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Descubre cómo usar la inteligencia artificial para impulsar la reducción de costes en tu empresa
Mejorar la eficiencia y reducir los costos son fundamentales para las empresas que buscan un crecimiento y una rentabilidad sostenibles en el panorama económico ferozmente competitivo de hoy. Esta búsqueda de resiliencia financiera adquiere una nueva urgencia en el dinámico mundo de las empresas emergentes. En los últimos años se ha producido una desaceleración en las inversiones de capital riesgo (VC), lo que ha hecho que la optimización de los costos y la rentabilidad sean más importantes que nunca. De hecho, un estudio histórico realizado por (Block et al. 2019) descubrió que las empresas rentables tienen hasta 2,5 veces más probabilidades de obtener financiación en el ámbito del capital riesgo. Por lo tanto, un modelo de empresa emergente centrado en la sostenibilidad financiera se está convirtiendo en una necesidad para seguir sobreviviendo en el panorama empresarial actual.
A la luz de estos desafíos, la integración estratégica de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) surge como una poderosa herramienta para facilitar la reducción de costos y, por lo tanto, la rentabilidad en varios sectores. Su potencial para impulsar la eficiencia y racionalizar las operaciones la convierte en un aliado convincente en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento sostenible.
El impacto transformador de la IA en el ahorro de costos varía significativamente de un sector a otro. Por ejemplo, en el sector sanitario, se estima que una adopción más generalizada de la IA generará ahorros anuales del 5 al 10 por ciento en el gasto sanitario de EE. UU., lo que se traduce en la asombrosa cifra de 200 000 a 360 000 millones de dólares al año (Sahni, et al., 2023). Del mismo modo, las aplicaciones de aprendizaje automático han dado resultados notables en el sector de los servicios financieros, donde las empresas registran reducciones de costes superiores al 10% tras la integración satisfactoria del aprendizaje automático en sus operaciones empresariales (NVIDIA, 2023).
Es evidente que la ciencia de datos y sus derivados, como la IA, tienen un enorme impacto en la rentabilidad en una amplia gama de industrias. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para identificar exactamente cómo utilizar la potencia de la IA de forma eficaz.
En este artículo, nos embarcamos en un viaje para explorar cómo la IA puede ser un catalizador para el ahorro de costos y la excelencia operativa en su empresa. Analizamos varias vías a través de las cuales las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA, que van desde la automatización, los chatbots y la mejora de los procesos de ventas hasta la optimización de las operaciones y la gestión inteligente del inventario. Únase a nosotros para descubrir el poder transformador de la ciencia de datos en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento empresarial sostenible.
El poder de la automatización: racionalización de las operaciones con inteligencia artificial
En la búsqueda de la reducción de costos, la automatización se perfila como el primer paso esencial, y la Inteligencia Artificial (IA) se erige como la clave transformadora para liberar su potencial. En esta sección analizaremos el profundo impacto de la IA en las empresas mediante la automatización de tareas, liberando recursos para objetivos estratégicos y garantizando la precisión.
La automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo presenta una estrategia dinámica con el potencial de ahorrar tiempo y dinero. Como comentamos en nuestro último artículo sobre la automatización de la IA para las empresas, las responsabilidades mundanas pero esenciales, como la entrada de datos y el procesamiento de documentos, se pueden ejecutar con una precisión sin igual mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL), lo que permite a su fuerza laboral centrarse en las iniciativas que impulsan el crecimiento.
Sin embargo, la automatización impulsada por la IA va más allá de acelerar los procesos; mitiga significativamente el riesgo de error humano y evita a las empresas costosas rectificaciones. ¿Cuál es el resultado? Ahorros en los costos operativos y un aumento de la eficiencia que impregna su organización.
Para apuntalar este efecto, considere el inspirador viaje de una pequeña empresa de comercio electrónico, tal como se detalla en nuestra cartera. Al ajustar un modelo lingüístico extenso (LLM) a partir de sus datos de servicio al cliente existentes, lograron resultados notables. La perfecta integración de principio a fin de este chatbot de IA para gestionar directamente las solicitudes de servicio al cliente les permitió gestionar hasta el 50% de todas las solicitudes de servicio al cliente, entre las que se incluyen:
- Consultas de rutina o preguntas frecuentes
- Información de la orden de compra
- Información de entrega
- Cancelaciones y devoluciones
- Reclamaciones
Este enfoque con visión de futuro no solo recuperó valiosas horas de trabajo para el personal, sino que también redujo los costos de atención al cliente en un 30% en tan solo un año. Este ejemplo real subraya el potencial de ahorro de costes de la automatización impulsada por la inteligencia artificial en el dinámico panorama empresarial actual, sentando las bases para un crecimiento sostenible.
