La inteligencia artificial está transformando el panorama de operaciones y soporte de TI en el mundo generando optimizaciones en los procesos operativos y mejorando la experiencia del usuario final, así como redefiniendo los modelos de negocio y las estrategias empresariales.
Colombia presenta un 26% de expansión y crecimiento en 2025, impulsando oportunidades económicas y sociales con el uso de la IA generativa en temas asociados a la evaluación de riesgos, detección de fraude, gestión del conocimiento, control de calidad, productividad y eficiencia.
Muchas compañías han implementado bots inteligentes que pueden responder preguntas frecuentes, gestionar solicitudes y resolver problemas de manera automatizada a partir del análisis del lenguaje natural de los clientes brindando respuestas rápidas, precisas, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos y mejorando la eficiencia operativa.
Por ejemplo, en las entidades bancarias y financieras, los chatbots pueden ayudar a los clientes a consultar su saldo, realizar transferencias y obtener asesoramiento sobre productos financieros, sin necesidad de esperar en una llamada.
Otro ejemplo lo encontramos empresas de logística y distribución como Amazon quien utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir la demanda, optimizar rutas de entrega y gestionar inventarios de manera eficiente, reduciendo costos operativos y acelerando los tiempos de envío.
Además de estos sectores, la IA también está revolucionando la educación, la atención médica y la manufactura. Desde asistentes virtuales en aulas hasta algoritmos que predicen enfermedades, la inteligencia artificial está redefiniendo industrias completas.
La aplicación de la IA tiene el potencial de transformar la forma en que funcionamos diariamente, trabajamos y vivimos pues mejora la eficiencia y precisión de procesos, reduce errores humanos impactando la calidad de vida de las personas. Si una empresa logra implementar IA con información adecuada y herramientas óptimas, puede mejorar la eficiencia, reducir costos y obtener ventajas competitivas.
Aplicaciones en operaciones y soporte de TI
1. Automatización y clasificación sobre la gestión de tickets.
2. Uso de Chatbots y asistentes virtuales para soporte 24/7.
3. Análisis predictivo para resolución proactiva de problemas.
4. Automatización de procesos reduciendo tiempos y costos operativos.
5. Ciberseguridad para la protección contra amenazas digitales avanzadas.
6. Optimización de infraestructura con IA predictiva para el mantenimiento y gestión de recursos.
Beneficios:
1. Reducción de tiempos de respuesta y resolución de tickets con la automatización de tareas repetitivas atendiendo procesos administrativos, de atención al cliente y de gestión de inventarios.
2. Optimización de recursos y reducción de costos operativos. Para sacar el máximo provecho de la IA, las empresas deben elegir herramientas que se adapten a sus necesidades, ya sea para análisis de datos, automatización de procesos o toma de decisiones.
3. Integración con herramientas de ITSM para mayor eficiencia con acceso a información de diferentes fuentes de data interna, en la nube y sistemas de gestión empresarial (ERP, CRM, etc.).
4. Evolución hacia modelos híbridos con IA y recurso humano.
5. Optimización en la toma de decisiones ya que los algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos para detectar patrones y tendencias, ayudando a las empresas a tomar decisiones más informadas y precisas.
6. Mejora en la experiencia del usuario con chatbots y sistemas personalizados, ofreciendo atención rápida y eficaz, anticipando necesidades y proporcionando soluciones adaptadas a cada necesidad.
7. Seguridad y detección de fraudes con la identificación de transacciones sospechosas como ejemplo en sectores como la banca y el comercio electrónico.
8. Innovación y ventaja competitiva en el desarrollo de productos y servicios más avanzados, adaptándose rápidamente a cambios en el mercado y diferenciándose de la competencia.
Si una empresa implementa la IA de manera efectiva, puede aumentar su productividad, mejorar sus estrategias y generar nuevas oportunidades de negocio.
Riesgos y desafíos:
1. Dependencia excesiva de la automatización y expertos, así como posibles fallos en la interpretación de solicitudes complejas.
2. Costos de implementación: Aunque la IA puede reducir costos operativos a largo plazo, la inversión inicial en infraestructura, capacitación y desarrollo de modelos puede ser significativa.
