The state of research and application of the combination of AI and management in European business circles
Como última parte del ciclo “The state of research and application of the combination of AI and management in European business circles”, abordaremos los retos y oportunidades que presenta la IA para la gestión del negocio y su aplicación en empresas europeas.
Si bien es clara la tendencia de la IA orientada a la gestión del Call Center, son muchas y diversas las posibles aplicaciones y conviene saber en qué punto las Instituciones políticas están apoyando a las iniciativas empresariales.
La adopción de la IA presenta oportunidades significativas en la producción eficiente:
- Automatización inteligente: la IA optimiza las tareas repetitivas, reduciendo los errores y los costes operativos.
- Predicción y mantenimiento: Detecta fallos antes de que ocurran, evitando paradas inesperadas en la producción.
- Optimización de recursos: Reduce el desperdicio y mejora la gestión de las materias primas.
- Adaptabilidad y personalización: Ajustar los procesos de fabricación según la demanda y las preferencias del mercado.
Han llegado nuevos modelos de negocio:
- Plataformas de IA como servicio, donde las empresas ofrecen modelos de IA listos para ser integrados en diferentes sectores, desde la atención al cliente hasta el análisis financiero.
- Negocios basados en volúmenes de datos, donde se crean empresas que utilizan la IA para analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar información valiosa en tiempo real.
- Creadores de software, uno de los sectores más valorados en la actualidad, todas las soluciones digitales están basadas en software
- Creadores de contenidos y espacios del metaverso y otras experiencias inmersivas basadas en la gamificación
- Recreando gemelos digitales
- Fabricantes de tecnología y todas las soluciones bajo el concepto de Hardware
En la ola de la inteligencia artificial, surgen soluciones innovadoras:
- Creatividad automatizada, diseño de productos, redacción de contenidos y desarrollo de campañas publicitarias sin intervención humana directa.
- Personalización avanzada, desde recomendaciones inteligentes en e-commerce hasta asistentes virtuales hiperpersonalizados
La investigación en IA y gestión ha permitido obtener resultados tangibles como:
- Herramientas que predicen las tendencias del mercado y optimizan los inventarios
- Sistemas de IA capaces de identificar los riesgos empresariales antes de que se conviertan en problemas
- Mejora de la eficiencia operativa a través de la automatización avanzada
- Las soluciones de salud y bienestar a través de modelos predictivos mejoran los diagnósticos médicos y crean tratamientos personalizados para los pacientes
Finanzas y gestión automatizada, donde los algoritmos de IA analizan los mercados y ejecutan operaciones bursátiles con precisió
Impacto en los círculos empresariales
La inversión en Inteligencia Artificial sigue creciendo y llegaremos a los 15,7 billones de dólares en la economía mundial en 2030.
Las ventajas para la comunidad empresarial son evidentes:
- Creación de ecosistemas colaborativos, promoviendo la colaboración entre diferentes actores, incluyendo startups tecnológicas, multinacionales y universidades
- Transformación cultural y organizacional, donde las empresas ahora deben desarrollar una mentalidad digital, adoptando prácticas ágiles y promoviendo la capacitación continua de sus empleados
- Beneficios para las pequeñas y medianas empresas, en España, están empezando a adoptar tecnologías de IA para mejorar su competitividad.
Por ejemplo:
- Uso de soluciones basadas en IA para gestionar inventarios y optimizar las cadenas de suministro
- Atención al cliente fuera del horario de atención a través de chatbots
- Encontrar nuevos clientes en las campañas SMART
- Posicionamiento de marca a través de estrategias de Search Engine Optimization
- Mejora de la seguridad y la detección de fraudes
- Creando Startups que ayuden a estas pymes a implementar tecnologías accesibles y efectivas
Aplicaciones de la IA en la Gestión Empresarial. Uso en Recursos Humanos
Veamos a continuación aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en los círculos empresariales.
Empecemos por los Recursos Humanos.
El espacio de la gestión del talento ha experimentado una transformación significativa gracias a la IA. Empresas como Randstad o Adecco utilizan algoritmos para analizar los perfiles profesionales, predecir la compatibilidad de los candidatos con los puestos de trabajo y optimizar la dinámica de los equipos.
