Reducción de Costos a través de la IA

Descubre cómo utilizar la inteligencia artificial para impulsar la reducción de costes en tu empresa

Mejorar la eficiencia y reducir los costos son fundamentales para las empresas que buscan un crecimiento sostenible y rentabilidad en el actual paisaje económico altamente competitivo. Esta búsqueda de resiliencia financiera adquiere una nueva urgencia en el dinámico mundo de las startups. En los últimos años, hemos sido testigos de una desaceleración en las inversiones de capital de riesgo (VC), lo que hace que la optimización de costos y la rentabilidad sean más críticas que nunca. De hecho, un estudio destacado realizado por Block et al. (2019) encontró que las empresas rentables tienen hasta 2.5 veces más probabilidades de obtener financiamiento en el espacio de VC. Así, un modelo de inicio centrado en la sostenibilidad financiera se está convirtiendo en una necesidad para la supervivencia continua en el actual panorama empresarial.

Ante estos desafíos, la integración estratégica de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) emerge como una herramienta potente para facilitar la reducción de costos y, por lo tanto, la rentabilidad en diversas industrias. Su potencial para impulsar la eficiencia y optimizar las operaciones lo convierte en un aliado convincente en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento sostenible.

El impacto transformador de la IA en el ahorro de costes varía significativamente entre los sectores. Por ejemplo, en el sector de la salud, se estima que una mayor adopción de la IA generaría ahorros anuales del 5 al 10 por ciento en el gasto en atención médica en Estados Unidos, lo que se traduce en una cifra impresionante de entre $200 mil millones y $360 mil millones al año (Sahni, et al., 2023). De manera similar, las aplicaciones de aprendizaje automático han ofrecido resultados notables en la industria de servicios financieros, donde las empresas informan de reducciones de costes que superan el 10% tras la exitosa integración de ML en sus operaciones comerciales (NVIDIA, 2023).

Claramente, la ciencia de datos y sus derivados, como la IA, tienen un impacto inmenso en la eficiencia de costes en una amplia gama de industrias. Sin embargo, muchas empresas luchan por identificar cómo utilizar efectivamente el poder de la IA.

En este artículo, nos embarcamos en un viaje para explorar cómo la IA puede ser un catalizador para el ahorro de costos y la excelencia operativa en tu empresa. Exploramos diversas formas en las que las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA, desde la automatización y los chatbots hasta los procesos de ventas mejorados, las operaciones optimizadas y la gestión inteligente de inventarios. Únete a nosotros mientras descubrimos el poder transformador de la ciencia de datos en la búsqueda de la estabilidad financiera y el crecimiento empresarial sostenible.

Optimizando Operaciones con la IA

En la búsqueda de la reducción de costes, la automatización emerge como el primer paso esencial, y la Inteligencia Artificial (IA) se erige como la clave transformadora para desbloquear su potencial. En esta sección exploraremos el impacto profundo de la IA en las empresas a través de la automatización de tareas, liberando recursos para iniciativas estratégicas y garantizando precisión.

La automatización de tareas repetitivas y que consumen tiempo presenta una estrategia dinámica con el potencial de ahorrar tanto tiempo como dinero. Como discutimos en nuestro último artículo sobre la automatización de la IA para empresas, responsabilidades mundanas pero esenciales como la entrada de datos y el procesamiento de documentos pueden llevarse a cabo con una precisión inigualable mediante el procesamiento de lenguaje natural (NLP), permitiendo que su fuerza laboral humana se enfoque en iniciativas impulsoras del crecimiento.

Sin embargo, la automatización impulsada por la IA va más allá de acelerar procesos; mitiga significativamente el riesgo de error humano, evitando costosas correcciones para las empresas. ¿El resultado? Ahorro de costes operativos y un impulso en la eficiencia que impregna su organización.

