Transformación digital en empresas: cómo digitalizar tu negocio con IA

El mundo digital ha cambiado el engranaje más importante de la economía: las empresas. Su avance ha sido tan rápido que ya es habitual vender, anunciar o dar a conocer algo a través de las redes sociales o un ‘marketplace’. La transformación tecnológica de los negocios significa cambiar la relación con los clientes (y mejorar su experiencia) y rediseñar la estrategia en que se ofrece un artículo o un servicio.

La IA incluye muchas disciplinas: la informática, el análisis y la estadística de datos, la ingeniería, la lingüística, así como la neurociencia e incluso la filosofía. “La inteligencia artificial es una palanca de transformación que nos permite rediseñar la relación con nuestros clientes personalizando y afinando nuestra propuesta de valor y también acelerar decisiones con impacto real en el negocio”, señala Álvaro Martín, responsable de Data para Empresas y Sostenibilidad de BBVA.

Un principio clave: el uso ético y responsable de la IA

Esta digitalización inteligente permite a las empresas adaptarse con agilidad a un mercado cambiante, integrando tecnologías disruptivas que optimizan procesos y potencian la experiencia del cliente.

Más allá de la eficiencia y la innovación, la IA debe desplegarse bajo criterios de ética y responsabilidad. En BBVA, esto forma parte integral de la estrategia: transparencia, explicabilidad, equidad y respeto a la privacidad son principios irrenunciables. Solo así la inteligencia artificial podrá consolidarse como una herramienta de confianza y valor sostenible para las empresas y la sociedad.

Pasos para iniciar la transformación

Iniciar el proceso de digitalización puede parecer complejo, pero con un enfoque estratégico y el acompañamiento adecuado, cualquier empresa —sea grande o pequeña— puede avanzar hacia un modelo más ágil, eficiente y competitivo.

• Diagnóstico interno: “Hay que identificar procesos clave, áreas de mejora y el nivel actual de madurez digital. Con esta base, es posible definir una hoja de ruta alineada con la estrategia de negocio, estableciendo prioridades claras”, indica Jordi Freixas, profesor de OBS Business School.
• Detección de cuellos de botella: un buen diagnóstico permite priorizar procesos, definiendo objetivos concretos de mayor a menor relevancia.
• Definir casos de uso es clave: los expertos recomiendan empezar con proyectos concretos y objetivos claros —reducir costes, mejorar la atención al cliente, prever la demanda o automatizar tareas—. Cuanto más detallada sea la meta, más sencillo será escoger la herramienta adecuada y, como explica Oriol Truque, profesor de la Universidad Carlemany y CEO de Abalit Technologies, es fundamental “ir a la acción definiendo los objetivos a alcanzar y priorizando, de mayor a menor importancia, cada uno de los puntos a digitalizar”.
• Elección de herramientas: existen diversas opciones en el mercado. ‘Chatbots’ para la atención al cliente, soluciones de análisis predictivo como Google Analytics con ‘machine learning’ o Tableau, y herramientas de gestión de audiencias publicitarias que optimizan campañas de marketing.
• Entrenamiento: alimentar el sistema con datos reales del negocio es la clave para obtener mejores resultados. “Transformar digitalmente una empresa pasa inevitablemente por tratar el dato como un activo. Solo con datos accesibles, confiables y bien gobernados podemos escalar soluciones basadas en IA que generen valor de forma sostenida en el tiempo”, enfatiza Álvaro Martín, responsable de Data para Empresas y Sostenibilidad de BBVA.
• Capacitación continua: la IA requiere formación constante para ser eficaz. “En BBVA apostamos por una relación humano-digital: la IA puede potenciar la experiencia del cliente y la productividad de los equipos. Las personas están siempre en el centro y su rol evolucionará a medida que vayamos adoptando la IA en más ámbitos”, añade Álvaro Martín.
• Monitoreo y ajuste: evaluar los resultados, corregir modelos y asegurar que el equipo está involucrado en el cambio es esencial para el éxito.

Es importante destacar que los procesos de adopción de IA no suelen ser lineales. Más allá de implementar herramientas, el verdadero reto está en la escalabilidad de las soluciones, la gobernanza de los datos y el cambio cultural que implica.

Beneficios de la transformación digital para las empresas

Dar el salto hacia la digitalización ya no es una opción, sino una necesidad para mantenerse competitivo. La transformación digital permite:

• Responder rápidamente a los cambios del entorno.
• Abrirse a nuevos mercados.
• Mejorar la experiencia del cliente.

Además, la digitalización no se limita a incorporar herramientas: implica rediseñar procesos, estructuras y modelos de negocio. Automatizar tareas, mejorar la eficiencia operativa y acceder a datos en tiempo real permite tomar decisiones más ágiles y efectivas.

Un aspecto clave es el uso combinado de datos estructurados y no estructurados (documentos, voz, interacciones en canales digitales), que ya está aportando gran valor en múltiples soluciones en BBVA.

Herramientas y tecnologías clave para la digitalización empresarial

En el proceso de transformación digital, las empresas cuentan con un amplio abanico de herramientas que pueden adaptarse a su tamaño, sector y nivel de madurez tecnológica. “Muchos de estos sistemas son modulares, lo que permite seleccionar solo aquellos componentes que realmente pueden generar un impacto en la operativa y la estrategia del negocio”, asegura Oriol Truque, profesor de la Universidad Carlemany y CEO de Abalit Technologies.

Para elegir la solución adecuada, es necesario contar con una comprensión de los pilares tecnológicos que sustentan la transformación digital. Estas son las más relevantes:

• Inteligencia artificial: facilita la automatización de tareas, el análisis, la personalización de servicios y la toma de decisiones, siempre basada en datos.

Ejemplo: una empresa de atención al cliente implementa un modelo de IA para analizar las consultas frecuentes y responder automáticamente mediante un chatbot, logrando reducir en un 40 % la carga del call center.

• ‘Cloud computing’ (computación en la nube): permite el almacenaje de información remota, lo cual se traduce en una reducción de costes de infraestructura, mejora la seguridad y facilita el trabajo colectivo.

Ejemplo: una pyme del sector retail migra su sistema de facturación e inventario a la nube. Esto permite a sus empleados acceder en tiempo real desde distintas sucursales, agilizando la operativa diaria.

• ‘Business intelligence’: son el grupo de herramientas que convierte los datos en información útil para la toma de decisiones mediante paneles visuales, informes automáticos y análisis de tendencias. Ejemplo: una empresa de alimentación usa Power BI para detectar qué productos tienen baja rotación en ciertas zonas, lo que le permite ajustar su estrategia de distribución y mejorar las ventas regionales.

• Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés): conecta dispositivos físicos a internet para recopilar y compartir datos en tiempo real. En las empresas, esta solución permite gestionar maquinaria e inventarios, por ejemplo, así como optimizar los recursos.

Ejemplo: una fábrica instala sensores IoT en su maquinaria para monitorear temperatura y vibración. Esto permite anticipar fallos y programar mantenimientos antes de que ocurran averías, mejorando la eficiencia operativa.

La combinación de estas tecnologías no solo mejora la eficiencia interna, sino que también abre nuevas posibilidades de negocio digital, impulsa la innovación y fortalece la posición competitiva de las empresas en el mercado.