Aplicaciones de Inteligencia Artificial para negocios en 2025

Procesador para AI

Aplicaciones de Inteligencia Artificial para negocios en 2025

Definitivamente ya está con todos nosotros en nuestras vidas.

Incluso desde hace algunos años atrás ya existía sin la popularidad de hoy.

Hace cuanto usas Alexa, Siri, comandos de voz y mucho más.

La inteligencia artificial nos rodea en nuestros hogares, cuando conducimos hacia el trabajo o al supermercado o en los videojuegos de nuestros hijos en fin. Significativos usos y ni hablemos de tus redes sociales o las de tus amigos junto a audios de personajes leyendo texto y poniendo su imágen de marketing para que tu ganes seguidores y likes. Te parece conocido?

Ahora bien, dejando de lado la AI en nuestra vida cotidiana voy a profundizar un poco más allá y hablemos del Negocio y la INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología futurista para convertirse en el eje central de la competitividad en el comercio electrónico. Según un informe de McKinsey & Company (2023), el 65% de las empresas líderes en e-commerce ya integran IA en al menos un proceso crítico, desde la atención al cliente hasta la gestión de inventario. Pero ¿cómo aprovechar estas herramientas para crear una experiencia fluida, anticipatoria y personalizada?

En este artículo, exploraremos varios aspectos y funcionalidades cómo por ejemplo un chatbot interno potenciado por IA no solo responde preguntas, sino que anticipa necesidades, guía decisiones de compra y automatiza procesos complejos, desde la búsqueda de productos hasta la posventa (creo oportunidades nuevas después de la compra de mi cliente).

A hoy, tenés disponibles herramientas tricapa diseñadas para generar procesos y estrategias de negocio, evaluar comportamientos genéricos o personalizados del cliente y automatizaciones de pasos de compra, contacto, postventa y retención de clientes.

Es muy importante destacar que la IA data ya debidamente mencionada desde el año 2008 cuando empezamos a ver iniciativas a nivel de hardware y software virtual destinado a almacenamiento y networking, pongo como ejemplos puntuales a tecnologías como Cisco, Vm Ware, Dell Computers entre otros, tecnologías como el balanceo de cargas, nube privada e incluso un Microsoft iniciando sus principios de Azure como SAaS ya vislumbraban avances importantes en la tecnología de Artificial Intelligence.

Por ejemplo analicemos cómo un chatbot interno potenciado por IA no solo responde preguntas, sino que anticipa necesidades, guía decisiones de compra y automatiza procesos complejos, desde la búsqueda de productos hasta la posventa.

Entendamos que es un ChatBot?

Usas whatsapp for business o pagas anuncios en Meta? Ya estás usando entonces y muy probablemente un chatbot básico si cuando por ejemplo, yo te envío un mensaje a tu whatsapp y tienes configurada una respuesta automática para dar un paso que te permita dar información relevante a tus clientes.

1. Chatbots de IA: Más que Respuestas Automatizadas

Los chatbots tradicionales funcionaban con scripts predefinidos, limitándose a responder preguntas frecuentes. Hoy, gracias a modelos de lenguaje como GPT-4 (OpenAI, 2023) y sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), los chatbots pueden interpretar intenciones, emociones y contextos. Por ejemplo, si un cliente escribe "Quiero un vestido para una boda en la playa", un chatbot avanzado no solo sugiere productos, sino que:

• Predice preferencias: Usando historiales de compra y datos demográficos.

• Ofrece recomendaciones contextuales: Como calzado y accesorios coordinados.

• Guía el proceso de compra: Recordando tallas o estilos favoritos.

Casos de éxito:

• Sephora implementó un chatbot en Facebook Messenger que incrementó las reservas de maquillaje en un 11% mediante recomendaciones personalizadas (Social Media Today, 2022).

• H&M utiliza IA para analizar reseñas y chats, identificando tendencias de moda en tiempo real (Forbes, 2023).

Fuente experta:

Según un estudio de Salesforce (2023), el 64% de los agentes de servicio al cliente que usan IA pueden enfocarse en tareas complejas, mientras la IA maneja consultas rutinarias.

