La inteligencia artificial ya hace parte de nuestras vidas, a día de hoy podemos afirmar que para personas de cualquier generación (niños, jóvenes e incluso adultos mayores) el término no es algo ajeno. En mayor o menor medida, casi todos sabemos lo que es la IA y hemos interactuado con ella; y son cada vez más las empresas que implementan esta tecnología en sus operaciones en pro de optimizar procesos, aumentar la productividad y también pensando en el bienestar laboral. Ahora bien, ¿Es lo mismo la inteligencia artificial que usa un estudiante universitario que la que usan las empresas en sus procesos? ¡Hablemos de la inteligencia artificial corporativa!

¿Qué es la inteligencia artificial corporativa?

A modo de ofrecer una definición más precisa, retomamos el artículo de Thomas H. Davenport y Rajeev Ronanki “Artificial Intelligence for the Real World“. Allí, nos dicen que la inteligencia artificial corporativa o empresarial consiste en “la integración de algoritmos de machine learning y deep learning en los procesos de negocio para crear sistemas que aprenden de los datos y mejoran la toma de decisiones en tiempo real”.

El “apellido” corporativa aplicado al contexto de la inteligencia artificial nos habla de dos aspectos clave:

1. Los objetivos empresariales

La implementación de este tipo de soluciones tecnológicas en las empresas busca impulsar la eficiencia operativa, reducir costos y habilitar nuevos modelos de negocio.

2. La personalización

En lugar de “implementar” la inteligencia artificial en las empresas por medio de modelos genéricos o de uso público, la IA corporativa se nutre exclusivamente de datos internos y por lo general se vincula a los ERPs, CRMs y registros de producción en general. En otras palabras, este tipo de IA no es solo personalizada, sino también personalizable y con ello busca responder a las necesidades específicas de cada organización.

Por último, la inteligencia artificial corporativa se caracteriza por gestionar los datos de manera diferente, pues las empresas no quieren que información sensible se filtre o esté disponible en servidores de uso público. En este tema profundizaremos más adelante.

¿Cuál es la diferencia entre las IA genéricas y la IA empresarial?

Aunque ambas se basan en técnicas de machine learning y deep learning, la IA genérica o de uso público (representada por modelos como ChatGPT) difiere en tres aspectos clave de la inteligencia artificial empresarial. Estos son:

1. Entrenamiento y datos

La inteligencia artificial genérica está entrenada con grandes corpus públicos (páginas web, libros, foros) y no tiene conocimiento directo de los datos empresariales. Por ejemplo, ChatGPT aprende patrones de lenguaje general, pero carece de contexto específico de una empresa. Además, nutrir modelos de uso público con datos privados y sensibles de las empresas puede traer consecuencias graves y representa riesgos legales.

La IA corporativa, por su parte, se alimenta exclusivamente de fuentes internas tales como ERP, CRM y/o registros de producción. A menudo, estos modelos se someten a procesos de ajuste o aprendizaje con esos datos para entender las operaciones y políticas de negocio.

Este enfoque garantiza que los modelos reconozcan terminología propia y respeten las reglas internas de la organización, sin mencionar que al ser privados cuentan con mayor seguridad y mejor uso de la información.

2. Capacidades operativas

ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje (LLMs) pueden generar texto conversacional, respuestas creativas y asistir en tareas de redacción. Sin embargo, no están diseñados para ejecutar acciones al interior de los sistemas empresariales ni enviar datos de vuelta a las plataformas con las que trabaja cada organización.

La IA empresarial, en contraste, se integra de manera bidireccional con las plataformas de la organización. Al hacerlo, está en la capacidad de automatizar flujos como aprobaciones de facturas u otros documentos. Al integrarse con bases de datos y otras plataformas de gestión empresarial, estas soluciones también pueden apoyar con la gestión y actualización de inventarios o funciones relacionadas dependiendo del modelo de negocio.

3. Adaptación y gobernanza

Al usar modelos públicos, el riesgo de exponer datos sensibles a terceros y perder trazabilidad de las solicitudes es alto, pues no existe un marco de auditoría incorporado.

Con la inteligencia artificial empresarial, las organizaciones implementan políticas de gobernanza que incluyen control de accesos, registro de versiones y auditoría de decisiones.