3. Mejora en la infraestructura tecnológica: inversión en sistemas más avanzados y escalables para manejar grandes volúmenes de datos y optimizar el rendimiento de la IA.
4. Integración con sistemas existentes adaptando procesos y plataformas puede ser complicado. Se necesita una estrategia clara para la integración sin afectar la operación con soluciones híbridas que combinan IA asegurando una transición fluida.
5. Optimización del retorno de inversión (ROI) justificando la inversión en IA y evaluando cuidadosamente el impacto financiero y los beneficios a largo plazo. inversión en tecnología, capacitación y mantenimiento
6. Calidad en la data: La IA necesita datos limpios, bien organizados y actualizados para generar modelos confiables. Datos incorrectos o sesgados pueden llevar a resultados inexactos o poco útiles.
7. Responsabilidad, ética y regulación: La automatización de tareas puede tener un impacto negativo en el empleo humano, y la toma de decisiones automatizada puede perpetuar prejuicios y discriminación si los algoritmos no se diseñan de manera justa y equitativa. Las decisiones automatizadas deben ser justas y transparentes. Evitar sesgos y garantizar que la IA tome decisiones éticas.
8. Ciberseguridad y privacidad ya que la IA requiere grandes cantidades de datos para aprender y mejorar generando un alto riesgo si se manejan de manera inadecuada requiriendo cumplir normativas de protección de datos (GDPR en Europa o la Ley 1581 en Colombia).
9. Recurso humano: La automatización puede desplazar ciertos roles y el uso de las nuevas funcionalidades exige el entrenamiento a los usuarios que permitan obtener su mayor provecho y productividad. La formación a empleados y contratación de especialistas en ciencia de datos y aprendizaje automático apoyan la eficiencia y productividad en la implementación y adopción de la IA.
10. Cambio cultural y resistencia al cambio pudiendo generar incertidumbre entre los empleados de una empresa convirtiendo la capacitación y la comunicación en factores clave evitando así el rechazo a los beneficios de su implementación y uso.
Implementación: cómo hacerlo y qué se necesita para una adopción efectiva:
1. Planificación, prueba y despliegue.
2. Indicadores clave de rendimiento (KPIs) para medir el éxito.
3. Casos de éxito en empresas que han adoptado IA en sus mesas de servicios.
4. Definir objetivos claros identificando las áreas donde la IA aportará mayor valor. La IA debe estar alineada con las metas de la empresa. No basta con alimentar modelos con información; también hay que establecer claramente qué problemas se desean resolver.
5. Infraestructura adecuada: Computación en la nube y almacenamiento de datos eficiente.
6. Capacitación del talento: Formación en IA y análisis de datos.
7. Evaluación de riesgos: Implementar medidas de seguridad y cumplimiento normativo.
Costos
Si bien la inversión inicial puede ser alta, los beneficios en eficiencia y reducción de costos operativos pueden justificar el gasto. El costo de la IA puede variar significativamente según diversos factores, como la complejidad del proyecto, la cantidad de datos que se procesan, la cantidad de personal especializado requerido y la infraestructura necesaria para su ejecución.
Infraestructura tecnológica:
La inversión en hardware y software especializado puede representar un costo significativo, especialmente si se requiere procesamiento en la nube o servidores dedicados. De igual forma se deben tener en cuenta los costos de mantenimiento y actualización de modelos de IA.
Mantenimiento y actualización:
La IA necesita mejoras continuas para optimizar su rendimiento y adaptarse a nuevas necesidades empresariales.
Desarrollo y personalización:
Crear soluciones de IA a medida suele ser más costoso que adoptar herramientas preexistentes. La personalización implica mayor inversión en desarrollo y pruebas en comparación con modelos tradicionales de mesas de servicios.
Capacitación del personal:
Para que los empleados puedan aprovechar la IA, es necesario capacitarlos en el uso de nuevas herramientas y procesos automatizados.
Integración con sistemas existentes:
Adaptar la IA a plataformas ya establecidas puede requerir ajustes técnicos y costos adicionales.
Licencias y servicios en la nube:
Algunas soluciones de IA requieren suscripciones o licencias, lo que puede influir en el costo total.
Antes de decidir implementar la IA en tu organización, es importante considerar si es viable en términos de costos.
