La inteligencia artificial busca integrarse al trabajo diario de las empresas

La inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar más profundo dentro de las empresas: el objetivo ya no es solamente ofrecer un chat capaz de responder consultas, sino integrar la tecnología con la contabilidad, la facturación, los procesos internos y la información del mercado para generar análisis y proyectar escenarios. Así lo plantearon Cristian Rivas, CEO de BeOn Consulting, y Viviana Saulo, Operations Lead de la firma, al describir cómo evoluciona el uso corporativo de estas herramientas.

El avance de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial abrió una etapa diferente a la de los primeros asistentes digitales. Para muchas organizaciones, el acceso a una herramienta conversacional fue apenas el punto de partida. El desafío actual consiste en lograr que esa tecnología forme parte del trabajo cotidiano, utilice información confiable del negocio y entregue resultados que ayuden a decidir, planificar y ejecutar operaciones.

Según Fuente original, la información se basa en Dar acceso no alcanza: el desafío de incorporar la tecnología al trabajo diario.

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La discusión adquiere especial relevancia en sectores con gran volumen de datos, como la logística, el comercio exterior, la actividad portuaria, la industria y la distribución. En esos ámbitos, una respuesta aislada puede resultar útil, pero el valor principal aparece cuando la inteligencia artificial se conecta con facturación, inventarios, órdenes de compra, movimientos de carga, costos, clientes y variables externas. La herramienta deja de ser un recurso separado y pasa a integrarse con la actividad que la empresa ya realiza.

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Durante una presentación sobre la evolución de estas soluciones, Cristian Rivas, CEO de BeOn Consulting, y Viviana Saulo, Operations Lead de la compañía, explicaron que la incorporación de inteligencia artificial modificó tanto la dinámica interna de la firma como los servicios que ofrece a sus clientes. La referencia original puede consultarse en la nota publicada por El Cronista.

inteligencia artificial busca integrarse trabajo: El salto pendiente entre probar una herramienta y transformar un proceso

Rivas señaló que la propuesta de valor de BeOn Consulting fue creciendo junto con el desarrollo de la inteligencia artificial. En la práctica, esto implica que la tecnología no se utiliza únicamente como una herramienta individual para redactar textos, resumir documentos o responder preguntas. También puede incorporarse a circuitos de trabajo que antes dependían de búsquedas manuales, planillas dispersas o la intervención sucesiva de distintos equipos.

Según la explicación del ejecutivo, el uso interno de estas soluciones puede elevar la productividad de la consultora y, al mismo tiempo, acelerar la entrega de respuestas a sus clientes. La adaptación a los procesos específicos de cada organización aparece como un factor decisivo: no todas las empresas trabajan con los mismos sistemas, indicadores, nomenclaturas ni criterios de aprobación.

Una compañía importadora, por ejemplo, puede necesitar relacionar órdenes de compra, documentación aduanera, pagos, fechas estimadas de arribo y costos logísticos. Una empresa portuaria puede requerir información sobre turnos, disponibilidad operativa, movimientos de carga y coordinación con transportistas. En ambos casos, un asistente genérico tendría un alcance limitado si no puede interpretar los datos y las reglas que organizan el trabajo.

Por eso, facilitar el acceso a una plataforma de inteligencia artificial no garantiza por sí mismo una mejora productiva. Si la herramienta permanece desconectada de los sistemas centrales, los trabajadores deben continuar copiando información, validando resultados en forma manual y trasladando datos entre aplicaciones. La tecnología puede sumar una nueva capa de complejidad en lugar de simplificar la operación.

La información viva como base para obtener respuestas útiles

Uno de los puntos destacados por Rivas fue la necesidad de alimentar la inteligencia artificial con información actualizada de la empresa. No alcanza con cargar documentos institucionales, manuales de procedimiento o archivos históricos. También es necesario considerar datos que cambian en forma permanente, como la contabilidad, la facturación y la evolución de las ventas.

