La inteligencia artificial ha ocupado un espacio cada vez mayor dentro de las empresas. El avance de los modelos y, sobre todo, de los agentes capaces de ejecutar tareas e interactuar con diferentes sistemas amplió considerablemente lo que puede hacerse con la tecnología. Actividades que antes dependían exclusivamente de personas trabajando frente a un computador ya pueden, en muchos casos, ser automatizadas o ejecutadas con el apoyo de empleados digitales.
Esta transformación no comenzó ahora. La experiencia con inteligencia artificial aplicada a los negocios ha venido evolucionando durante algunos años, inicialmente en actividades más relacionadas con la atención y la relación con el público. A partir de estas aplicaciones, fue posible percibir que los agentes podrían asumir funciones más amplias, pasando a actuar también en ventas, soporte y otros procesos de la empresa.
Así fue como la idea del empleado digital ganó espacio: en lugar de utilizar la inteligencia artificial solo para responder preguntas o generar contenidos, es posible incorporarla dentro de la operación para ejecutar funciones específicas, utilizando las herramientas y sistemas necesarios para realizar ese trabajo.
De la conversación al proceso
Un empleado digital de atención puede recibir una solicitud, orientar a un cliente y canalizar una demanda. Pero, conforme este agente obtiene acceso a otras herramientas, su actuación puede extenderse a diferentes etapas de la relación con ese cliente.
En el contexto comercial, por ejemplo, la inteligencia artificial puede participar desde el primer contacto hasta etapas posteriores del recorrido. Puede trabajar con conversaciones, acompañar información en el CRM, apoyar la gestión de leads y participar en automatizaciones vinculadas a la relación con el cliente.
Esto representa un cambio importante en la forma en que las empresas pueden usar la tecnología. El objetivo deja de ser simplemente automatizar una tarea específica y pasa a ser la construcción de una operación en la que distintas actividades estén conectadas.
Esa misma lógica puede aplicarse a otras áreas. La comunicación es un ejemplo. Una operación de comunicación involucra mucho más que la publicación de un post. Existe investigación, análisis de mercado, seguimiento de competidores, benchmarking, definición de posicionamiento, producción, pruebas y evaluación de resultados. Parte de ese trabajo puede ejecutarse por agentes que trabajan en paralelo, a una escala difícil de alcanzar con una operación exclusivamente humana.
Esto no significa que todo el proceso deba entregarse a la inteligencia artificial. Hay actividades que dependen de análisis, contexto, experiencia y autoría humana. El punto es entender qué partes del proceso pueden ser asumidas por la tecnología y cómo las personas pueden concentrar su trabajo en aquello en lo que su participación es más relevante.
El cambio de perspectiva: pensar en el proceso completo
Una de las dificultades más comunes en la adopción de inteligencia artificial es mirar la tecnología desde tareas aisladas. Una empresa puede pensar en usar IA para escribir un post, responder mensajes u organizar determinada información. Todas esas aplicaciones pueden ser útiles, pero no necesariamente representan una transformación significativa en la operación.
La mayor ganancia aparece cuando la empresa comienza a analizar el proceso completo. En lugar de pensar solo en la creación de un post, por ejemplo, es posible observar toda la operación de comunicación: qué temas deben investigarse, cómo se está posicionando el mercado, qué contenidos deben producirse, cómo se testearán y de qué manera los resultados se utilizarán para orientar los próximos contenidos.
Lo mismo vale para ventas, atención o cualquier otra área. La inteligencia artificial puede ejecutar una tarea, pero su potencial aumenta cuando está inserta en un flujo mayor, en el que una actividad alimenta la siguiente y la información se utiliza a lo largo de todo el proceso.
Este tipo de diseño también ayuda a evitar un problema común: invertir en automatizaciones que funcionan técnicamente, pero que tienen poco impacto en los resultados de la empresa.
La inteligencia artificial también está cambiando la forma de aparecer en internet
El cambio no ocurre solo dentro de las operaciones. El comportamiento de quienes buscan información también está cambiando. Durante mucho tiempo, las empresas trabajaron para aparecer en los motores de búsqueda mediante páginas, palabras clave y enlaces. Con la popularización de las herramientas de inteligencia artificial, una parte de las búsquedas pasó a realizarse directamente en entornos capaces de interpretar una pregunta y presentar una respuesta.
