Lecciones aprendidas: enfóquese en SUS casos de uso de alto valor
Las empresas pequeñas y medianas (menores a 500 personas) están descubriendo que las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) específica – aquellas dirigidas a problemas concretos – generan más valor inmediato que las iniciativas y experimentos abiertas. Aplicaciones prácticas de IA como las reconciliaciones bancarias automáticas, automatización de cuentas por cobrar/pagar y apoyo interno a la toma de decisiones están permitiendo a las empresas obtener beneficios rápidos y tangibles.
Por ejemplo, las plataformas altamente especializadas en realizar conciliaciones (de ventas, bancarias, contables, con tarjetas de crédito y otras) están logrando – de forma consistente y estable – automatizar hasta el 93% de las partidas por conciliar que anteriormente se realizaban manualmente. En términos prácticos esto quiere decir que una conciliación compleja que tomaba 5 días a una sola persona puede hoy convertirse en un esfuerzo de solo 4 horas, gracias a múltiples algoritmos de IA, especializados en conciliación únicamente, que brindan un tiempo de recuperación rápido y un ROI que tenga sentido para la inversión.
La vieja frase «muéstrame el dinero primero», como analogía a la tendencia en los tomadores de decisión a no invertir en expectativas sin un sólido caso de negocio, sino solamente en casos-de-uso aplicables a problemas concretos y con un retorno sobre la inversión inmediato es reflejado en las últimas encuestas de clientes de 2025 tanto por Source Global, el «Gartner del mundo de la consultoría» como por estudios del propio Gartner.
Source Global indica que las empresas quieren ver en sus asesores la capacidad de ejecución en las nuevas tecnologías, no solo las ideas.
De la experimentación a la ejecución
La clave del éxito en la implementación de IA en las empresas radica en enfocarse en problemas específicos, identificando casos de uso claros y de un alto valor en términos de los problemas o situaciones que resuelven y midiendo resultados concretos. La mayoría de los fracasos en proyectos de IA se deben a la falta de enfoque claro y objetivos medibles. También parecen no tener una buena relación inversion-rédito el solamente capacitar y entrenar al personal en capacidades de inteligencia artificial sin tener un mandato claro, un problema que resolver. Solamente el entrenamiento, aunque haya una cultura propensa a la innovación, sin un mandato claro, parece no lograr tracción en términos de resultados empresariales.
Ejemplos de casos de uso de alto valor con los que puede empezar a generar ideas para su empresa
Banca, Finanzas y Contabilidad
Conciliaciones empoderadas por IA (algoritmos de uso específico): las conciliaciones van mucho mas alla de solo contabilidad. La tecnología actual logra resolver conciliaciones de «uno-a-uno», «uno-a-muchos» y «muchos-a-muchos» en un 93% de los casos. La utilización de esta tecnología tiene aplicaciones en contratos de multiadquirencia, tickets de espectáculos, liquidaciones de procesadores de tarjetas, cobro y recaudación bancaria, de tarjetas, pasarelas de ecommerce y otros pagos (SINPE Móvil u otros según los distintos países), agencias de viaje, facturación e Impuestos y devengamiento de contratos. Dale click aquí para mostrarte un PDF con todas las posibilidades en conciliación automatizada. En EXYGE.COM abordamos todos estos casos de uso con nuestro socio tecnológico DaMap.
Análisis de Estados Financieros y Reportería Compleja a partir de multiples fuentes de datos: Si bien la inteligencia artificial generativa común como ChatGPT, Qwen, Mistral o Deepseek que tenemos en nuestros días puede hacer mucho por el análisis de los estados financieros a partir de data en un archivo de MS Excel o en un PDF, cuando la reportería previa o el análisis requiere de multiples fuentes de datos, algunas del ERP y otras de otros sistemas o inclusive de fuentes no estructuradas (listados de excel llenados a mano u extraídos de sistemas antiguos, esta labor se complica bastante para una IA de uso general y puede generar resultados no consistentes a través de varias corridas, pues un mismo «prompt» puede generar resultados distintos. La creación e implementación de un modelo de IA personalizado puede procesar las distintas fuentes de datos de forma consistente, resolver discrepancias comunes según las reglas de negocio que se le brinden en el entrenamiento con sus datos internos, combinar las distintas fuentes de datos y analizar los resultados, comparar las tendencias y con los datos históricos, así como sugerir variaciones y alertar sobre patrones nuevos que puedan ser de interés. Un modelo personalizado, seguro y privado puede analizar de forma consistente sus datos, independientemente de quien lo corra, bajando el impacto que puede generar la rotación de personal o un evento que dificulte acceder al personal especializado que hacía toda la transformación de datos anteriormente. En EXYGE.COM abordamos todos estos casos de distintas formas, aplicando IA en plataformas de transformación de datos y visualización ó generando todo el procesamiento y análisis encapsulado en un solo modelo IA con nuestro socio DiscoveryAI.
