La IA ha tomado el control de todas las industrias — así puedes usarla en tu negocio
Aprende a aprovechar la inteligencia artificial para mejorar procesos, impulsar el crecimiento y generar conexiones más sólidas con tus clientes.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Los arquitectos de la IA fueron reconocidos como “Persona del Año” por Time Magazine en 2025, simbolizando la influencia generalizada de la inteligencia artificial en las industrias globales.
- Las tecnologías impulsadas por esta tecnología, incluidas las herramientas de IA generativa y las plataformas de aprendizaje automático, están redefiniendo las operaciones empresariales al mejorar la productividad, la personalización y la toma de decisiones.
- Aunque la IA ofrece oportunidades de crecimiento y eficiencia operativa, se insta a las empresas a adoptarla de manera responsable, garantizando seguridad, transparencia y estándares éticos.
Los arquitectos de la inteligencia artificial (IA) han sido nombrados “Persona del Año 2025” por Time Magazine, reflejando el impacto profundo que la IA tiene en todas las industrias, empresas y naciones. La IA está transformando las estrategias empresariales para construir un futuro más inteligente, mejorando significativamente la eficiencia, el valor y la experiencia del cliente. Aquellos que no incorporen la IA en sus modelos de negocio, finalmente, perderán relevancia y competitividad.
En términos generales, la IA realiza tareas humanas, permitiendo que las máquinas aprendan de los datos y la experiencia para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, ofrecer experiencias personalizadas, optimizar operaciones, aumentar la productividad, generar nuevas capacidades y fomentar un mayor crecimiento.
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IA generativa
La IA generativa, como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI y otras, aprende a partir de miles de millones de puntos de datos y genera contenido basado en la interacción humana. Esta tecnología ayuda a las empresas a crear estrategias de marketing, campañas de marketing completas y contenido para blogs, sitios web, publicaciones en redes sociales y campañas de correo electrónico. Herramientas como Perplexity AI se utilizan para investigación, mientras que otras herramientas de IA se emplean para programación y desarrollo de software, diseño de productos y creación de prototipos.
Estas herramientas de inteligencia artificial permiten ahorrar tiempo y dinero al ayudar a desarrollar un plan de marketing, investigar a la competencia, lanzar nuevos productos, crear material promocional y mejorar la comunicación y el engagement con los clientes. Lo que antes requería horas de análisis de datos de consumidores, investigación, redacción y creación de elementos visuales, ahora puede lograrse en una fracción del tiempo combinando IA e intervención humana.
La IA generativa también se utiliza en las empresas para automatizar el servicio al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales que gestionan consultas complejas y ofrecen soporte personalizado, proporcionando una gran eficiencia operativa y asegurando que solicitudes, quejas y otros problemas de servicio no se pierdan en el proceso. Al mismo tiempo, el equipo de atención tiene más tiempo para centrarse en hacer crecer el negocio mediante estrategias como ventas adicionales (upselling) y otras tácticas.
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Aprendizaje automático y IA prescriptiva
El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es una rama de la IA que utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos en bruto, identificar patrones y generar información valiosa. Procesa datos estructurados, como nombres, historiales de compra y comportamiento en sitios web, y analiza contenido no estructurado, incluyendo imágenes, videos y publicaciones en redes sociales. La IA prescriptiva se basa en esos conocimientos para ayudarte a tomar decisiones y acciones concretas.
Por ejemplo, en el comercio minorista, las empresas obtienen información sobre las preferencias y motivaciones de los clientes a partir de su comportamiento, lo que les permite personalizar mensajes de marketing que resuenen con las necesidades individuales y crear recorridos y experiencias basadas en datos que hagan que los clientes se sientan reconocidos y valorados. Los minoristas saben quién abrirá un correo electrónico, hará clic y realizará una compra según comportamientos conocidos y tendencias de consumo.
En el sector inmobiliario, el ML y la IA prescriptiva ayudan a los desarrolladores a aprovechar datos de conjuntos que incluyen ventas históricas, cambios demográficos, indicadores económicos y flujo de personas para identificar la próxima zona de alto crecimiento o determinar dónde las propiedades están subvaloradas para su compra. Los propietarios de inmuebles utilizan la IA para evaluar posibles sitios de desarrollo, teniendo a mano leyes de zonificación, datos ambientales y registros de daños locales, lo que les permite elegir ubicaciones estratégicas y evitar retrasos o multas. Además, el ML impulsa los modelos de valoración automatizada (AVMs, por sus siglas en inglés), que ofrecen valoraciones de propiedades respaldadas por datos al instante, evaluando diversas características de los inmuebles y condiciones del mercado. Esto permite tasaciones más rápidas, consistentes y con menor sesgo humano.
