

Esta asociación aumentó la precisión y eficiencia de las auditorías al usar IA para detectar anomalías y marcar transacciones riesgosas. Permitió a KPMG proporcionar información financiera más fiable a sus clientes.

119. Análisis de datos de documentos

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

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

• Realización de cálculos
• Agregaciones
• Comparaciones de datasets

120. Monitorización de riesgos en tiempo real

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

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

121. Reconocimiento de patrones y detección de anomalías

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

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

122. Formación de auditores

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

• Conocimiento conceptual
• Casos de estudio

> Aplicaciones en 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 conocimiento en todos los dominios, las herramientas de IA pueden mejorar el trabajo en equipo interdisciplinario.

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

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

124. IA generativa en la investigación de IA

A medida que aumenta la demanda de capacidades generativas, los investigadores están explorando nuevas arquitecturas e innovaciones de entrenamiento para mejorar la eficiencia, la escalabilidad y el rendimiento.

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

Ejemplo real:

Según investigaciones recientes, se ha propuesto una nueva arquitectura neuronal llamada Retentive Network (ReN) como alternativa a los Transformers para modelos de lenguaje grandes.

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

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

> Aplicaciones de productividad y automatización

125. Agentes de flujo de trabajo con IA

Los agentes de IA pueden realizar tareas de extremo a extremo 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 valorar su precisión, características y precios. Estos son algunos de los resultados:

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

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

*Una industria, función empresarial u otra área de aplicación

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

Enlaces de referencia

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Cem Dilmegani

Analista principal

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

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla es licenciada en Psicología Social y 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!

Responder

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Responder

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

Responder