Otorgamiento de crédito en empresas, instituciones bancarias, mutuales y cooperativas de ahorro y crédito: Los modelos IA especializados en otorgamiento de crédito abordan dos usos de alto valor: la determinación predictiva del potencial de crédito de un expediente y la predicción de atraso o impago de créditos ya otorgados. Este tipo de modelos utilizan ML (Machine Learning) en modelos entrenados de forma securizada y privada con la data histórica de la compañía. Son modelos entrenados internamente en donde el mismo motor de IA puede estar alojado intra-muros, si las políticas de la compañía o la regulación lo requieren. Aunque la precisión de estos modelos depende de la calidad y disponibilidad de los datos dentro de la empresa o institución, los casos de uso realizados obtienen una asertividad del 76% para el análisis de crédito y de 88% en la predicción de mora e impago. En EXYGE.COM abordamos estos casos con nuestro socio tecnológico DiscoveryAI. Dale click aquí para mostrarte más información de los modelos de IA personalizados de forma segura con tus datos.
Venta Minorista (supermercados, tiendas de conveniencia, tiendas por departamentos)
Análisis de Demanda: que permiten identificar patrones en las preferencias del consumidor, segmentación, personalización y retos asociados con el crecimiento y expansion de nuevas sucursales. Estos modelos estudian la data historica de ventas, inventarios, traslados entre almacenes y otras para descubrir patrones de comportamiento del consumidor, tendencias incipientes en la compra y obtener alertas, conclusiones y recomendaciones sobre el movimiento de las ventas e inventario a un nivel de detalle que es imposible para un ser humano. Utilizando esta tecnología, una cadena de mini-mercados en Brasil, con más de 250 tiendas y un portafolio de más de 2000 SKUs pudo:
- Optimizar el mix de productos para cada tienda, basándose en las preferencias del consumidor.
- Predecir la demanda por mini-market de los SKUs «Top 100» con una fiabilidad del 85% al 95% según la linea de productos.
- Ahorrar en manejo de SKU, traslados entre bodegas, reducir obsolescencia y vencimientos.
Optimización de la Rentabilidad a través de un mejor manejo del mix de productos: los modelos IA personalizados con los datos de ventas e inventarios. El análisis superior de los modelos personalizados y entrenados pueden:
- Analizar y contestar preguntas complejas que requieren analizar grandes volúmenes de datos.
- Rastrear patrones que permitan maximizar la rentabilidad con un enfoque en sostenibilidad.
- Monitorizar constantemente las tendencias del consumidor a fin de tomar acción temprana y reaccionar rápidamente a variaciones en el consumo.
- Consolidar recursos y evitar duplicaciones.
En un fabricante de vinos el uso de esta tecnología logró reducciones en los costos de distribución (15%-25%), incremento de rentabilidad por una gestión dinámica de los precios (5% al 20%), reducción del inventario promedio (10%-20%) y minimización de stock-outs produciendo un incremento del ingreso de hasta un 15%. Resultados similares han sido obtenidos en cervecerías y fabricantes de productos lácteos. En EXYGE.COM abordamos estos casos con nuestro socio tecnológico Discovery AI.
Atención del Cliente
Interacciones personalizadas y soporte al cliente: Modelos entrenados con la data del CRM sobre los clientes y cruzados con patrones de consumo de los mismos, pueden incrementar la retención del cliente (10%-20%) y el valor del cliente a través del ciclo de vida del mismo (Customer Lifetime Value) en un 5% a 15%, a través de:
- Interacciones personalizadas basadas en comportamiento del cliente y sus preferencias.
- Incremento en la fidelización del cliente a través de campañas de mercadeo focalizadas y experiencias personalizadas.
- Provisión de respuesta instantánea – basada en IA – a las consultas del cliente (tanto B2C como B2B).
Mantenimiento Predictivo (Edificios, Plantas de Manufactura, Flotillas)
Reducción de Costos y Mejora de Fiabilidad: A través del análisis histórico de la información respecto a reparaciones, insumos, costos de reparación y cruzando esta información la de los equipos, camiones, fincas filiales, y otros registros se puede disminuir el tiempo inactivo y los costos asociados al mantenimiento:
- Monitorización de la salud de los equipos y sus indicadores, prediciendo algunas fallas antes de que ocurran.