Los fabricantes utilizan datos de ML y IA prescriptiva para predecir calendarios de mantenimiento, anticipar fallas en equipos y optimizar cadenas de suministro y procesos de producción. Las operaciones de manufactura pueden usar datos en tiempo real para tomar decisiones rápidas e informadas, minimizar errores, reducir desperdicios y aumentar la productividad.
La industria de seguros utiliza datos históricos para identificar patrones de riesgo en la suscripción, determinar si una cuenta tiene probabilidad de sufrir una pérdida y evaluar si es financieramente viable asegurarla. Por ejemplo, una empresa empleó aprendizaje automático para desarrollar un modelo de predicción de accidentes en la industria del transporte de carga.
Al correlacionar datos de asegurados, reclamaciones y millones de registros de conjuntos de datos gubernamentales y otros datos propios, la empresa puede predecir si una cuenta de transporte tendrá un accidente. Gracias al aprendizaje automático, puede identificar con precisión las cuentas de mayor riesgo. Esto permite evitar asegurar a clientes con altos índices de riesgo o, por el contrario, ofrecer créditos o descuentos a clientes con bajo riesgo, lo que resulta en mejores ratios de pérdida.
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IA agentiva y toma de decisiones autónoma
La IA agentiva analiza datos no estructurados para permitir la toma de decisiones en tiempo real sin necesidad de intervención humana constante, comprende flujos de trabajo complejos para mejorar la ejecución y los resultados, e interactúa con otros sistemas para adaptarse a condiciones cambiantes.
Por ejemplo, la IA agentiva puede automatizar la logística de nómina, ajustar cadenas de suministro en función de datos en tiempo real para mejorar la eficiencia y los márgenes, ayudar a organizaciones de salud a interpretar notas médicas e imágenes para ajustar tratamientos al instante y reducir tasas de diagnóstico incorrecto en el sector sanitario, automotriz y otros servicios. Los despachos de abogados utilizan la IA agentiva para revisar de manera autónoma documentos legales y contratos no estructurados, apoyando la preparación y la identificación de riesgos. La IA está ayudando a las empresas a construir un futuro mejor, pero es importante usarla de manera responsable y con intención. Se deben priorizar la seguridad, la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas.
Conclusiones Clave
- Los arquitectos de la IA fueron reconocidos como “Persona del Año” por Time Magazine en 2025, simbolizando la influencia generalizada de la inteligencia artificial en las industrias globales.
- Las tecnologías impulsadas por esta tecnología, incluidas las herramientas de IA generativa y las plataformas de aprendizaje automático, están redefiniendo las operaciones empresariales al mejorar la productividad, la personalización y la toma de decisiones.
- Aunque la IA ofrece oportunidades de crecimiento y eficiencia operativa, se insta a las empresas a adoptarla de manera responsable, garantizando seguridad, transparencia y estándares éticos.
Los arquitectos de la inteligencia artificial (IA) han sido nombrados “Persona del Año 2025” por Time Magazine, reflejando el impacto profundo que la IA tiene en todas las industrias, empresas y naciones. La IA está transformando las estrategias empresariales para construir un futuro más inteligente, mejorando significativamente la eficiencia, el valor y la experiencia del cliente. Aquellos que no incorporen la IA en sus modelos de negocio, finalmente, perderán relevancia y competitividad.
En términos generales, la IA realiza tareas humanas, permitiendo que las máquinas aprendan de los datos y la experiencia para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, ofrecer experiencias personalizadas, optimizar operaciones, aumentar la productividad, generar nuevas capacidades y fomentar un mayor crecimiento.
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IA generativa
La IA generativa, como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI y otras, aprende a partir de miles de millones de puntos de datos y genera contenido basado en la interacción humana. Esta tecnología ayuda a las empresas a crear estrategias de marketing, campañas de marketing completas y contenido para blogs, sitios web, publicaciones en redes sociales y campañas de correo electrónico. Herramientas como Perplexity AI se utilizan para investigación, mientras que otras herramientas de IA se emplean para programación y desarrollo de software, diseño de productos y creación de prototipos.
Estas herramientas de inteligencia artificial permiten ahorrar tiempo y dinero al ayudar a desarrollar un plan de marketing, investigar a la competencia, lanzar nuevos productos, crear material promocional y mejorar la comunicación y el engagement con los clientes. Lo que antes requería horas de análisis de datos de consumidores, investigación, redacción y creación de elementos visuales, ahora puede lograrse en una fracción del tiempo combinando IA e intervención humana.