Para respaldar este efecto, considere el inspirador viaje de una pequeña startup de comercio electrónico, como se detalla en nuestro portafolio. Al afinar un modelo de lenguaje grande (LLM) en sus datos de servicio al cliente existentes, lograron resultados notables. La integración continua de extremo a extremo de este chatbot de IA para manejar directamente las solicitudes de servicio al cliente les permitió manejar hasta el 50% de todas las solicitudes de servicio al cliente, incluyendo:

• Consultas rutinarias o preguntas frecuentes
• Información de pedidos de compra
• Información de entrega
• Cancelaciones y devoluciones
• Quejas

Este enfoque visionario no solo recuperó horas valiosas de personal, sino que también redujo los costes de soporte al cliente en un 30% en solo un año. Este ejemplo real subraya el potencial de ahorro de costes de la automatización impulsada por la IA en el actual panorama empresarial dinámico, preparando el terreno para un crecimiento sostenible.

Reducción de Costes en Procesos de Ventas

Los chatbots y las automatizaciones similares no son la única forma en que las soluciones de IA están reduciendo los costes de una empresa. De hecho, las herramientas de generación de leads impulsadas por la IA pueden mejorar significativamente la eficiencia de su equipo de ventas. Al analizar vastos conjuntos de datos de texto y el comportamiento de los clientes, los algoritmos de IA pueden identificar leads de alto potencial de manera rápida y precisa, permitiendo que sus representantes de ventas se centren en prospectos con mayores posibilidades de conversión.

Este enfoque dirigido no solo ahorra tiempo, sino que también aumenta las tasas de conversión, reduciendo así el coste por adquisición. En particular, un estudio reciente de Baumgartner (2016) encontró que el uso de la IA en la generación de leads de ventas puede proporcionar una reducción de costes de hasta el 60%.

Además, las herramientas de automatización de ventas impulsadas por la IA pueden ayudar a agilizar sus procesos de ventas al automatizar tareas rutinarias como el seguimiento por correo electrónico y la nutrición de leads. Al reducir la intervención manual, su ciclo de ventas se vuelve más eficiente, lo que permite a su equipo cerrar acuerdos más rápido. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el coste asociado a ciclos de ventas prolongados.

Por último, la IA puede proporcionar a sus representantes de ventas información valiosa y recomendaciones personalizadas. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar los datos de los clientes para sugerir los productos o servicios más relevantes para cada cliente, aumentando las posibilidades de venta cruzada o ventas adicionales. Esto no solo maximiza los ingresos, sino que también mejora la eficiencia de su equipo de ventas.

Un buen ejemplo de esta aplicación se puede ver en Mondelēz International, líder de la industria de snacks, con marcas legendarias como Milka, Oreo o Toblerone bajo su paraguas corporativo. Como explica Sanjay Gurbuxani, su Vicepresidente de Innovaciones Digitales Globales, la empresa está aprovechando el aprendizaje automático para ofrecer a sus vendedores las mejores órdenes sugeridas para cada tienda, utilizando sus capacidades predictivas basadas en vastas cantidades de datos sobre compras históricas y otros factores relevantes como compras comunes en la zona (Tan, 2022).

Optimización de Procesos

Un tipo similar de algoritmo predictivo de Aprendizaje Automático, como el utilizado por Mondelez, se puede utilizar para la optimización de diferentes tipos de procesos empresariales, específicamente en el campo de la gestión de la cadena de suministro. Este tipo de optimización implica analizar flujos de trabajo e identificar cuellos de botella o ineficiencias. Al automatizar tareas repetitivas y mejorar la asignación de recursos, el Aprendizaje Automático puede ayudar a simplificar las operaciones de su empresa. Esto no solo mejora la productividad, sino que también reduce los costes operativos.

La organización de procesos basados en la IA es particularmente útil en el caso de la gestión de costes variables en la cadena de suministro. Rutas de envío o entrega ineficientes, subestimaciones de los requisitos de materias primas y la tediosa búsqueda de detalles de entrega en conjuntos de datos grandes y no unificados presentan grandes cuellos de botella en la industria de la cadena de suministro. El resultado suele ser una baja rentabilidad en industrias con una gran carga de logística y cadena de suministro (Aghazadeh, 2004). Afortunadamente, los modelos de Aprendizaje Automático son capaces de resolver este problema al proporcionar métodos escalables para analizar grandes conjuntos de datos históricos, junto con las tendencias actuales del mercado, para predecir y pronosticar con precisión la ruta de envío óptima y los requisitos de materias primas sin necesidad de interacción o verificación humanas. La velocidad y escala con la que operan estos modelos permiten grandes reducciones en el análisis y la búsqueda manuales, lo que reduce en gran medida los altos costes laborales variables tradicionalmente asociados con la industria.