2. IA en la Búsqueda y Descubrimiento de Productos: Menos Scroll, Más Acción

El 70% de los abandonos de carritos se deben a frustraciones en la búsqueda de productos (Baymard Institute, 2023). Un chatbot con IA mitiga esto mediante:

• Búsqueda semántica: Entiende sinónimos y términos coloquiales. Ejemplo: "zapatillas para correr en lluvia" muestra calzado impermeable.

• Filtros inteligentes: Clasifica productos usando computer vision (ej: buscar "vestido azul con flores" en imágenes).

• Integración con CRM: Sugiere productos basados en compras anteriores.

Tecnologías clave:

• Embeddings vectoriales: Para relacionar productos similares (ej: "sofá minimalista" con "muebles escandinavos").

• Motor de recomendaciones de Amazon: Responsable del 35% de sus ventas (Business Insider, 2022), usa aprendizaje automático para cruzar datos de navegación y compra.

Dato clave:

Según Gartner (2023), las tiendas o negocios de servicios con chatbots de búsqueda predictiva reducen en un 40% el tiempo que los clientes tardan en encontrar productos.

3. Toma de Decisiones: IA como Asesor de Confianza

La indecisión es un enemigo del e-commerce. Un chatbot con IA puede actuar como un "asesor virtual" mediante:

• Comparativas automáticas: Usando parámetros como precio, reseñas o sostenibilidad.

• Alertas de inventario: "Solo quedan 2 unidades en tu talla".

• Testimonios sintéticos: Adobe Sensei genera resúmenes de reseñas destacando pros y contras.

Ejemplo práctico:Si un cliente duda entre dos laptops, el chatbot puede:

1. Comparar especificaciones técnicas.

2. Mostrar vídeos de usuarios con necesidades similares.

3. Ofrecer un cupón por tiempo limitado

   
   
   
   

Caso de Estudio:

Best Buy aumentó sus ventas en un 10% al integrar un chatbot que sugiere productos alternativos cuando hay stock agotado (Retail Dive, 2023).

DATO INTERESANTE

Sabías que 53% de las personas afirman que una de las cosas más frustrantes de hablar con atención al cliente es esperar demasiado tiempo para obtener una respuesta.

Por otra parte como estadística sabes que en Europa y Estados Unidos el 60% de empresas que venden Sevicios o Productos B2B y un 42% de empresas que venden productos y servicios B2C ya usan los Chatbots en sus propios sitios web, apps o whatsapp para minimizar la tasa de abandono de los clientes ante las demoras para ser atendidas las consultas de dichos clientes? Fuente Tidio.com

Crecimiento del uso de Chatbot de 2022 hacia 2028

Actualmente como atiendes a tus clientes desde las redes sociales o desde tu sitio web?

Te preguntas cuanto tiempo tardas en responderle a tus clientes? Manejas ese dato?

Este 2025 ya no debes invertir miles de dólares en reducir la tasa de abandono o los carritos abandonados en tu tienda online.

Te compartiré datos cruciales para mejorar la atención a tus cliente de forma automatizada.

Pon mucha atención 👀

4. Checkout Autónomo: Menos Pasos, Más Conversiones

El proceso de pago es donde el 85% de los clientes abandonan su carrito (Baymard Institute, 2023). La IA soluciona esto con:

• Autollenado de datos: Usando tokens seguros para tarjetas o direcciones.

• Detección de errores: Si un cliente ingresa mal su CVV, el chatbot explica cómo encontrarlo.

• Pagos predictivos: Sugiere métodos según el historial (ej: PayPal para usuarios recurrentes).

Innovación destacada:Shopify introdujo Shop Pay, un sistema que usa IA para recordar datos de compra y reducir el checkout a un clic, logrando un 50% más de conversiones (TechCrunch, 2023).

Fuente experta:Según IBM, los retailers que automatizan el checkout con IA ven un 30% de reducción en costos operativos (IBM Watson, 2023).

Apps de Chatbot más usadas:

Aplicaciones de IA que ofrecen funciones de chatbot, como Tidio , Chatfuel y ChatBot . Incluso puedes usar Facebook Messenger para gestionar el chat, integrándolo con plugins para ofrecerte la funcionalidad precisa que necesitas.

