Cómo utilizar la inteligencia artificial: usos y ejemplos en empresas

La inteligencia artificial (IA) ya constituye una parte intrínseca de los negocios. Entender cómo utilizar la IA proporciona herramientas para resolver problemas cotidianos y optimizar procesos. Esta tecnología, capaz de aportar valor a las empresas, resulta especialmente útil en sectores donde la eficiencia marca la diferencia.

Por ejemplo, en el sector de la logística, la IA desempeña múltiples funciones, como predecir tendencias de consumo, prevenir roturas de stock y maximizar los desplazamientos de operarios y robots móviles autónomos (AMR) dentro del almacén, mejorando así la eficiencia operativa.

¿Cómo puede utilizarse la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial requiere de grandes cantidades de datos para identificar patrones, realizar predicciones probabilísticas y operar sin supervisión en determinados escenarios. Uno de sus objetivos principales es imitar habilidades humanas, como el razonamiento y el aprendizaje, además de procesar información visual, auditiva o táctil mediante sensores y algoritmos avanzados.

La IA se emplea de distintas formas:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta tecnología permite a los sistemas informáticos comprender, interpretar y comunicarse en lenguaje humano. Su aplicación es primordial en la clasificación automática de correos electrónicos (como separar spam de mensajes importantes), la traducción de textos en tiempo real, el análisis de opiniones en redes sociales y la detección de fraudes en documentos legales.
• Visión artificial. Posibilita a los ordenadores extraer información de imágenes, vídeos y otras entradas visuales. La visión artificial puede incorporarse en sistemas de reconocimiento facial con fines de seguridad e identificación, en cámaras de tráfico inteligentes o en robots móviles autónomos.
• Aprendizaje automático. Los sistemas informáticos mejoran su fiabilidad analizando grandes volúmenes de datos y ajustando sus resultados en función de patrones detectados. El machine learning es habitual en el reconocimiento de voz de los teléfonos móviles o a la hora de hacer recomendaciones de productos relevantes a los clientes durante el proceso de pago.
• IA generativa (GenAI). Este tipo de inteligencia artificial produce contenido nuevo —como imágenes, texto, audio o vídeos— de modo autónomo, basándose en patrones aprendidos de datos existentes. Una de las aplicaciones más populares de IA generativa es ChatGPT, un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) que ha popularizado el uso de esta tecnología a nivel global. Puede emplearse para crear descripciones de productos en tiendas en línea, generar respuestas personalizadas mediante chatbots avanzados, elaborar contenido para campañas publicitarias o, incluso, redactar borradores de contratos basados en requisitos específicos.

Para llevar a cabo estas funciones, la IA se sirve de diversas herramientas, entre las cuales destacan:

• Recogida de datos. Procesamiento de datos estructurados (como bases de datos) y no estructurados (textos, imágenes y vídeos).
• Análisis de datos. Identificación de patrones, tendencias y relaciones a partir de grandes volúmenes de información.
• Visualización de datos. Creación de representaciones gráficas que facilitan la comprensión de los resultados.
• Toma de decisiones. Generación de recomendaciones basadas en modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático.

La IA está revolucionando diversos sectores y su influencia seguirá creciendo con el desarrollo de nuevas tecnologías. Su implementación puede mejorar la productividad, la seguridad y la calidad de vida en innumerables ámbitos.

¿Qué se necesita para utilizar inteligencia artificial?

Para utilizar inteligencia artificial, se requieren dos elementos clave: datos y algoritmos. Los datos son fundamentales porque alimentan el sistema y permiten que la IA aprenda patrones a través del procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información. Además, los algoritmos proporcionan las instrucciones necesarias para que la IA procese esos datos y optimice su rendimiento con el tiempo. La combinación de ambos hace posible que la IA realice tareas específicas de manera autónoma y eficiente.

Para incorporar inteligencia artificial en su día a día, las empresas pueden seguir algunos criterios prácticos:

• Identificar tareas susceptibles de mejora: analizar procesos repetitivos donde la IA pueda aportar valor.
• Estandarizar datos: contar con información organizada, accesible y fiable es esencial para entrenar modelos de IA con éxito.
• Seleccionar herramientas y tecnologías: existen múltiples soluciones en el mercado ─como asistentes virtuales o plataformas de IA en la nube─ que resuelven las necesidades de cada negocio.
• Capacitar al equipo: incorporar o formar talento en áreas como data science, análisis de negocio o ingeniería de datos.
• Fase de implementación: comenzar con proyectos piloto que permitan medir el impacto y efectuar ajustes antes de escalar la solución.

¿Cuáles son los 3 tipos de inteligencia artificial?

La inteligencia artificial tiene como objetivo imitar funciones hasta ahora reservadas a los humanos. Actualmente, existen sistemas capaces de ejecutar tareas específicas con gran precisión (IA estrecha), mientras que otros tipos, como la IA general y la IA amplia, suelen considerarse como el futuro de esta tecnología. A continuación, exploramos estas tres categorías y su evolución.