Por ejemplo, Ryan Petersen, CEO de Flexport, una corporación multinacional líder en el sector de la gestión de la cadena de suministro de Estados Unidos y con más de 5 mil millones de dólares en ingresos brutos en 2022, explicó recientemente en un tuit cómo la integración estratégica de la IA está revolucionando sus operaciones.

Gracias al nuevo copiloto basado en GPT-4 de Flexport, lograron una reducción del 99% en el tiempo dedicado a ciertas tareas por parte de su equipo de operaciones, todo con un solo comando. Este tipo de reducción en los costes laborales tiene un gran impacto en la rentabilidad, permitiendo a las empresas construir operaciones logísticas más sostenibles y escalables. Además, Petersen anticipa que una gran cantidad de tareas similares en el envío de mercancías serán susceptibles de automatización basada en la IA. Flexport planea automatizar un número creciente de tareas con la implementación estratégica de la IA en los próximos meses.

De hecho, la revolución de la IA en el sector logístico acaba de comenzar y pronto implementaciones como la de Flexport serán imprescindibles para mantenerse en el competitivo panorama de la industria.

Optimización de Procesos para la Gestión de Inventario

Uno de los aspectos más cruciales de la optimización de la cadena de suministro es la gestión de inventario, que desempeña un papel fundamental en la mejora de la eficiencia y la reducción de costes en una empresa. Una gestión de inventario eficiente garantiza que se mantenga la cantidad adecuada de existencias para satisfacer la demanda de los clientes sin resultar en un exceso de inventario o en la falta de existencias, optimizando así el rendimiento operativo y la satisfacción del cliente.

La Inteligencia Artificial agiliza significativamente los procesos de gestión de inventario al proporcionar una precisa previsión de la demanda, lo cual es fundamental para mantener niveles óptimos de stock. Los algoritmos de IA, entrenados en datos históricos de ventas e inventario, tendencias del mercado y otros factores externos relevantes, son capaces de predecir la demanda futura con alta precisión. Este enfoque proactivo permite a las empresas planificar de manera efectiva, asegurando que tengan el inventario necesario para satisfacer la demanda de los clientes y evitando el exceso de inventario que conlleva mayores costos de almacenamiento y posibles desperdicios (Praveen, 2020).

Además, la IA mejora la capacidad de respuesta de los sistemas de inventario al automatizar el proceso de reordenamiento. Cuando los niveles de stock caen por debajo de un umbral predeterminado, los sistemas impulsados por IA pueden realizar automáticamente pedidos para reponer el stock, teniendo en cuenta los tiempos de entrega y las fluctuaciones de la demanda. Esto no solo reduce la carga de trabajo manual, sino que también minimiza el riesgo de error humano, lo que conduce a operaciones más fluidas y eficientes. El resultado es una cadena de suministro más ágil y resiliente, capaz de adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado y las preferencias de los clientes, lo que en última instancia conduce a una mayor rentabilidad y satisfacción del cliente.

Empresas como Walmart han aprovechado el poder de la IA para la gestión de inventario (Caminiti, 2023). El líder minorista estadounidense implementa la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su cadena de almacenes Sam's Club, para garantizar la disponibilidad de más de 6000 artículos en tiendas de almacén que abarcan un promedio de 136,000 pies cuadrados.

Han empleado máquinas fregadoras equipadas con torres de inteligencia de inventario para lograr este objetivo, capturando imágenes en tiempo real de cada artículo en los estantes de la tienda, lo que equivale a más de 20 millones de fotos al día.

