Medir el impacto de la IA en nuestros casos de uso es  cruciall para demostrar el valor de nuestras soluciones y asegurar la alineación con los objetivos de tu negocio. Al monitorizar indicadores clave de rendimiento (KPI) como el aumento en la eficiencia, la reducción de costes y el incremento de ingresos, podemos aportar datos concretos sobre el poder transformador de la IA. Sin embargo, medir este impacto de manera precisa puede ser todo un desafío.

A continuación, presentamos un desglose de los 3 principales casos de uso de IA con mayor potencial de impacto en distintos sectores, incluyendo los KPIs clave y las estimaciones de impacto:

Los 3 principales casos de uso de la IA en la industria manufacturera

1. Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de IA analizan datos de sensores en máquinas para predecir fallos potenciales antes de que ocurran.

• KPIs clave: Reducción de tiempos de inactividad, costes de mantenimiento y aumento de la vida útil de los equipos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción de hasta un 20% en el tiempo de inactividad (Deloitte)
  • Reducción de hasta un 10% en los costes de mantenimiento (Deloitte)
  • Incremento del 5-10% en la vida útil de los equipos (McKinsey)

2. Control de calidad: Los sistemas de visión por ordenador impulsados por IA pueden identificar defectos en los productos con mayor precisión que los inspectores humanos.

• KPIs clave: Reducción en tasas de defectos, mejora de la calidad del producto y reducción de desechos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción de hasta un 90% en las tasas de defectos (Forbes)
  • Mejora del 10-15% en la calidad del producto (Capgemini)
  • Reducción del 5-10% en los desechos (Accenture)

3. Optimización de la cadena de suministro: La IA puede optimizar los niveles de inventario, predecir fluctuaciones en la demanda y mejorar la planificación logística.

• KPIs clave: Reducción en los costes de inventario, mejora en los tiempos de entrega y aumento en la eficiencia de la cadena de suministro.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-20% en los costes de inventario (BCG)
  • Mejora del 15-25% en los tiempos de entrega (PwC)
  • Incremento del 5-10% en la eficiencia de la cadena de suministro (EY)

Los 3 principales casos de uso de IA en el sector energético

1. Gestión de redes inteligentes: La IA puede optimizar la distribución de energía, predecir picos de demanda e integrar fuentes de energía renovable de forma más eficaz.

• KPIs clave: Reducción en el consumo de energía, mejora en la estabilidad de la red y aumento en la penetración de energías renovables.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-15% en el consumo de energía (IEA)
  • Mejora del 20-30% en la estabilidad de la red (GE)
  • Incremento del 5-10% en la penetración de energías renovables (NREL)

2. Mantenimiento predictivo de activos energéticos: La IA puede analizar datos de sensores de turbinas eólicas, paneles solares y otros activos energéticos para predecir necesidades de mantenimiento y evitar costosas interrupciones.

• KPIs clave: Reducción de tiempos de inactividad, costes de mantenimiento y aumento en la vida útil de los activos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción de hasta un 15% en los tiempos de inactividad (DNV GL)
  • Reducción de hasta un 10% en los costes de mantenimiento (Wood Mackenzie)
  • Incremento del 5-10% en la vida útil de los activos (Siemens)

3. Optimización de la eficiencia energética: La IA puede identificar y optimizar los patrones de consumo energético en edificios y procesos industriales.

• KPIs clave: Reducción en el consumo de energía, disminución de las emisiones de carbono y ahorro de costes.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 15-25% en el consumo de energía (Navigant Research)
  • Reducción del 10-20% en emisiones de carbono (Carbon Trust)
  • Ahorro de costes del 5-10% (Schneider Electric)

Los 3 principales casos de uso de IA en la industria de seguros

1. Detección de fraudes: Los algoritmos de IA pueden analizar datos de reclamaciones para identificar patrones y anomalías indicativos de actividades fraudulentas.

• KPIs clave: Reducción en reclamaciones fraudulentas, mejora en la eficiencia del procesamiento de reclamaciones y supone un ahorro.
• Estimación de impacto:
  • Reducción de hasta un 15% en reclamaciones fraudulentas (LexisNexis)
  • Mejora del 10-20% en la eficiencia del procesamiento de reclamaciones (Accenture)
  • Ahorro de costes del 5-10% (McKinsey)

2. Evaluación de riesgos y fijación de precios: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos para evaluar el riesgo con mayor precisión y personalizar las primas de seguros.

• KPIs clave: Mayor precisión en la evaluación de riesgos, reducción en los costes de suscripción y aumento en la satisfacción del cliente.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en la precisión de la evaluación de riesgos (Deloitte)
  • Reducción del 5-10% en los costes de suscripción (EY)
  • Incremento del 5-10% en la satisfacción del cliente (Bain & Company)

3. Automatización de reclamaciones: La IA puede automatizar tareas como la recepción de reclamaciones, el procesamiento de documentos y la evaluación inicial, permitiendo que los ajustadores se concentren en casos más complejos.