• IA estrecha (Narrow AI). Se refiere a sistemas diseñados para ejecutar tareas específicas dentro de un dominio concreto, como diagnósticos médicos, chatbots o las relacionadas con el mantenimiento predictivo. Aunque no puede adaptarse como un humano, este tipo de IA ayuda a mejorar la eficiencia operativa, realizar trabajos repetitivos y optimizar la toma de decisiones dentro de sectores como la manufactura, la salud o el marketing.
• IA general (General AI). Busca crear sistemas de IA que repliquen la inteligencia humana, con la capacidad de aprender de forma autónoma y adecuarse a nuevas tareas sin necesidad de entrenamiento específico. A diferencia de la IA actual, que se limita a tareas predeterminadas, tendría la habilidad de resolver problemas complejos en multitud de contextos.
• Superinteligencia artificial (Super AI). Es un concepto que se acerca más a la ciencia ficción. En este escenario, los sistemas de IA serían capaces de razonar y operar con completa autonomía. Se trata de una IA con la facultad de superar las capacidades cognitivas humanas, tomando decisiones complejas y autónomas en múltiples áreas. Aunque es un concepto lejano, se exploran sus posibilidades para el futuro, donde estas máquinas podrían desempeñar tareas con una rapidez, detalle y eficacia mucho mayores que las de los seres humanos, además de aprender y adaptarse sin intervención externa. Esta tecnología podría transformar sectores como la medicina, el transporte y la ciencia, pero también plantea desafíos éticos y riesgos sobre su control.

¿Cómo puede utilizarse la IA en logística?

El uso de la inteligencia artificial en logística sigue evolucionando y se espera que alcance su máximo potencial en los próximos años. Hay ciertas prácticas que ya se están consolidando en la industria:

• Pronóstico de la demanda. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la demanda futura analizando datos de ventas, patrones de compra y factores externos como tendencias del mercado, estacionalidad y cambios en el comportamiento del consumidor. Esto hace que las empresas optimicen sus inventarios, rebajando costes y mejorando la planificación de la producción y distribución.
• Procesamiento y aprovechamiento máximo de la información. La IA en logística facilita la gestión de datos y el acceso a información relevante. Por ejemplo, el software de gestión de almacenes Easy WMS de Mecalux ha incorporado un chat impulsado por IA generativa que permite a los usuarios consultar datos de sus instalaciones y generar paneles de control personalizados mediante conversaciones en lenguaje natural. Esta funcionalidad agiliza la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
• Automatización del almacén. Integrar robótica avanzada y software de gestión de almacenes (SGA) acelera las tareas de almacenaje y preparación de pedidos. La IA mejora estos procesos mediante algoritmos que maximizan la distribución del inventario, predicen la demanda y coordinan robots en tiempo real.
• Preparación de pedidos. La IA está transformando esta operativa mediante el uso de sistemas avanzados que combinan visión artificial y aprendizaje automático. Con estas tecnologías los robots pueden identificar y manipular productos de diversas formas y tamaños de modo preciso y rápido, reduciendo errores y aumentando la velocidad de preparación. Un ejemplo destacado es el sistema de robot de picking de Mecalux, que automatiza la recogida de artículos en el almacén mediante soluciones inteligentes basadas en IA.
• Transporte y rutas. La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático y el análisis predictivo para procesar información en tiempo real ─como el tráfico, la meteorología o la disponibilidad de los vehículos─ y planificar rutas de entrega más eficientes. Los algoritmos pueden ajustar automáticamente los itinerarios para disminuir tiempos de entrega y costes operativos.
• Embalaje y clasificación inteligente. Integrar la IA en un SGA posibilita analizar las dimensiones y el peso de la mercancía para sugerir la disposición idónea dentro de un paquete, optimizando el uso del espacio y reduciendo materiales de embalaje.
• Atención al cliente. Los chatbots y agentes de IA pueden responder a consultas frecuentes, como el estado de un envío o la disponibilidad de productos, de forma veloz y precisa. Además, al analizar datos de interacciones previas, la IA personaliza las respuestas y la experiencia del cliente, acortando tiempos de espera en la resolución de incidencias.

La inteligencia artificial en almacenes aporta mayor precisión en la predicción de los plazos de entrega y racionaliza la gestión del inventario y tareas como la preparación de pedidos. El análisis de datos con IA permite a las empresas adaptarse a los cambios del mercado y mejorar la eficiencia en toda la cadena de suministro.

La IA transforma la empresa

La inteligencia artificial está cambiando cómo operan las empresas y transformando sectores como la logística. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, la IA facilita la toma de decisiones y optimiza tareas, lo que se traduce en una mayor eficiencia y competitividad. Si tu empresa busca un software que mejore la toma de decisiones con inteligencia artificial, Easy WMS de Mecalux simplifica procesos internos, aprovecha los recursos disponibles y responde de manera ágil a las necesidades del mercado. Si deseas saber más sobre cómo la IA puede hacer evolucionar a tu empresa, contacta con nosotros y descubre cómo nuestras soluciones pueden potenciar tu operativa.