El uso de la inteligencia artificial continúa expandiéndose en el sector empresarial, aunque su adopción no garantiza mejores resultados financieros. Un estudio de McKinsey, citado por la empresa tecnológica Zoho, indica que el 88 % de las organizaciones ya utiliza esta tecnología en al menos una de sus funciones. Sin embargo, una encuesta de PwC, también referida por Zoho, señala que solo el 44 % reporta mejoras en la eficiencia de sus procesos y apenas el 24 % registra aumentos en su rentabilidad.
Para Fernando Sotelo, director de Experiencia al Cliente de Zoho para América Latina, uno de los errores más comunes consiste en asumir que la inteligencia artificial resolverá automáticamente los problemas de una empresa. El ejecutivo considera que, antes de incorporar nuevas herramientas, las organizaciones deben revisar sus procesos, la calidad de sus datos y las capacidades de sus equipos para asegurar que la tecnología responda a necesidades concretas del negocio.
Entre las recomendaciones para una implementación efectiva figura definir objetivos empresariales específicos, como reducir los retrasos en la elaboración de cotizaciones, agilizar la conciliación de facturas o mejorar el seguimiento comercial. También se aconseja centralizar la información, eliminar registros duplicados y documentar los procedimientos internos para evitar que la automatización reproduzca errores e ineficiencias existentes.
Otro aspecto fundamental es establecer controles de privacidad y seguridad, verificar cómo se almacena y utiliza la información, y evaluar la integración de las plataformas tecnológicas existentes. Asimismo, las empresas deben capacitar a sus colaboradores, comunicar claramente los objetivos de la implementación y mantener supervisión humana en las decisiones sensibles. Zoho destaca su modelo Zia LLM como una solución que mantiene los datos de sus clientes dentro de su propio ecosistema, aunque cada organización debe evaluar las condiciones del proveedor según sus necesidades.
Finalmente, los especialistas recomiendan comenzar con proyectos piloto de uno o dos meses antes de extender la inteligencia artificial a otras áreas. Durante estas pruebas, las compañías pueden medir las horas de trabajo ahorradas, la reducción de errores y la mejora en los tiempos de respuesta. Este enfoque permite determinar si la inversión genera resultados comprobables y también abre oportunidades para pequeñas y medianas empresas que buscan automatizar tareas administrativas, comerciales y de atención al cliente sin desarrollar proyectos tecnológicos de gran escala.