Además:
- Los chatbots y los asistentes virtuales agilizan el proceso de contratación.
- El análisis de datos permite a los departamentos de RRHH identificar áreas de mejora en la experiencia laboral.
Aplicaciones de la IA en la Gestión Empresarial
En cuanto a la gestión empresarial, veamos las siguientes aplicaciones:
- Optimización operativa y Atención inteligente y automatización de procesos industriales.
Por ejemplo:
- Inditex, gigante español del retail, utiliza la IA para predecir la demanda de productos en sus tiendas y optimizar la logística de su cadena de suministro.
- La IA también se utiliza en fábricas inteligentes para supervisar el mantenimiento de la maquinaria mediante sensores que identifican problemas antes de que ocurran.
- La personalización y el marketing son otro ejemplo destacado. Con la IA, las empresas pueden segmentar su mercado de forma más eficaz y ofrecer contenidos adaptados a las necesidades individuales de los clientes.
Ejemplos:
- Spotify utiliza la IA para recomendar listas de reproducción en función de los hábitos de escucha de sus usuarios.
- El Corte Inglés, otro gigante del comercio minorista en España, utiliza la IA para analizar el comportamiento de los clientes en línea y en la tienda, mejorando su experiencia de compra.
Customer Experience, powered by AI, allows a complete transformation of the Customer Journey, both in autonomous and assisted interactions
Uno de los principales usos de la inteligencia artificial es la transformación completa del Customer Journey. De hecho, el 58% de los consumidores están interesados en utilizar la inteligencia conversacional en las interacciones y el 75% de los consumidores piensa que la IA generativa personaliza sus experiencias. A través de la analítica de voz, es posible detectar el tono emocional, lo que permite a los agentes ajustar su enfoque para mejorar las experiencias en tiempo real. Las conversaciones de voz se transcriben de una sola vez, lo que permite a los agentes centrarse en las soluciones sin perder detalle de la interacción, donde la precisión de la transcripción realizada por la inteligencia artificial es del 98%. Estas conversaciones se graban, facilitan un análisis posterior y garantizan que no se pierda información relevante (Observatorio de Innovación, DEC& Vecdis & Avanade, 2025).
Al final de cada interacción, la inteligencia artificial resume la conversación, destacando los puntos clave y actualizando la información del perfil y el patrón en tiempo real para que se adapte más a sus necesidades. También identifica patrones repetitivos que pueden identificar problemas comunes, ayudando a anticipar y resolver problemas futuros de los clientes.
De hecho, las 12 mejores empresas de consultoría de IA en 2025 ya están liberando el potencial de la IA (Aimojo, 2025).
Clientes sintéticos, una gran oportunidad para las simulaciones de marketing
El concepto de cliente sintético se basa en la representación ficticia (HOWSO, 2025) de un cliente real generado por inteligencia artificial, que simula el comportamiento, las preferencias y cómo se comporta en los procesos de toma de decisiones.
Utilizando patrones de datos reales como edad, sexo, historial de compras, entre otros, aseguran un comportamiento dinámico para que sea posible predecir cómo influyen los factores externos en un momento dado, permitiendo simulaciones más realistas.
Basados en herramientas como el modelo de lenguaje, las redes neuronales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa, los datos sintéticos mantienen las propiedades estadísticas de los datos reales y generalizan el anonimato de los datos de los clientes.
Según Making Science (2025) los clientes sintéticos serán el futuro de las Pruebas de Diseño, y en datos del Observatorio de Innovación (2025), el 89% de las empresas están de acuerdo en que la tecnología innovadora transformará su industria y el 59% cree que se utilizará en su industria en los próximos 5 años. Pero, como dato negativo, cabe destacar que el 67% de las empresas coinciden en que su empresa carece de los conocimientos necesarios para implementar soluciones en la actualidad.
Barreras para la adopción de la IA en los círculos empresariales
Si bien los beneficios son claros, la implementación de la IA enfrenta varios desafíos:
- Coste de implementación: Las pequeñas y medianas empresas (pymes) suelen carecer