Viviana Saulo agregó que la información de mercado puede ampliar el análisis. Esta combinación permite observar el negocio desde dos perspectivas: lo que sucede dentro de la organización y las condiciones externas que pueden afectar sus resultados. En una firma vinculada con el comercio exterior, esas variables pueden incluir precios internacionales, demanda, disponibilidad de transporte, costos de energía, restricciones regulatorias o modificaciones en los tiempos de entrega.

La calidad de los datos se vuelve así un componente central del proyecto. Una aplicación puede contar con capacidades avanzadas, pero sus resultados perderán utilidad si trabaja con registros incompletos, duplicados, desactualizados o mal clasificados. Antes de automatizar decisiones, las empresas deben identificar qué información poseen, dónde está almacenada, quién puede acceder a ella y con qué frecuencia se actualiza.

Contabilidad, facturación y mercado en una misma lectura

La conexión entre fuentes diferentes permite formular preguntas más complejas. En lugar de consultar solamente cuánto se facturó en un período, un equipo directivo podría analizar qué productos explican el resultado, qué clientes concentran la demanda, cómo evolucionan los costos y qué escenarios aparecen si cambian determinadas condiciones.

En el caso de una operación logística, la integración podría ayudar a relacionar volúmenes despachados, tiempos de preparación, costos de almacenamiento, disponibilidad de camiones y cumplimiento de ventanas de entrega. Esto no significa que la inteligencia artificial reemplace automáticamente el criterio de los responsables, sino que puede ordenar la información y hacer visibles relaciones que demandarían muchas horas de revisión.

La utilidad también depende de establecer permisos y responsabilidades. Los datos financieros, comerciales y personales no deberían quedar disponibles sin control para cualquier usuario o aplicación. La empresa necesita definir qué información puede consultar cada área, qué acciones requieren autorización y qué registros deben conservarse para auditar las respuestas o decisiones derivadas del sistema.

De contestar preguntas a construir escenarios de negocio

La diferencia entre una solución básica y una herramienta integrada aparece con claridad al comparar dos tipos de consulta. La primera busca un dato puntual, como saber a qué clientes se les facturó durante un mes. La segunda intenta interpretar el presente y proyectar alternativas a partir de variables internas y externas.

En el planteo de Rivas, una empresa puede pedir un escenario considerando lo que está vendiendo, aquello que potencialmente podría vender y lo que ocurre en el mercado. Ese tipo de análisis exige combinar información, establecer relaciones y presentar una conclusión que sea comprensible para los niveles de decisión. Ya no se trata solamente de recuperar un registro, sino de ayudar a evaluar opciones.

Las proyecciones deben interpretarse con prudencia. La inteligencia artificial puede procesar grandes volúmenes de información y proponer patrones, pero no elimina la incertidumbre del mercado ni garantiza que una hipótesis vaya a cumplirse. Los escenarios funcionan mejor como insumo para la planificación cuando incluyen supuestos claros, fuentes identificables y la posibilidad de revisar qué variables modificaron el resultado.

En una empresa exportadora, por ejemplo, una proyección podría tomar en cuenta ventas históricas, capacidad disponible, costos de transporte y comportamiento de la demanda. En una operación de importación, podría ayudar a comparar alternativas vinculadas con plazos, inventario y costos de reposición. En ambos casos, la decisión final continúa dependiendo de responsables que conozcan el negocio y evalúen factores que no siempre pueden expresarse en una base de datos.

La inteligencia artificial se incorpora dentro de las aplicaciones existentes

Otro aspecto relevante de la propuesta es que la inteligencia no necesariamente debe presentarse como una ventana independiente. Rivas explicó que una empresa no tiene por qué implementar un chat para que sus empleados conversen con él. También puede integrar capacidades de análisis y asistencia dentro de las aplicaciones que los equipos ya utilizan.