La IA generativa también se utiliza en las empresas para automatizar el servicio al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales que gestionan consultas complejas y ofrecen soporte personalizado, proporcionando una gran eficiencia operativa y asegurando que solicitudes, quejas y otros problemas de servicio no se pierdan en el proceso. Al mismo tiempo, el equipo de atención tiene más tiempo para centrarse en hacer crecer el negocio mediante estrategias como ventas adicionales (upselling) y otras tácticas.
Relacionado: La IA no te reemplazará — pero tu previsibilidad sí. Así es como puedes volverte irremplazable
Aprendizaje automático y IA prescriptiva
El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es una rama de la IA que utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos en bruto, identificar patrones y generar información valiosa. Procesa datos estructurados, como nombres, historiales de compra y comportamiento en sitios web, y analiza contenido no estructurado, incluyendo imágenes, videos y publicaciones en redes sociales. La IA prescriptiva se basa en esos conocimientos para ayudarte a tomar decisiones y acciones concretas.
Por ejemplo, en el comercio minorista, las empresas obtienen información sobre las preferencias y motivaciones de los clientes a partir de su comportamiento, lo que les permite personalizar mensajes de marketing que resuenen con las necesidades individuales y crear recorridos y experiencias basadas en datos que hagan que los clientes se sientan reconocidos y valorados. Los minoristas saben quién abrirá un correo electrónico, hará clic y realizará una compra según comportamientos conocidos y tendencias de consumo.
En el sector inmobiliario, el ML y la IA prescriptiva ayudan a los desarrolladores a aprovechar datos de conjuntos que incluyen ventas históricas, cambios demográficos, indicadores económicos y flujo de personas para identificar la próxima zona de alto crecimiento o determinar dónde las propiedades están subvaloradas para su compra. Los propietarios de inmuebles utilizan la IA para evaluar posibles sitios de desarrollo, teniendo a mano leyes de zonificación, datos ambientales y registros de daños locales, lo que les permite elegir ubicaciones estratégicas y evitar retrasos o multas. Además, el ML impulsa los modelos de valoración automatizada (AVMs, por sus siglas en inglés), que ofrecen valoraciones de propiedades respaldadas por datos al instante, evaluando diversas características de los inmuebles y condiciones del mercado. Esto permite tasaciones más rápidas, consistentes y con menor sesgo humano.
Los fabricantes utilizan datos de ML y IA prescriptiva para predecir calendarios de mantenimiento, anticipar fallas en equipos y optimizar cadenas de suministro y procesos de producción. Las operaciones de manufactura pueden usar datos en tiempo real para tomar decisiones rápidas e informadas, minimizar errores, reducir desperdicios y aumentar la productividad.
La industria de seguros utiliza datos históricos para identificar patrones de riesgo en la suscripción, determinar si una cuenta tiene probabilidad de sufrir una pérdida y evaluar si es financieramente viable asegurarla. Por ejemplo, una empresa empleó aprendizaje automático para desarrollar un modelo de predicción de accidentes en la industria del transporte de carga.
Al correlacionar datos de asegurados, reclamaciones y millones de registros de conjuntos de datos gubernamentales y otros datos propios, la empresa puede predecir si una cuenta de transporte tendrá un accidente. Gracias al aprendizaje automático, puede identificar con precisión las cuentas de mayor riesgo. Esto permite evitar asegurar a clientes con altos índices de riesgo o, por el contrario, ofrecer créditos o descuentos a clientes con bajo riesgo, lo que resulta en mejores ratios de pérdida.
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IA agentiva y toma de decisiones autónoma
La IA agentiva analiza datos no estructurados para permitir la toma de decisiones en tiempo real sin necesidad de intervención humana constante, comprende flujos de trabajo complejos para mejorar la ejecución y los resultados, e interactúa con otros sistemas para adaptarse a condiciones cambiantes.
Por ejemplo, la IA agentiva puede automatizar la logística de nómina, ajustar cadenas de suministro en función de datos en tiempo real para mejorar la eficiencia y los márgenes, ayudar a organizaciones de salud a interpretar notas médicas e imágenes para ajustar tratamientos al instante y reducir tasas de diagnóstico incorrecto en el sector sanitario, automotriz y otros servicios. Los despachos de abogados utilizan la IA agentiva para revisar de manera autónoma documentos legales y contratos no estructurados, apoyando la preparación y la identificación de riesgos. La IA está ayudando a las empresas a construir un futuro mejor, pero es importante usarla de manera responsable y con intención. Se deben priorizar la seguridad, la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas.