• KPIs clave: Reducción en el tiempo de procesamiento de reclamaciones, mejora en la experiencia del cliente y ahorro de costes.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 20-30% en el tiempo de procesamiento de reclamaciones (PwC)
  • Mejora del 10-15% en la experiencia del cliente (Forrester)
  • Ahorro de costes del 5-10% (Capgemini)

Los 3 principales casos de uso de IA en el sector bancario

1. Detección y prevención de fraudes: Los algoritmos de IA analizan datos de transacciones en tiempo real para identificar y prevenir actividades fraudulentas, como el fraude con tarjetas, la suplantación de cuentas y el lavado de dinero.

• KPIs clave: Reducción de pérdidas por fraude, mejora en las tasas de detección de fraudes y reducción de falsos positivos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-20% en pérdidas por fraude (McKinsey)
  • Mejora del 5-10% en las tasas de detección de fraudes (LexisNexis Risk Solutions)
  • Reducción del 10-15% en falsos positivos (FICO)

2. Atención personalizada al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA brindan soporte al cliente 24/7, respondiendo preguntas y resolviendo problemas de manera rápida y eficiente.

• KPIs clave: Mejora en la satisfacción del cliente, reducción de costes de servicio al cliente e incremento en el compromiso del cliente.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en la satisfacción del cliente (Accenture)
  • Reducción del 5-10% en los costes de servicio al cliente (Juniper Research)
  • Incremento del 10-20% en el compromiso del cliente (Gartner)

3. Gestión de riesgos y cumplimiento: La IA ayuda a los bancos a evaluar el riesgo crediticio, gestionar el cumplimiento regulatorio y automatizar los procesos de Conozca a Su Cliente (KYC) y Anti-Lavado de Dinero (AML).

• KPIs clave: Mejora en la precisión de la evaluación de riesgos, reducción en los costes de cumplimiento y mejora en el cumplimiento regulatorio.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en la precisión de la evaluación de riesgos (Deloitte)
  • Reducción del 5-10% en los costes de cumplimiento (Thomson Reuters)
  • Mejora del 10-20% en el cumplimiento regulatorio (Wolters Kluwer)

Los 3 principales casos de uso de IA en el sector retail

1. Recomendaciones personalizadas: Los algoritmos de IA analizan datos de clientes para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, aumentando las ventas y la satisfacción del cliente.

• KPIs clave: Aumento en las tasas de conversión de ventas, en el valor promedio de los pedidos y en el valor de vida del cliente.
• Estimación de impacto:
  • Aumento del 5-10% en las tasas de conversión de ventas (Amazon)
  • Aumento del 10-15% en el valor promedio de los pedidos (Netflix)
  • Aumento del 5-10% en el valor de vida del cliente (Starbucks)

2. Optimización de inventarios: La IA ayuda a los minoristas a predecir la demanda, optimizar los niveles de inventario y reducir el desperdicio.

• KPIs clave: Reducción en los costes de mantenimiento de inventario, mejora en la disponibilidad de stock y reducción de desperdicios.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-20% en los costes de mantenimiento de inventario (Walmart)
  • Mejora del 5-10% en la disponibilidad de stock (Target)
  • Reducción del 5-10% en el desperdicio (Tesco)

3. Automatización del servicio al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA gestionan consultas de clientes, brindan soporte y resuelven problemas de manera eficiente.

• KPIs clave: Mejora en la satisfacción del cliente, reducción de costes de servicio al cliente e incremento en el compromiso del cliente.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en la satisfacción del cliente (Sephora)
  • Reducción del 5-10% en los costes de servicio al cliente (H&M)
  • Aumento del 10-20% en el compromiso del cliente (Nike)

Los 3 principales casos de uso de IA en el sector telecomunicaciones

1. Optimización de redes: La IA ayuda a optimizar el rendimiento de la red, predecir y prevenir interrupciones, y mejorar la calidad del servicio.

• KPIs clave: Reducción en el tiempo de inactividad de la red, mejora en la capacidad de la red y aumento en la satisfacción del cliente.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-15% en el tiempo de inactividad de la red (Ericsson)
  • Mejora del 5-10% en la capacidad de la red (Nokia)
  • Aumento del 10-15% en la satisfacción del cliente (Verizon)

2. Ofertas y servicios personalizados: La IA analiza los datos de clientes para ofrecer planes, servicios y promociones personalizadas, aumentando la lealtad de los clientes y los ingresos.