Reducción de costos en los procesos de ventas
Los chatbots y automatizaciones similares no son la única forma en que las soluciones de IA reducen los costos de una empresa. De hecho, las herramientas de generación de leads impulsadas por la inteligencia artificial pueden mejorar significativamente la eficiencia de su equipo de ventas. Al analizar vastos conjuntos de datos textuales y del comportamiento de los clientes, los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar rápidamente y con precisión clientes potenciales de alto potencial, lo que permite a los representantes de ventas centrar sus esfuerzos en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de generar conversiones.
Este enfoque específico no solo ahorra tiempo, sino que también aumenta las tasas de conversión, lo que reduce el costo por adquisición. En particular, un estudio reciente de (Baumgartner, 2016) descubrió que el uso de la inteligencia artificial en la generación de oportunidades de ventas es capaz de reducir los costos hasta en un 60%.
Además, las herramientas de automatización de ventas impulsadas por inteligencia artificial pueden ayudar a agilizar sus procesos de ventas al automatizar las tareas rutinarias, como el seguimiento del correo electrónico y la captación de clientes potenciales. Al reducir la intervención manual, su ciclo de ventas se vuelve más eficiente, lo que permite a su equipo cerrar negocios más rápido. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el costo asociado a los ciclos de ventas prolongados.
Por último, la IA puede proporcionar a sus representantes de ventas información valiosa y recomendaciones personalizadas. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar los datos de los clientes para sugerir los productos o servicios más relevantes para cada cliente, lo que aumenta las posibilidades de ventas cruzadas o adicionales. Esto no solo maximiza los ingresos, sino que también mejora la eficiencia de su equipo de ventas.
Un buen ejemplo de esta aplicación lo tenemos en Mondelēz International, líder de la industria de los snacks, con marcas legendarias como Milka, Oreo o Toblerone bajo su paraguas corporativo. Como explica Sanjay Gurbuxani, su vicepresidente de Global Digital Innovations, la empresa está aprovechando el aprendizaje automático para ofrecer a sus vendedores los mejores pedidos sugeridos para cada tienda, utilizando sus capacidades predictivas basadas en enormes cantidades de datos sobre compras históricas y otros factores relevantes, como las compras comunes en la zona (Tan, 2022).
Optimización de procesos
Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático predictivo similar al utilizado por Mondelez se puede utilizar para la optimización de diferentes tipos de procesos empresariales, específicamente en el campo de la gestión de la cadena de suministro. Este tipo de optimización implica analizar los flujos de trabajo e identificar los cuellos de botella o las ineficiencias. Al automatizar las tareas repetitivas y mejorar la asignación de recursos, el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar las operaciones empresariales. Esto no solo mejora la productividad, sino que también reduce los costos operativos.
La organización de procesos basada en IA es particularmente útil en el caso de la gestión de costos variables en la gestión de la cadena de suministro. Las rutas de envío o entrega ineficientes, la subestimación de los requisitos de materias primas y la tediosa búsqueda de los detalles de entrega en conjuntos de datos grandes y no unificados representan enormes obstáculos en el sector de la cadena de suministro. El resultado suele ser una baja rentabilidad en las industrias pesadas de la cadena de suministro y la logística (Aghazadeh, 2004). Afortunadamente, los modelos de aprendizaje automático son capaces de resolver este problema al proporcionar métodos escalables para analizar grandes conjuntos de datos históricos, junto con las tendencias actuales del mercado, a fin de predecir y pronosticar con precisión las rutas de envío óptimas y las necesidades de materias primas sin necesidad de interacción humana o verificación. La velocidad y la escala con las que funcionan estos modelos permiten reducir considerablemente el análisis y la búsqueda manuales, lo que reduce en gran medida los altos costos laborales variables que tradicionalmente se asocian al sector.
Por ejemplo, Ryan Petersen, director ejecutivo de Flexport, una corporación multinacional estadounidense líder en el sector de la gestión de la cadena de suministro y con más de 5 mil millones de dólares en ingresos brutos en 2022, explicó recientemente en una publicación de Twitter cómo la integración estratégica de la IA está revolucionando sus operaciones.
Gracias al nuevo copiloto basado en GPT-4 de Flexport, lograron reducir eficazmente el tiempo dedicado a ciertas tareas por parte de su equipo de operaciones, todo con un solo aviso. Este tipo de reducción de los costes laborales tiene un enorme impacto en la rentabilidad, ya que permite a las empresas crear operaciones logísticas más sostenibles y escalables. Además, Petersen anticipa que un gran número de tareas similares en el transporte de mercancías serán susceptibles de una automatización similar basada en la inteligencia artificial. Flexport planea automatizar un número cada vez mayor de tareas mediante la implementación estratégica de la IA en los próximos meses.
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