Descubre cómo las empresas líderes están aplicando IA en mantenimiento predictivo, sanidad, automatización y transporte para optimizar sus operaciones.
La inteligencia artificial en empresas ha dejado de ser un recurso exclusivo de expertos tecnológicos para consolidarse como un pilar fundamental en la transformación de múltiples sectores. Conceptos como la IA generativa, procesamiento del lenguaje natural en negocios o los algoritmos de mantenimiento predictivo cada vez están más presentes en el imaginario colectivo empresarial.
No obstante, un reciente estudio de Google Cloud, The ROI of Gen AI, revela que cerca de 1/3 de las organizaciones a nivel mundial aún están en la fase de evaluación o prueba de casos de uso relacionados con la IA generativa.
El estudio, que preguntó a más de 2.500 líderes empresariales y tecnológicos, desvela una conclusión clara: aquellas empresas que no están adoptando la inteligencia artificial hoy ya están en riesgo de quedarse atrás mañana.
Pero, ¿saben, las empresas, para qué pueden usar la inteligencia artificial y, especialmente, las ramas más nuevas de la IA?
Descubre 4 aplicaciones reales de IA que están revolucionando la la inteligencia artificial en empresas y acelerando su transformación. ¿Cómo usar IA en empresas?
Más allá de su lado más visible, la IA generativa es el resultado de la evolución de otras tecnologías clave—también vertientes de la inteligencia artificial—que, aunque menos conocidas, poseen un potencial igual o incluso mayor. Estas incluyen el deep learning, los grandes modelos de lenguaje (LLMs), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los algoritmos personalizados de deep learning, entre otras.
Descubre cómo una empresa manufacturera logró reducir sus tiempos de inactividad con inteligencia artificial en nuestro caso de éxito: AI Query
En este artículo, exploramos 4 ejemplos reales de inteligencia artificial en empresas que están transformando la manera en que operan las empresas y marcando el ritmo de un futuro cada vez más data-driven.
Descubre los 4 Ejemplos Reales de Inteligencia Artifical en Empresas que te Sorprenderán
1. IA en Transporte: Cómo una Empresa de Transporte Optimiza la Clasificación de Incidencias
Clasificación Inteligente de Incidencias en el Sector de Transporte
La gestión eficiente de incidencias es un desafío crítico en una empresa de transporte, donde la rapidez y precisión en la clasificación impactan directamente en la experiencia del usuario y la operatividad del servicio.
Tradicionalmente, este proceso se realizaba de forma manual, lo que suponía una alta inversión de tiempo y recursos, además de un margen significativo de error humano.
Para abordar esta problemática, una importante empresa de transporte acudió a Bismart con el objetivo de automatizar la categorización de incidencias.
La meta era mejorar la eficiencia operativa, optimizar los tiempos de respuesta y reducir la carga administrativa de los equipos de atención al cliente.
La solución: Implementación de un modelo de IA para la clasificación automática de incidencias
Para abordar este desafío, Bismart desarrolló un modelo de lenguaje personalizado basado en IA utilizando técnicas de deep learning.
- Uso de modelos avanzados de IA: Se evaluaron GPT-3.5, GPT-4 y un modelo personalizado ajustado mediante "fine-tuning" para mejorar la precisión en la clasificación.
- Preparación de datos: Se analizaron incidencias de 2022 y 2023, seleccionando un conjunto de entrenamiento de 29.122 incidencias y un conjunto de validación de 8.736 registros.
- Desarrollo de prompts optimizados: Se definió un prompt estándar para garantizar coherencia en las evaluaciones y minimizar interferencias en la comparativa entre modelos.
- Entrenamiento y validación del modelo: Se implementó un modelo ajustado específicamente para el lenguaje y terminología utilizada en las empresas de transporte.
Resultados Clave
Precisión mejorada
El modelo personalizado logró un 70% de acierto en la clasificación de incidencias, superando en un 10% el rendimiento de GPT-4.
Reducción de carga operativa
Se eliminó la necesidad de clasificación manual en la mayoría de los casos, permitiendo que los operadores se centren en tareas de mayor valor.
Sugerencias de clasificación optimizadas
En lugar de devolver una lista completa de categorías, la IA presenta al usuario final las dos o tres opciones más probables.
La aplicación de inteligencia artificial en la clasificación de incidencias representa un avance significativo en la optimización operativa de sectores con alta demanda de gestión de información.
La capacidad de los modelos de IA para interpretar lenguaje natural, adaptarse a terminologías específicas y mejorar con el tiempo mediante aprendizaje supervisado, permite a las organizaciones reducir errores, agilizar procesos y mejorar la calidad del servicio.
2. Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial: Reducción de Costes y Tiempos de Inactividad
Reducción del Tiempo de Inactividad Mediante Mantenimiento Predictivo y Automatización con IA
Las empresas del sector de las energías renovables, especialmente aquellas líderes en la generación de energía eólica, dependen de la operatividad continua de sus infraestructuras para garantizar la producción y rentabilidad de sus activos.
