La IA generativa y sus principales aplicaciones hoy

Modelos como ChatGPT de OpenAI o Midjourney han demostrado que una máquina puede redactar un reporte, diseñar un boceto publicitario o mantener una conversación coherente con un cliente, de forma similar a un humano. Este salto tecnológico promete transformar la forma en que trabajamos y ofrecemos productos y servicios. De hecho, el 70% de los directores de sistemas de información (CIOs) reconoce el potencial de la IA generativa para impulsar la productividad, y más de la mitad prevé implantarla antes de acabar 2025 (5 casos de uso de IA generativa para su empresa). Además, algunas proyecciones estiman que esta tecnología podría aportar billones de dólares en valor económico para 2030 (5 casos de uso de IA generativa para su empresa). Las expectativas son altas, pero ¿cómo se está utilizando actualmente la IA generativa en la empresa y qué se debe considerar al llevar estas soluciones a gran escala?

A continuación, exploramos tres aplicaciones clave donde la IA generativa ya está agregando valor en entornos empresariales, junto con ejemplos concretos de su uso.

1. Atención al Cliente y Chatbots Inteligentes

Una de las aplicaciones más extendidas de la IA generativa es la atención al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales avanzados. A diferencia de los chatbots tradicionales (que seguían guiones predefinidos), los asistentes potenciados por IA generativa pueden entender consultas más complejas y responder de forma natural y personalizada. Por ejemplo, la startup española TravelPerk integró ChatGPT para agilizar la gestión de consultas de sus clientes. Según su director en España, lograron automatizar el 80% de la clasificación de correos y solicitudes frecuentes, liberando a los agentes humanos para casos más complejos (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs). Como resultado, cada agente pudo manejar aproximadamente un 50% más de reservaciones de viajes, mejorando significativamente la eficiencia del equipo (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs) (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs).

Los beneficios de estos chatbots inteligentes van más allá de responder preguntas frecuentes. También pueden asistir a los propios empleados. Por ejemplo, algunas empresas están implementando asistentes internos basados en IA generativa conectados a sus bases de conocimiento. Estos asistentes pueden resumir políticas de la empresa, orientar sobre procedimientos o brindar datos de negocio con solo preguntar en lenguaje natural, ahorrando tiempo en buscar manualmente entre documentos. Un caso destacado es el del sector financiero: Morgan Stanley ha desplegado un asistente interno impulsado por GPT-4 para sus asesores, el cual les da acceso instantáneo a información contenida en más de 100,000 informes internos. Hoy en día, el 98% de sus equipos de asesoría utilizan esta herramienta para obtener respuestas rápidas, mejorando la rapidez y calidad del servicio al cliente final (Shaping the future of financial services | OpenAI).

El impacto en la experiencia de cliente es prometedor. Un reciente informe de Zendesk indica que 70% de los líderes en experiencia de cliente planean integrar IA generativa en muchos de sus puntos de contacto con el cliente en los próximos dos años (TOP 3 Ejemplos de empresas que usan Inteligencia Artificial). Esto incluye desde chatbots en páginas web y apps, hasta asistentes virtuales en WhatsApp u otras plataformas de mensajería. En la práctica, esto se traduce en clientes que reciben respuestas más rápidas y útiles las 24 horas, y en agentes de soporte que cuentan con la ayuda de la IA para resolver casos complejos (por ejemplo, con sugerencias de respuesta o resúmenes del historial del cliente). En suma, la IA generativa aplicada al servicio al cliente permite mejorar la satisfacción del usuario manteniendo un toque personalizado, a la vez que reduce carga operativa.

2. Marketing y Generación de Contenido Creativo

Otro campo transformado por la IA generativa es el marketing y la creación de contenidos. Las empresas constantemente necesitan textos, imágenes y hasta videos para promocionar sus productos o comunicarse con sus audiencias. Ahora, la IA puede asumir gran parte de esa creación, generando desde borradores de artículos y publicaciones en redes sociales, hasta diseños gráficos preliminares para campañas publicitarias. Un ejemplo son las herramientas de generación de texto que muchas compañías de marketing digital ya usan para producir descripciones de productos, eslóganes o incluso correos electrónicos personalizados a clientes. Estas herramientas permiten generar múltiples variantes de un mensaje en segundos y ajustar el tono o estilo según la necesidad, algo que manualmente tomaría horas de un redactor. De hecho, Gartner predice que 30% de los mensajes de marketing que las empresas envíen al público serán generados por IA para este año (Gartner’s Marketing Trends for 2025 - Alembic). Esto refleja cómo el contenido automatizado está volviéndose parte de la estrategia principal de marketing.