Esta alternativa puede modificar la relación entre el usuario y el sistema. Una plataforma de gestión de órdenes, por ejemplo, podría advertir inconsistencias, sugerir prioridades o resumir información asociada con una operación. Un sistema de facturación podría facilitar la identificación de desvíos o clientes con comportamientos atípicos. Una herramienta para coordinar transporte podría ordenar entregas según restricciones definidas por la compañía.

La ventaja de integrar la tecnología al flujo existente es que reduce la necesidad de cambiar permanentemente de entorno. El trabajador recibe una recomendación o un análisis en el momento en que lo necesita, dentro de la tarea que está realizando. Sin embargo, para que el resultado sea confiable, la integración debe estar acompañada por pruebas, capacitación y mecanismos para corregir errores.

La experiencia del usuario también influye en la adopción. Una solución demasiado compleja, con respuestas poco claras o sin explicación sobre el origen de los datos, puede generar rechazo. En cambio, una herramienta que reduzca pasos, muestre información relevante y permita validar sus sugerencias tiene mayores posibilidades de incorporarse a las rutinas reales.

Qué cambia para la logística y el comercio exterior argentino

En la cadena logística argentina, la integración de datos puede resultar especialmente significativa por la cantidad de actores que intervienen en una operación. Exportadores, importadores, despachantes, transportistas, depósitos, terminales y organismos de control deben coordinar información que muchas veces se encuentra distribuida en sistemas diferentes.

La inteligencia artificial puede ayudar a organizar esa información, detectar faltantes documentales, identificar demoras recurrentes y comparar el desempeño de distintas etapas. No obstante, su utilidad dependerá de que los registros estén disponibles y puedan relacionarse respetando las normas de seguridad, confidencialidad y trazabilidad. Una recomendación automática no debería reemplazar las validaciones exigidas por la operación ni las obligaciones regulatorias.

Para quienes siguen la evolución de la logística y la gestión de la cadena de suministro, el punto central es observar cómo estas herramientas pasan de la demostración a la operación. El valor no se mide por la cantidad de consultas que responde un asistente, sino por la capacidad de reducir tiempos, anticipar desvíos, mejorar la coordinación y respaldar decisiones con información ordenada.

También puede ser útil relacionar esta evolución con los cambios en comercio exterior y operaciones de importación y exportación. En estos procesos, una demora documental, una diferencia de inventario o una mala estimación de costos puede impactar en toda la cadena. Una aplicación integrada podría contribuir a detectar esas situaciones antes de que se conviertan en un problema operativo, siempre que cuente con datos actualizados y reglas correctamente configuradas.

El impacto operativo aparece cuando los datos llegan al lugar de decisión

Para puertos, transportistas, exportadores e importadores, la incorporación de inteligencia artificial puede generar beneficios concretos cuando conecta la información de la operación con quienes deben actuar sobre ella. No alcanza con producir informes retrospectivos: la herramienta debe ayudar a priorizar tareas, anticipar necesidades y evaluar alternativas en momentos donde el tiempo tiene un costo comercial.

En una terminal o depósito, esto podría traducirse en una mejor lectura de cargas pendientes, turnos, recursos y restricciones. Para un transportista, en una comprensión más precisa de recorridos, tiempos y utilización de unidades. Para un exportador, en una comparación de escenarios de demanda y costos. Para un importador, en una evaluación más ordenada de inventarios, plazos y necesidades de reposición.

La implementación, sin embargo, requiere una estrategia gradual. La empresa debe comenzar por procesos donde exista un problema identificable, medir los resultados y ampliar el alcance cuando la solución demuestre utilidad. También necesita definir quién valida la información, cómo se gestionan los accesos y qué sucede cuando el sistema ofrece una respuesta incorrecta o insuficiente.

La inteligencia artificial aplicada al trabajo diario no se reduce entonces a comprar una licencia o habilitar un asistente. Supone revisar procesos, ordenar datos, integrar sistemas y construir confianza entre las personas y la tecnología. El avance más significativo será el de aquellas organizaciones capaces de convertir la información dispersa en conocimiento útil, sin perder de vista el criterio profesional y la responsabilidad sobre cada decisión.