Sin embargo, el mantenimiento de los aerogeneradores presenta un gran desafío: cualquier fallo en los componentes mecánicos o electrónicos puede provocar paradas prolongadas, con tiempos de recuperación elevados debido a la complejidad de acceso, la reparación de averías y la reactivación del sistema.
En este contexto, una empresa líder en energías renovables buscaba una solución que le permitiera anticiparse a los fallos y reducir el número de interrupciones operativas en sus parques eólicos.
¿Cómo Implementar un Modelo de IA para el Mantenimiento Predictivo?
La solución: Implementación de un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA
Para abordar este desafío, Bismart creó un modelo de mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial y machine learning. La solución consistió en:
- Análisis de datos existentes: Se llevaron a cabo estudios sobre datos operativos, históricos de fallos y condiciones ambientales para identificar patrones y relaciones entre las variables.
- Minería de datos y machine learning: Se utilizaron técnicas avanzadas de IA para detectar correlaciones y tendencias que indicaran posibles fallos antes de que ocurrieran.
- Modelo predictivo operativo: Se entrenó un algoritmo de machine learning capaz de predecir fallos con anticipación, permitiendo realizar mantenimientos preventivos y minimizar las interrupciones inesperadas.
El sistema se implementó inicialmente como una prueba de concepto (PoC), analizando un subconjunto representativo de turbinas con características físicas y ambientales similares. Se evaluó el modelo en distintos parques eólicos para validar su eficacia y determinar su aplicabilidad a otras infraestructuras.
Resultados Clave
Reducción del tiempo de inactividad
Se logró una disminución significativa en los tiempos de recuperación tras un fallo, optimizando el mantenimiento y reduciendo las paradas inesperadas.
Menores costos operativos
La anticipación de fallos permitió minimizar los costos derivados de reparaciones urgentes y reemplazo de componentes.
Mayor disponibilidad de las turbinas
La predicción precisa de averías aumentó el tiempo efectivo de operación de los aerogeneradores, mejorando la eficiencia en la generación de energía.
Este caso de éxito demuestra el impacto positivo de la inteligencia artificial en la optimización del mantenimiento industrial, ofreciendo a las empresas de energías renovables una solución tecnológica para maximizar la eficiencia operativa y mejorar la rentabilidad de sus activos.
3. IA Generativa en Sanidad: Consulta de Datos en Lenguaje Natural con AI Query
Cómo la inteligencia artificial está revolucionando el acceso a datos en sanidad
Las organizaciones sanitarias manejan grandes volúmenes de datos críticos que requieren acceso rápido y eficiente. Sin embargo, muchas de ellas enfrentan dificultades para consultar información en sus bases de datos debido a la complejidad de los sistemas y la necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Por ello, la inteligencia artificial en sanidad es un recurso clave.
Este problema se agrava cuando la dependencia del equipo de IT genera cuellos de botella, ralentizando la toma de decisiones y reduciendo la eficiencia operativa. Por ello, el procesamiento del lenguaje natural en negocios es cada vez más relevante.
En este caso, una organización sanitaria con múltiples centros en Europa sufría una fuerte limitación en el acceso a sus datos: los médicos, gestores y analistas dependían exclusivamente de un equipo técnico para formular consultas SQL, validar datos y generar informes.
Esta situación generaba:
- Dificultad para obtener información en tiempo real: La falta de autonomía en el acceso a datos ralentizaba la toma de decisiones, afectando la eficiencia en la gestión clínica y operativa.
- Dependencia del departamento de IT: La carga de trabajo del equipo técnico aumentaba constantemente debido a la generación de consultas SQL personalizadas.
- Fragmentación de datos: La información estaba distribuida en múltiples sistemas sin una integración clara, complicando su análisis y explotación.
- Baja eficiencia operativa: La falta de acceso ágil a datos estratégicos afectaba la capacidad de respuesta en entornos médicos donde cada segundo cuenta.
La solución: AI Query para el acceso a datos mediante lenguaje natural
Para superar estos desafíos, la organización implementó AI Query, una solución de inteligencia artificial que permite a cualquier usuario interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.
- Consultas en lenguaje natural: AI Query interpreta preguntas formuladas en lenguaje natural, generando automáticamente consultas SQL que extraen información precisa en cuestión de segundos.
- Automatización de procesos: Se optimizó la generación de consultas SQL, reduciendo significativamente los tiempos operativos y eliminando la necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
- Centralización de la analítica de datos: Se consolidaron datos estructurados y no estructurados en un único entorno seguro, facilitando su análisis y explotación dentro de la organización.
- Integración con herramientas existentes: Los resultados de las consultas pueden exportarse directamente a Power BI, lo que permite realizar análisis avanzados y visualizar datos de forma intuitiva.
- Control avanzado de permisos: Se implementó un sistema de gestión de accesos que garantiza que cada usuario solo pueda visualizar la información relevante para su perfil, asegurando el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos.