En el terreno visual, la IA generativa también está aportando creatividad. Modelos como DALL-E o Midjourney pueden generar imágenes publicitarias, bocetos de logotipos o diseños a partir de una simple descripción textual. Un caso emblemático es Coca-Cola, que recientemente ha experimentado con IA generativa para enriquecer sus campañas. La empresa, en alianza con OpenAI, combinó las capacidades de GPT-4 (texto) y DALL-E (imágenes) para crear contenido publicitario altamente personalizado (Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company). Esta iniciativa, denominada “Create Real Magic”, permitió a Coca-Cola producir arte digital original con elementos de su marca en cuestión de minutos, involucrando incluso a sus consumidores en la creación de anuncios. Si bien los creativos humanos siguen dirigiendo la estrategia, estas herramientas les brindan un nuevo lienzo de ideas casi ilimitado. Otras empresas de bienes de consumo y retail están siguiendo pasos similares: por ejemplo, marcas de moda generan propuestas de diseños o descripciones de catálogo con IA, y empresas de comercio electrónico como Amazon utilizan IA para generar automáticamente fichas de producto atractivas.

El valor práctico para el negocio es claro: la generación de contenidos con IA acelera los ciclos de campaña y reduce costos de producción creativa. Un redactor o diseñador asistido por IA puede iterar más ideas en menos tiempo. Además, la IA puede personalizar mensajes a escala, adaptando ligeramente un mismo contenido para distintos segmentos de clientes (por idioma, región o preferencias) sin tener que hacerlo todo manualmente. Eso sí, las empresas deben revisar y pulir el contenido generado para asegurar que esté alineado con la voz de la marca y libre de errores; pero incluso con esa revisión, el ahorro de tiempo es sustancial. En resumen, la IA generativa se está convirtiendo en un aliado en marketing: potencia la creatividad del equipo humano y permite entregar contenido relevante más rápidamente a los clientes.

3. Optimización de Procesos Internos y Toma de Decisiones

Más allá de las aplicaciones de cara al cliente, la IA generativa está mejorando numerosos procesos internos dentro de las organizaciones. Un área de uso es la gestión de información y apoyo a la toma de decisiones. Las empresas manejan enormes cantidades de datos y documentos (reportes, presentaciones, correos, contratos), y extraer información útil de ellos es todo un desafío. Aquí, la IA generativa puede resumir documentos largos, extraer puntos clave o incluso redactar informes a partir de datos brutos. Por ejemplo, ya existen asistentes de IA que pueden digerir las actas de una reunión o un informe de 100 páginas y producir un resumen ejecutivo con las conclusiones principales en segundos. Esto ayuda a los ejecutivos a ahorrar tiempo y no perder detalles críticos. Organizaciones gubernamentales han utilizado IA generativa con este fin: en un caso, una agencia pública empleó un modelo generativo para agilizar la revisión de solicitudes de ciertos trámites, cotejando automáticamente descripciones en documentos con categorías predefinidas. Gracias a ello, redujeron drásticamente el tiempo de procesamiento de semanas a cuestión de días (5 casos de uso de IA generativa para su empresa) (5 casos de uso de IA generativa para su empresa), permitiendo a los analistas humanos enfocarse en casos excepcionales que requerían juicio especializado.

Otra aplicación interna es en el área de recursos humanos y capacitación. Por ejemplo, InfoJobs (un portal de empleo perteneciente a Adevinta) ha incorporado ChatGPT para ayudar tanto a candidatos como a empleadores en la redacción de textos. Los postulantes que antes dejaban en blanco la descripción de sus experiencias en el currículum ahora pueden obtener un párrafo generado automáticamente a partir de algunas palabras clave sobre sus habilidades (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs). Del lado de las empresas, los reclutadores cuentan con una herramienta que les sugiere borradores de ofertas de trabajo atractivas, evitando el “miedo a la página en blanco” al crear descripciones de puesto (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs). Estas funcionalidades, si bien sencillas, ahorran tiempo y logran que más usuarios completen información útil. Importante: en este caso la IA actúa como asistente, pero la versión final siempre es revisada y editada por una persona antes de publicarla (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs). Esto refleja una práctica recomendada en procesos internos: usar la IA para asistir y acelerar el trabajo, manteniendo al experto humano en control de la decisión final.

Asimismo, la IA generativa puede automatizar tareas repetitivas de oficina. Imaginemos la clasificación de miles de correos o documentos entrantes diariamente: un modelo de lenguaje entrenado con los criterios de una empresa puede leer cada mensaje y derivarlo a la carpeta o persona correcta, o incluso responder consultas rutinarias de empleados (“¿Cómo solicito mis vacaciones?”) con la información actualizada de las políticas internas (5 casos de uso de IA generativa para su empresa). Empresas como Leroy Merlin han explorado estas capacidades para gestionar eficientemente la documentación y comunicación interna (5 casos de uso de IA generativa para su empresa). Otras utilizan chatbots internos donde un empleado puede preguntar, por ejemplo, “¿Cuál es el procedimiento para tal tarea?” y la IA le responde al instante, tras haber procesado manuales y bases de datos corporativas. En todos estos casos, el denominador común es que la IA generativa actúa como un copiloto para el trabajador: le facilita información o incluso primeros borradores de trabajo (ya sea un resumen, una lista de verificación, o código base), y el empleado luego verifica y completa el resultado. Esto no solo ahorra tiempo, sino que puede reducir errores y mejorar la calidad de las decisiones, pues la IA ayuda a que nadie pase por alto datos relevantes.