La inteligencia artificial está dejando de ser una promesa tecnológica para convertirse en una herramienta real de transformación operativa. En el sector servicios, donde la eficiencia, la gestión de datos y la optimización de procesos son claves para competir, la IA abre nuevas posibilidades para automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones y liberar a los equipos de trabajos repetitivos.

Hablamos con Pablo Menor, Co-Fundador de Zelvion Tech, sobre cómo aplicar la inteligencia artificial a procesos de negocio de forma práctica, medible y orientada a resultados.

 

Muchas empresas del sector servicios están explorando la IA, pero no siempre saben por dónde empezar. ¿Cuál suele ser el primer proceso de negocio en el que tiene más sentido aplicar inteligencia artificial?

Yo creo que el mejor punto de partida suele estar en toda la parte operativa y administrativa de la empresa. Son procesos donde existe un gran volumen de tareas repetitivas, mucha gestión documental y mucho tiempo invertido en actividades que realmente no aportan un valor diferencial.

Ahí es donde la inteligencia artificial suele generar un retorno muy rápido. Hablamos de automatizar la clasificación de documentación, extraer información de documentos, generar respuestas automáticas, asistir a los empleados en tareas internas o mejorar la atención al cliente mediante asistentes inteligentes.

Además, normalmente son proyectos relativamente acotados, con una inversión razonable y cuyo impacto puede medirse desde el principio. Nuestra recomendación siempre es empezar por casos de uso concretos que resuelvan un problema real y que permitan demostrar el valor antes de abordar iniciativas más grandes.

 

Desde vuestra experiencia, ¿qué diferencia a un proyecto de IA que realmente genera impacto operativo de uno que se queda en una prueba piloto o en una herramienta más?

Durante los últimos años hemos visto muchas empresas invertir en proyectos de inteligencia artificial simplemente porque era una tecnología de moda. Se han desarrollado muchos pilotos y pruebas de concepto que nunca llegaron a producción porque el objetivo no era resolver un problema de negocio, sino incorporar IA.

Un buen proyecto empieza definiendo muy bien el problema, estableciendo métricas claras para medir el impacto y entendiendo cómo se va a integrar la solución dentro de la operativa diaria de la empresa.

Nosotros siempre intentamos validar la solución mediante un prototipo que permita medir resultados desde el principio. A partir de ahí, se itera junto al cliente hasta construir una herramienta que realmente utilicen las personas.

Y algo que consideramos igual de importante es que no todo necesita inteligencia artificial. De hecho, en varias ocasiones hemos recomendado a clientes desarrollar una solución tradicional porque era la opción más eficiente para resolver su necesidad.

 

En sectores muy intensivos en personas, tareas repetitivas y gestión de información, ¿qué tipo de procesos veis más preparados para ser automatizados o asistidos con IA?

Si hablamos de inteligencia artificial aplicada al software, y no de robótica, el mayor potencial está en todos aquellos procesos donde existe una gran carga de trabajo administrativo y de gestión de información.

La IA puede encargarse de leer documentación, generar presupuestos, revisar contratos, procesar facturas, clasificar correos, elaborar informes, extraer datos de formularios o asistir a los empleados en la búsqueda de información.

El objetivo no es sustituir el trabajo de las personas, sino eliminar las tareas más repetitivas para que puedan dedicar su tiempo a actividades de mayor valor añadido, donde realmente aportan experiencia, criterio y capacidad de decisión.

En nuestra experiencia, cuanto mayor es el volumen de información que una empresa procesa cada día, mayor suele ser el potencial de automatización.

 

Habláis del concepto de “gemelo digital operativo”. ¿Cómo puede ayudar a una empresa de servicios a entender mejor su operativa, detectar ineficiencias y tomar mejores decisiones?

Muchas empresas quieren incorporar inteligencia artificial, pero todavía no tienen resuelto el problema dell dato que es el más importante.

El concepto de gemelo digital operativo consiste precisamente en construir una representación digital de cómo funciona realmente la empresa. Es decir, conectar procesos, herramientas, comunicaciones y datos para disponer de una visión completa de la operativa.

Una vez existe esa base, es posible monitorizar procesos, detectar cuellos de botella, simular escenarios y tomar decisiones basadas en información objetiva. Además, ese entorno se convierte en el punto de partida ideal para incorporar inteligencia artificial de forma efectiva.

Al final, la calidad de cualquier sistema de IA depende directamente de la calidad de los datos sobre los que trabaja. Sin una buena base de datos e integración entre sistemas, es muy difícil obtener resultados fiables.

 

Uno de los grandes retos es conectar datos, herramientas y equipos que muchas veces trabajan de forma dispersa. ¿Qué papel juega la infraestructura de datos antes de incorporar soluciones de IA?

Lo más importante de todo.  Antes de hablar de inteligencia artificial, hay que hablar de datos.

En muchas empresas nos encontramos información distribuida entre diferentes aplicaciones, hojas de excel, correos electrónicos o sistemas que ni siquiera están conectados entre sí. Con la información  fragmentada, cualquier solución de IA tiene muchas limitaciones.

Una parte muy importante de nuestro trabajo consiste primero en integrar herramientas, unificar la información y construir una infraestructura de datos sólida sobre la que después puedan desarrollarse soluciones inteligentes.

La inteligencia artificial es la capa de inteligencia, pero la infraestructura de datos es la que sostiene todo el sistema. Sin esa base, es muy complicado generar valor real.

 

Mirando a los próximos años, ¿cómo crees que evolucionará la relación entre IA y procesos de negocio? ¿Veremos empresas cada vez más automatizadas, más predictivas o directamente más autónomas en determinadas áreas?

Ya estamos viendo empresas más y más automatizadas y donde el análisis de datos es crucial para la toma de decisiones. Vamos hacia un punto donde la IA no solo ayude en el análisis sino también directamente en la toma de la decisión.

Cualquier empresa querría un sistema que le permita realizar acciones antes de que aparezcan los problemas.