Resultados Clave
Reducción del tiempo de consultas
Se logró disminuir el tiempo necesario para generar consultas en un 70%, acelerando la toma de decisiones en entornos críticos.
Mayor eficiencia operativa
Se redujeron en un 20% los tiempos de respuesta en situaciones médicas urgentes.
Optimización de recursos IT
El equipo de IT liberó un 30% de su carga de trabajo, permitiéndoles centrarse en proyectos estratégicos de mayor valor.Este caso de éxito demuestra cómo AI Query puede transformar la manera en que las organizaciones sanitarias acceden y explotan sus datos, eliminando barreras técnicas, optimizando procesos y mejorando la capacidad de respuesta en entornos donde la agilidad es clave.
4. Automatización de Documentos con IA Generativa: Eficiencia en la Gestión de Datos No Estructurados
Automatización documental con IA: Optimización del procesamiento de datos no estructurados
En cualquier empresa que maneje grandes volúmenes de documentos no estructurados, como notificaciones, formularios, reportes o correos electrónicos, los equipos suelen enfrentarse a un desafío común: la cantidad de tiempo dedicado a tareas repetitivas y de bajo valor, como la revisión, categorización y almacenamiento de documentos.
Estos procesos, si se realizan manualmente, generan una importante carga administrativa, ralentizan las operaciones y aumentan el riesgo de errores humanos.
Este caso de uso presenta cómo la IA Generativa (o GenAI) y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) pueden revolucionar la gestión de documentos no estructurados dentro de una organización.
En el caso presentado, una compañía de servicios legales recibía unos 13.000 documentos desestructurados y notificaciones al mes. Esto suponía una gran carga de trabajo y una cantidad infame de tiempo dedicado a la lectura de la documentación para determinar las acciones derivadas de la misma.
Ante esta casuística, Bismart aprovechó la IA Generativa y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para la creación de una solución personalizada:
La solución: Desarrollo de un algoritmo de IA Generativa y PLN
Bismart desarrolló un algoritmo de PLN e IA Generativa capaz de:
- Clasificar los documentos de forma automática según categorías predefinidas.
- Generar resúmenes automáticos de los documentos, ofreciendo una visión rápida del contenido.
- Identificar y extraer datos clave de los documentos, como fechas, responsables o actividades relacionadas.
El algoritmo se complementó con la creación de un portál web app interactivo en el que los equipos de trabajo podían cargar los documentos para ser procesados automáticamente.
Una vez procesada la información, los datos se estructuraban en formatos compatibles (como JSON) para integrarlos directamente en las bases de datos operativas de la empresa.
También se desarrollo un chatbot de IA Generativa e IA Conversacional para que los equipos de trabajo pudieran hacer preguntas directas relativas a la documentación y obtener las respuestas que buscaban en segundos:
Además, el sistema automatizaba la notificación de actividades o plazos a los responsables correspondientes, reduciendo los tiempos de respuesta.
Resultados Clave
Menos gestión
Los equipos dejaron de revisar manualmente cada documento, lo que liberó tiempo para tareas estratégicas de mayor valor.
Mejores decisiones
Los plazos críticos se identificaron automáticamente, y los responsables recibieron notificaciones inmediatas, lo que mejoró la capacidad de respuesta ante situaciones urgentes.
Mayor precisión y trazabilidad
La información se archivó de forma organizada, eliminando el riesgo de errores humanos o pérdida de datos, lo que garantizó un control más eficiente de los procesos documentales.
Esta solución es aplicable a múltiples sectores, desde servicios legales hasta retail, manufactura, recursos humanos o finanzas. En todos estos casos, el uso de la inteligencia artificial permite a las empresas automatizar procesos repetitivos, reducir costos y mejorar la precisión.
La automatización del registro y clasificación de documentos no es solo una mejora operativa, sino una transformación fundamental que impulsa la eficiencia y competitividad de las empresas en la era digital.
Conclusión: La Inteligencia Artificial como Clave de la Transformación Digital Empresarial
Los casos de uso de inteligencia artificial analizados demuestran que la IA ya es una realidad imprescindible en múltiples sectores. Desde la automatización de procesos hasta el mantenimiento predictivo o el uso de inteligencia artificial generativa para la clasificación de datos, las empresas que adoptan estas tecnologías están ganando eficiencia, reduciendo costos y mejorando la toma de decisiones basada en datos.
La transformación digital está impulsada por la inteligencia artificial y las compañías que integran soluciones de IA generativa, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y machine learning no solo optimizan sus operaciones, sino que también adquieren una ventaja competitiva clave en un entorno cada vez más orientado a los datos y la automatización.
En un mundo empresarial donde la toma de decisiones basada en datos es fundamental, la pregunta no es si la inteligencia artificial cambiará las reglas del juego, sino qué empresas sabrán aprovechar su potencial antes que sus competidores.
Antes de irte... Descarga el Caso de Éxito de AI Query