Esto crea una nueva preocupación para las empresas: además de ser encontradas por los motores tradicionales, necesitan estar presentes en las respuestas producidas por estos sistemas.
Este escenario dio origen a nuevas prácticas relacionadas con la forma en que una empresa estructura su contenido y su posicionamiento digital. Y, de nuevo, la propia inteligencia artificial puede participar en ese trabajo, ayudando a analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y estructurar contenidos a escala. Es un ejemplo de cómo la tecnología puede llegar a usarse para lidiar con la propia transformación generada por la tecnología.
No existe un punto de partida igual para todas las empresas
Con tantas posibilidades, es natural que una empresa quiera comenzar a implementar varias cosas al mismo tiempo. El problema es que este enfoque puede llevar a inversiones dispersas, sin una relación clara entre las automatizaciones desarrolladas y los resultados esperados.
Por eso, antes de elegir una herramienta o desarrollar un agente, es importante entender cómo funciona la empresa. Un diagnóstico permite identificar los procesos existentes, los sistemas usados, la forma en que los datos están organizados y los principales puntos de atención de la operación. A partir de este levantamiento, es posible definir qué iniciativas deben priorizarse.
Esta etapa también ayuda a diferenciar lo que es solo interesante de lo que realmente puede dar resultado:
- Una automatización puede ser técnicamente sofisticada y, aun así, tener poca importancia para el negocio;
- Otra automatización, aparentemente simple, puede eliminar un cuello de botella importante o reducir una cantidad significativa de trabajo operativo.
El punto de partida, por lo tanto, no debería ser la tecnología disponible, sino la necesidad de la empresa.
El problema de los datos dispersos
El diagnóstico también suele revelar otro problema: muchas empresas tienen información distribuida entre diferentes sistemas, hojas de cálculo y herramientas que no se comunican adecuadamente. Esto genera dificultades tanto para la operación como para el uso de la inteligencia artificial.
Cuando los datos están dispersos, los procesos son más difíciles de controlar y la información puede no estar disponible justo cuando se necesita. Un mensaje puede enviarse a la persona equivocada, un dato puede dejar de actualizarse o un equipo puede trabajar con información distinta sobre el mismo cliente.
La implementación de IA puede ser una oportunidad para reorganizar esta estructura. En algunos casos, esto significa integrar sistemas existentes. En otros, puede tener sentido desarrollar una solución propia que concentre la información y los procesos necesarios para esa operación. El desarrollo de software también ha cambiado mucho en este contexto.
El software a medida adquirió una nueva dimensión
Tradicionalmente, cuando una empresa necesitaba un sistema para un determinado proceso, había dos alternativas principales: desarrollarlo internamente o contratar una solución lista. Las herramientas del mercado resuelven problemas comunes para un gran número de empresas, pero difícilmente pueden reproducir exactamente la operación de una organización específica. Por eso, muchas veces es necesario adaptar parte del proceso de la empresa a la herramienta y, al mismo tiempo, configurar la herramienta para atender las necesidades del proceso.
La inteligencia artificial está haciendo más viable una tercera posibilidad: desarrollar sistemas considerando desde el inicio la forma en que esa empresa trabaja.
En lugar de empezar por la elección de una herramienta, el desarrollo puede partir de los procesos existentes y las necesidades específicas del negocio. Esto permite construir soluciones más cercanas a la operación real y, en muchos casos, acelerar considerablemente el desarrollo. La combinación entre herramientas modernas de desarrollo e inteligencia artificial hizo que el software personalizado sea más accesible que hace algunos años.
Cuando el software también tiene un empleado digital
Un sistema personalizado puede usarse directamente por los equipos de la empresa. Pero también puede conectarse a un agente capaz de interactuar con ese sistema. En este escenario, el empleado digital no solo es responsable de ejecutar una determinada tarea. También puede ayudar al gestor a usar, monitorear y modificar la propia estructura desarrollada para la empresa.
Para un usuario no técnico, esto puede simplificar mucho la relación con el software. En lugar de depender siempre de una persona especializada para realizar determinados cambios, el gestor puede explicar lo que necesita en lenguaje natural y usar el agente como una interfaz para el sistema.