Para determinar si la IA es viable para tu caso, debemos preguntar si puede mejorar la eficiencia y productividad de los que hoy se hace y cómo se hace para que el costo de implementar la IA no supere los beneficios potenciales.
Aunque puede ser costoso, es importante tener en cuenta los beneficios que puede aportar a largo plazo en términos de eficiencia, productividad y rentabilidad. Además, existen herramientas y recursos gratuitos que permiten explorar el potencial del IA de manera accesible y económica.
En resumen, el costo del IA depende de diversos factores, pero su valor para mejorar los procesos empresariales y optimizar resultados es incalculable.
El Rol del Recurso Humano
La IA está cambiando el mercado laboral al automatizar tareas repetitivas y reducir la necesidad de trabajadores en ciertas áreas. A medida que la IA continúa avanzando, es probable que se produzcan cambios significativos en la economía y el empleo y puede traer tanto oportunidades como desafíos en relación con los empleados.
1. Adaptación de los agentes de soporte a la IA complementando en lugar de reemplazar el talento humano
2. Nuevas habilidades requeridas en la gestión de mesas de servicios. La demanda de habilidades digitales y tecnológicas está en aumento y las empresas deben invertir en formación para que los empleados se adapten a estos cambios.
3. La IA no solo reemplaza tareas repetitivas, sino que también complementa el trabajo humano. Los empleados pueden enfocarse en actividades estratégicas, creativas y de mayor valor.
4. Las empresas deben capacitar a su personal para trabajar con herramientas de IA, promoviendo una cultura de adaptación tecnológica y aprendizaje continuo.
5. La IA puede mejorar la productividad al automatizar procesos administrativos, análisis de datos y toma de decisiones, reduciendo la carga de trabajo y permitiendo mayor eficiencia.
6. Algunas funciones tradicionales pueden ser automatizadas, lo que implica una reestructuración de ciertos puestos. Sin embargo, esto también genera nuevas oportunidades de empleo en áreas como análisis de datos, desarrollo de algoritmos y supervisión de sistemas IA.
7. Sectores como manufactura, atención al cliente y logística están viendo una automatización progresiva, pero muchas empresas prefieren una integración entre IA y humanos en lugar de reemplazar completamente a las personas
Ética y futuro del empleo
XaaS, o “Everything as a Service”, es un modelo que permite consumir tecnología bajo demanda, pagando solo por lo que se usa. Esto incluye:
Evolución y Mejores Prácticas en Mesas de Servicio TI
Las mejores prácticas para implementar inteligencia artificial en una mesa de servicios TI incluyen estrategias clave para mejorar y hacerlas más ágiles, eficientes y centradas en el usuario final.
Automatización de procesos:
La IA puede gestionar tareas repetitivas como el restablecimiento de contraseñas y la clasificación de tickets, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos.
Bots y asistentes virtuales:
Implementar bots con procesamiento de lenguaje natural permite respuestas rápidas y precisas, mejorando la satisfacción del usuario.
Análisis predictivo:
La IA puede prever problemas antes de que ocurran, ayudando a las empresas a tomar medidas proactivas y reducir tiempos de inactividad.
Gestión del conocimiento:
Integrar bases de datos inteligentes permite que los sistemas de IA ofrezcan soluciones rápidas basadas en experiencias previas.
Optimización del enrutamiento de tickets:
La IA puede asignar automáticamente solicitudes al agente más adecuado, mejorando la eficiencia y reduciendo tiempos de respuesta.
Monitoreo y mejora continua:
Evaluar métricas clave y ajustar los modelos de IA permite optimizar el rendimiento y garantizar una mejor experiencia de servicio.
Tiempo para ver resultados
Los beneficios pueden observarse en 6 a 12 meses, dependiendo de la escala de implementación. Empresas que han integrado IA en soporte y operaciones han reportado mejoras del 20% al 30% en productividad y eficiencia.
¿Contribución y futuro de la IA en TI y como estamos actualmente en el país?
La IA está transformando el soporte de TI, permitiendo respuestas más rápidas, reducción de costos y mayor seguridad. En el futuro, se espera una mayor integración con computación cuántica y automatización avanzada.
Autor:
Deyanira Puentes
Gerente de WPS de Colsof