Un ejemplo de lo anterior es el informe de HBR “Enterprise AI: Lessons from the Early Adopters”. Allí, se destaca cómo las primeras empresas en adoptar la IA empresarial establecen comités de ética, etapas de validación y métricas de desempeño para asegurar el cumplimiento normativo y mitigar sesgos.

En resumen, mientras que ChatGPT es ideal para tareas conversacionales y prototipos rápidos, la IA corporativa está diseñada para integrarse de forma segura, escalable y gobernada dentro de los procesos críticos de la empresa. Así, se garantiza que cada dato sensible permanezca bajo control y cada acción automatizada cumpla con los estándares legales y éticos.

Ejemplos de dónde se usa la inteligencia artificial corporativa

1. Procesamiento de documentos

La integración de IA en el procesamiento de facturas y otros documentos utiliza tecnología de OCR avanzado más inteligencia artificial para extraer, validar y contabilizar datos de facturas de forma totalmente automática.

Según un estudio de Ardent Partners, las empresas que adoptan estas soluciones reducen el costo por la gestión de cada factura en aproximadamente un 80%. Por si fuera poco, al automatizar estos procesos con la IA, recortan drásticamente los errores de captura.

Este ahorro se ve reflejado directamente en la línea de costos operativos, liberando tiempo y otros recursos para otras tareas o proyectos.

2. Predicción de la demanda

Con la inteligencia artificial corporativa y sus funciones de integración y aprendizaje a partir de datos primarios del negocio y su contexto, ciertas soluciones están en la capacidad de estudiar el historial de ventas y y factores como temporadas o promociones para predecir cuánta demanda habrá en el futuro.

Por ejemplo, en el informe de McKinsey “The age of analytics: Competing in a data-driven world” se encontró que gracias al uso de la IA, las empresas lograron predicciones entre un 20 y un 50% más precisas que con métodos tradicionales.

¿Esto qué significa? Que gracias a la adopción de soluciones tecnológicas corporativas, las empresas pueden evitar gastar en inventario que no se vende y aseguran tener siempre suficiente producto para sus clientes.

3. Automatización en la generación de informes

La generación manual de informes corporativos consume horas que podrían dedicarse a otros asuntos en los que la inteligencia artificial no pueda automatizar. Como la IA entra directamente a gestionar documentos, cuenta con información actualizada y esto facilita la generación de informes a partir de KPIs definidos.

Esto no es nada nuevo, tal y como se refleja en un informe de Deloitte de 2019, donde muestra que las organizaciones que implementan estas soluciones ahorran hasta un 30 % del tiempo que solían invertir en la generación de informes.

Estos casos demuestran que la Inteligencia artificial corporativa automatiza y facilita procesos empresariales, y su presencia se ve reflejada en la eficiencia empresarial. Al implementar soluciones a medida (entrenadas con datos internos y diseñadas para integrarse con tus sistemas) las empresas consiguen resultados cuantificables en costos, velocidad y calidad de sus operaciones.

¿Por qué es mejor para las organizaciones adoptar la IA empresarial?

Con todo lo expuesto a lo largo de este artículo, queda claro porqué para las empresas con acceder a modelos de inteligencia artificial genérica o de uso público no es suficiente. Las organizaciones necesitan soluciones que se entrenen con sus propios datos, se integren con sus sistemas y operen bajo normas de seguridad y auditoría.

Mientras los LLMs como Chat GPT o Copilot pueden asistir en tareas más simples o apoyar a los profesionales con asuntos puntuales, solo la IA corporativa convierte esos resultados en acciones automatizadas con la confianza de que ningún dato sensible quedará expuesto ni fuera del control de la organización.

La invitación ahora es a reflexionar: ¿Tu empresa está aprovechando la IA de forma estratégica o se conforma con soluciones genéricas? En el uso de esas soluciones genéricas los datos sensibles de tu empresa se están viendo comprometidos?

Identificar este punto de inflexión puede marcar el inicio de un proceso de transformación digital donde verdaderamente aprovechen el potencial de la inteligencia artificial corporativa mientras se mantiene el cuidado y la responsabilidad pertinente sobre los datos de la empresa.