Naturalmente, hay un trabajo técnico importante detrás de esto. Es necesario estructurar la arquitectura, desarrollar el software, configurar los accesos y definir correctamente lo que el agente puede o no puede hacer. Sin embargo, una vez que esta estructura está lista, la interacción puede volverse mucho más sencilla para quienes usan el sistema en el día a día.
La seguridad sigue siendo parte de la implementación
La expansión del uso de la IA también ha incrementado las preocupaciones relacionadas con la seguridad y el acceso a datos. Es una preocupación legítima, pero no significa que la inteligencia artificial deba ser tratada como una tecnología que inevitablemente expone la información de la empresa.
Un agente, al igual que cualquier otro usuario o sistema, necesita tener permisos y roles definidos dentro de la arquitectura tecnológica. Debe acceder solo a lo necesario para realizar sus funciones. La seguridad depende, por tanto, de cómo esta estructura se construye y administra.
Además, muchas vulnerabilidades que aparecen en las empresas no son nuevas y no surgieron por causa de la inteligencia artificial. Sistemas mal configurados, credenciales expuestas, archivos accesibles indebidamente y proveedores sin los controles necesarios ya representan riesgos desde hace mucho tiempo.
La experiencia de Redigir, empresa del grupo, ilustra este punto. La empresa sufrió un intento de intrusión relacionado con una vulnerabilidad en un archivo de configuración dejado expuesto por un proveedor. El problema fue detectado rápidamente por los mecanismos de seguridad existentes y había una estructura de respaldo preparada para este tipo de situación. El episodio no estaba relacionado con el uso de inteligencia artificial; la vulnerabilidad ya existía.
Lo que cambia con la evolución de la IA es que herramientas cada vez más potentes también pueden ser usadas para encontrar vulnerabilidades con mayor rapidez. Por eso, las empresas necesitan seguir este movimiento y fortalecer su propia estructura de seguridad. En lugar de simplemente evitar la tecnología, es necesario estar preparado para usarla adecuadamente y proteger la operación frente a un escenario donde los ataques también pueden volverse más sofisticados.
Preguntas frecuentes sobre IA en las empresas
¿Es necesario tener un equipo técnico interno para implementar inteligencia artificial?
No necesariamente. Muchas empresas comienzan con alianzas estratégicas o consultorías especializadas para crear la arquitectura inicial y los empleados digitales, capacitando al equipo interno solo para acompañar las operaciones diarias.
¿Por dónde debe empezar una empresa a implementar IA?
El primer paso ideal es un diagnóstico de procesos. En lugar de contratar herramientas aisladas, la empresa debe mapear dónde están los mayores cuellos de botella y cuál área (como ventas, atención o comunicación) traerá un retorno más rápido.
¿Usar empleados digitales pone en riesgo los datos de la empresa?
Solo si la estructura está mal diseñada. Cuando los agentes son configurados con permisos de acceso bien definidos e integrados a una arquitectura segura, operan con los mismos niveles de control que cualquier sistema corporativo.
Conclusión
La cantidad de posibilidades puede hacer que adoptar la inteligencia artificial parezca más compleja de lo que realmente debe ser. Una empresa no necesita empezar intentando automatizar todas las áreas al mismo tiempo. El camino puede ser más simple: entender cómo funciona la operación hoy, identificar los procesos que consumen más recursos, analizar dónde hay cuellos de botella y establecer un orden de prioridad.
A partir de ese diagnóstico, es posible definir qué herramientas tienen sentido, qué procesos pueden automatizarse y dónde el desarrollo de una solución propia puede traer más resultados. En algunos casos, el primer proyecto será un empleado digital de atención; en otros, podría estar relacionado con ventas, comunicación, operaciones internas o la integración de datos.
No existe una receta única. Existe el proceso de cada empresa y, a partir de él, la posibilidad de encontrar dónde la inteligencia artificial puede asumir trabajo, integrar información y aumentar la capacidad de la operación.
Si quieres salir de la experimentación y comenzar a usar la IA como parte efectiva de tu negocio, el primer paso es entender tu operación. Programa un diagnóstico estratégico y descubre dónde la inteligencia artificial puede generar el mayor impacto para tu modelo de negocio.