- Planificación del mantenimiento de forma proactiva, reduciendo el tiempo en paro y extendiendo la vida del equipo.
- Baje de los costos de mantenimiento y las disrupciones a las corridas de fabricación.
- Asegure una mayor consistencia en la calidad de los productos y la fiabilidad operacional de la planta, la flotilla o las instalaciones.
El rol de los consultores: estrategia y ejecución
Las empresas, independientemente de su tamaño, con frecuencia requieren ayuda externa para maximizar el valor de la IA. Es prudente que el proveedor de consultoría que escojas no solo ofrezca guía estratégica, sino también ejecución técnica (integración con sistemas existentes, entrenamiento y soporte práctico), asegurando que la IA entregue resultados reales.
Es importante además, que tu proyecto de transformación digital, sea con inteligencia artificial o con cualquier otra tecnología innovadora, tenga objetivos claros de transferencia de conocimientos y formación de tu personal. El conocimiento especializado del consultor puede ser crucial para el avance del proyecto, pero la sostenibilidad de la iniciativa dependerá exclusivamente de qué tan bien puedas asimilar el conocimiento y volverte autónomo en la tecnología en el largo plazo.
Conclusiones prácticas para CEOs y CFOs
- La IA tiene un impacto real cuando está claramente orientada a resolver problemas específicos.
- Implementaciones graduales y con métricas claras facilitan la adopción efectiva de la IA.
- La colaboración con expertos externos es clave para acelerar resultados y asegurar la integración práctica y la transferencia al personal interno para la sostenibilidad de largo plazo.
Las IAs especializadas ya son una realidad exitosa en las empresas de todo tamaño, permitiendo operaciones más rápidas, precisas y rentables. Adoptar esta mentalidad práctica convierte la IA en un potenciador real del negocio, logrando eficiencias típicas de grandes empresas, pero manteniendo la agilidad propia del mercado medio.
Por último, aunque hemos centrado este artículo en las IAs de uso específico, la IA generativa de uso común (la que vemos con ChatGPT, Gemini, Perplexity, Qwen, DeepSeek, Claude y otras) también puede beneficiarse de algunas de las lecciones aprendidas indicadas aquí:
- Identifique casos de uso donde haya un problema que resolver o una tarea que acelerar.
- Haga un business case sencillo y práctico, o un charter de proyecto sencillo que establezca:
- el problema o situación a mejorar
- el estado actual en términos numéricos (cuanto cuesta hoy, que duración tiene, cuantos errores se generan, etc.)
- la meta esperada o la expectativa que define como se vé cuando el proyecto tenga éxito
- Documente los resultados (tiempo ahorrado, reducción de errores, menor costo, mejores decisiones o cualquier otro)
- Gestione su aprendizaje y conocimiento adquirido:
- documente sus lecciones aprendidas
- identifique sus competencias desarrolladas y grábelas de alguna forma (hoy en dia hacer mini-videos con loom u otra aplicación es muy sencillo)
- Si ha adquirido algún conocimiento específico, estructúrelo de forma que alguien nuevo o que no tenga el contexto del proyecto pueda entenderlo.
- Categorice y almacene de forma ordenada su conocimiento en nuevas tecnologías. Algo tan sencillo como un repositorio en un disco en la red donde los charters o iniciativas se guardan y una tabla maestra que recoja las lecciones aprendidas de cada iniciativa puede hacer maravillas con su gestión de conocimiento de IA.
Reflexión final
La inteligencia artificial específica ya no es una promesa lejana, sino una realidad tangible que genera resultados inmediatos y significativos para las empresas pequeñas, medianas y grandes. Como CEO o CFO, usted sabe que cada decisión estratégica debe justificarse claramente en términos de rentabilidad, eficiencia y mejora operativa.
Precisamente allí es donde EXYGE.COM puede ser su aliado decisivo: nuestro enfoque combina una profunda experiencia estratégica con capacidades prácticas de ejecución tecnológica, garantizando que su inversión en IA genere un impacto medible y acelerado desde el primer día. Le invitamos a dar un paso adelante, a transformar la promesa de la IA en ventajas concretas para su empresa. Contáctenos en EXYGE.COM y juntos llevemos su negocio al siguiente nivel de aplicación práctica y éxito comprobable.