A través de algoritmos de IA y aprendizaje automático, Sam's Club ha entrenado sus sistemas para identificar con precisión diferentes marcas y posiciones de inventario, teniendo en cuenta factores como la iluminación y la profundidad del estante, logrando una impresionante tasa de precisión de más del 95%. Cuando un producto se acerca a un umbral predefinido, el almacén recibe automáticamente una alerta, asegurando que los artículos sigan estando disponibles de manera constante.

Mientras que las grandes corporaciones como Walmart o Flexport ya han implementado soluciones de IA en sus procesos y gestión de inventario, las pequeñas y medianas empresas tradicionalmente han tenido dificultades para mantenerse al día (Praveen, 2020). La disponibilidad limitada de datos y los altos costes de implementación de estas soluciones han impedido durante mucho tiempo la amplia adopción de técnicas de aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro, a pesar de su gran potencial en términos de rentabilidad. Sin embargo, la creciente disponibilidad de modelos generales como GPT que pueden afinarse con pocos datos adicionales y una gran reducción en los costes de implementación están empezando a abrir las puertas a la implementación de la IA en empresas más pequeñas. No pierdas esta oportunidad de escalar tu negocio de manera sostenible como nunca antes.

Conclusión

La Inteligencia Artificial no es simplemente un avance tecnológico; es un aliado fundamental para las empresas que buscan reducir costes y alcanzar la excelencia operativa en el entorno rápido y competitivo de hoy. A través de sus aplicaciones multifacéticas, desde la automatización de tareas mundanas hasta la generación de datos perspicaces para una toma de decisiones mejorada, la IA es un catalizador de la eficiencia y la rentabilidad. Ofrece un enfoque estratégico para navegar por las complejidades de las ventas, las operaciones y la gestión de inventarios, fomentando así un modelo de negocio resistente y ágil capaz de adaptarse a las demandas y tendencias del mercado.

Mientras nos encontramos al borde de una revolución tecnológica en la que la IA desempeña un papel central, este es el momento oportuno para que las empresas, independientemente de su tamaño, integren la IA en su tejido operativo.

¿Listos para Desbloquear el Potencial de la IA? ¡Contáctenos Hoy!

En Crata AI, estamos comprometidos en guiaros en este viaje transformador. Con nuestra experiencia y soluciones innovadoras, capacitamos a tu empresa para desbloquear todo el potencial de la Inteligencia Artificial, asegurando no solo ahorros de costes, sino también allanando el camino hacia un crecimiento sostenible y estratégico. Contáctenos hoy mismo para explorar cómo la IA puede transformar las operaciones de su empresa y generar ahorros de costes.

Referencias

• Block, J., Fisch, C., Vismara, S., & Andres, R. (2019). Private equity investment criteria: An experimental conjoint analysis of venture capital, business angels, and family offices. Journal of Corporate Finance, 58, 329-352. DOI: 10.1016/j.jcorpfin.2019.05.009
• Sahni, N., Stein, G., Zemmel, R., & Cutler, D. M. (2023). The Potential Impact of Artificial Intelligence on Healthcare Spending. NBER Working Paper No. 30857. Retrieved from NBER Website
• State of AI in Financial Services. (2023). NVIDIA.
• Baumgartner, T., Hatami, H., & Valdivieso, M. (2016, June 10). Why Salespeople Need to Develop “Machine Intelligence”. Harvard Business Review
• Tan, A. (2022). How Mondelez is driving change with tech. Computer Weekly.
• Twitter post by Ryan Petersen, CEO of Flexport.
• Caminiti, S. (2023, March 27). How Walmart is using A.I. to make shopping better for its millions of customers. CNBC.
• AI Automation for Business Explained. Crata AI Blog.
• Aghazadeh, S. (2004). Improving logistics operations across the food industry supply chain. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 16(4), 263-268. DOI: 10.1108/09596110410537423.
• Praveen, K. B., Kumar, P., Prateek, J., Pragathi, G., & Madhuri, J. (2020). Inventory management using machine learning. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 9(06), 866-869.