Más apps de AI que podrían interesarle incluyen:

• Brandwatch utiliza inteligencia artificial para resumir los temas que los competidores publican en sus cuentas de redes sociales, así como el tono general del contenido.

• Monkeylearn es una plataforma sin código que monitoriza el sentimiento y la intención del contenido. Los usuarios pueden elegir entre modelos preentrenados o crear y entrenar su propio modelo.

• Browse AI extrae datos de sitios web y también utiliza IA para monitorear cambios en cualquier sitio web, lo que significa que ahorra tiempo en tareas repetitivas.

Con las aplicaciones de IA en marketing, obtienes lo que inviertes. Si bien estas aplicaciones aprenden y mejoran con el tiempo, es fundamental tomar medidas para garantizar que obtengas resultados precisos y relevantes que aporten valor a tus clientes. 

Aquí presentamos algunos consejos importantes para aprovechar al máximo la IA.

Proporcionar un informe claro y detallado junto a las Aplicaciones de Inteligencia Artificial para negocios en 2025

Si bien las aplicaciones de IA pueden lograr resultados asombrosos, comenzar requiere un toque humano . Para maximizar las posibilidades de éxito y reducir el riesgo de información incorrecta, es necesario proporcionar un informe detallado.

Volvamos a ChatGPT. Puedes proporcionar tanta o tan poca información como necesites para generar una respuesta. Sin embargo, cuanto más le des a la aplicación, más probable será que te ofrezca contenido útil.

5. Posventa Automatizada: Fidelización sin Esfuerzo

La posventa es clave para la retención. Un chatbot con IA puede:

• Gestionar devoluciones: Guiando al cliente con etiquetas pregeneradas.

• Anticipar problemas: Si un paquete se retrasa, envía una notificación proactiva.

• Generar encuestas postcompra: Usando NLP para analizar sentimientos en respuestas abiertas.

Ejemplo innovador:Zara integra chatbots que envían tutoriales de cuidado de prendas según el material comprado (Vogue Business, 2023).

Dato crucial:Un informe de Harvard Business Review (2023) revela que los clientes que reciben seguimiento automatizado posventa tienen un 45% más de probabilidad de repetir compra

6. Ética y Privacidad: Los Límites de la IA

La personalización requiere responsabilidad. Es vital:

• Cumplir con el RGPD y evitar sesgos en algoritmos (ej: discriminación por ubicación o género).

• Permitir que los clientes opten por no compartir datos.

• Usar técnicas como Federated Learning (Google, 2023) para entrenar modelos sin exponer datos crudos.

Advertencia experta:Según Timnit Gebru, experta en ética de IA, "Los algoritmos deben ser auditables para evitar reforzar desigualdades" (MIT Technology Review, 2023).

La AI (inteligencia artificial) es vital para nuestros negocios, es una excelente herramienta pero de nada nos sirve si no la sabemos utilizar y también si rompemos los paradigmas de la ética en el uso correcto y el fin correcto.

Conclusiones

La IA no reemplazará la creatividad humana, sino que amplifica su impacto si la usamos de la manera correcta.

Un chatbot predictivo + herramientas de análisis interno de IA, integrado con sistemas de CRM y análisis de datos, puede convertir cada interacción en una oportunidad para sorprender, resolver y fidelizar.

Como lo indica Satya Nadella, CEO de Microsoft: "La IA es el motor de la próxima ola de transformación digital en retail (comercio minorista)" (Wall Street Journal, 2023).

Para empezar, evalúa herramientas como Dialogflow (Google) o Watson Assistant (IBM), y mide su impacto en métricas clave como tasa de conversión y satisfacción al cliente. El futuro del e-commerce no es humano versus máquina: es la simbiosis perfecta entre ambos.

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Referencias Citadas

1. McKinsey & Company. (2023). The State of AI in Retail.

2. Salesforce. (2023). Service Cloud Report.

3. Baymard Institute. (2023). Cart Abandonment Rate Statistics.

4. Gartner. (2023). Predictive Analytics in E-commerce.

5. IBM Watson. (2023). AI-Powered Checkout Systems.

6. MIT Technology Review. (2023). Entrevista a Timnit Gebru.