• KPIs clave: Aumento en el valor de vida del cliente, incremento en el ingreso promedio por usuario (ARPU) y reducción de la tasa de abandono de clientes.
• Estimación de impacto:
  • Aumento del 5-10% en el valor de vida del cliente (AT&T)
  • Incremento del 10-15% en el ARPU (Vodafone)
  • Reducción del 5-10% en la tasa de abandono de clientes (T-Mobile)

3. Detección y prevención de fraudes: La IA ayuda a identificar y prevenir actividades fraudulentas como el fraude con tarjetas SIM, fraude de suscripción y robo de identidad.

• KPIs clave: Reducción en las pérdidas por fraude, mejora en las tasas de detección de fraudes y reducción de falsos positivos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-20% en las pérdidas por fraude (GSMA)
  • Mejora del 5-10% en las tasas de detección de fraudes (Orange)
  • Reducción del 10-15% en los falsos positivos (Telefónica)

Los 3 principales casos de uso de IA en la industria farmacéutica

1. Descubrimiento y desarrollo de medicamentos: La IA acelera la identificación de candidatos a fármacos, predice su eficacia y seguridad, y optimiza el diseño de ensayos clínicos.

• KPIs clave: Reducción en el tiempo y el ahorro en el desarrollo de medicamentos, mejora en las tasas de éxito de los ensayos clínicos y menor tiempo de comercialización.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 15-20% en el tiempo de desarrollo de medicamentos (McKinsey)
  • Reducción del 10-15% en los costes de desarrollo de medicamentos (Deloitte)
  • Mejora del 5-10% en las tasas de éxito de ensayos clínicos (AI in Drug Discovery Market Report)

2. Medicina personalizada: La IA analiza datos de pacientes para identificar estrategias de tratamiento óptimas y predecir respuestas individuales a terapias.

• KPIs clave: Mejora en los resultados de tratamiento, reducción de reacciones adversas y aumento en la satisfacción del paciente.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en los resultados de tratamiento (Personalized Medicine Coalition)
  • Reducción del 5-10% en reacciones adversas (FDA)
  • Aumento del 10-15% en la satisfacción del paciente (Accenture)

3. Generación de evidencia en el mundo real: La IA analiza datos del mundo real (RWD) de registros de salud electrónicos, datos de reclamaciones y dispositivos portátiles para generar información sobre la efectividad y seguridad de los medicamentos.

• KPIs clave: Mejora en la vigilancia post-comercialización, identificación más rápida de señales de seguridad de medicamentos y mejor toma de decisiones regulatorias.
• Estimación de impacto:
  • Mejora del 10-15% en la vigilancia post-comercialización (IQVIA)
  • Identificación de señales de seguridad de medicamentos un 5-10% más rápida (Pharmaceutical Research and Manufacturers of America)
  • Mejora del 10-15% en la toma de decisiones regulatorias (European Medicines Agency)

Los 3 principales casos de uso de IA en el sector de la construcción e infraestructura

1. Mantenimiento predictivo: La IA analiza datos de los  sensores de activos de infraestructuras (puentes, túneles, edificios) para predecir necesidades de mantenimiento y prevenir averías.

• KPIs clave: Reducción en el tiempo de inactividad, reducción en los costes de mantenimiento y extensión de la vida útil de los activos de infraestructura.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 15-20% en el tiempo de inactividad (McKinsey)
  • Reducción del 10-15% en los costes de mantenimiento (American Society of Civil Engineers)
  • Extensión del 5-10% en la vida útil de los activos de infraestructura (World Economic Forum)

2. Optimización del sitio de construcción: La IA optimiza los horarios de construcción, la asignación de recursos y la logística para mejorar la eficiencia del proyecto y reducir costes.

• KPIs clave: Reducción en el tiempo y los costes de construcción, mejora en la entrega del proyecto y mayor seguridad en las obras.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-15% en el tiempo de construcción (BCG)
  • Reducción del 5-10% en los costes de construcción (Deloitte)
  • Mejora del 10-15% en la entrega del proyecto (KPMG)

3. Gestión de riesgos y seguridad: La IA analiza datos en tiempo real de las zonas de construcción para identificar riesgos potenciales de seguridad y mitigar riesgos.

• KPIs clave: Reducción en los accidentes laborales, mejora en el cumplimiento de seguridad y mejora en las estrategias de mitigación de riesgos.
• Estimación de impacto:
  • Reducción del 10-15% en accidentes laborales (OSHA)
  • Mejora del 5-10% en el cumplimiento de seguridad (Engineering News-Record)
  • Mejora del 10-15% en las estrategias de mitigación de riesgos (Marsh)

Tenga en cuenta que estas estimaciones se basan en informes y estudios de casos del sector. El impacto real puede variar en función de la aplicación concreta y del contexto del sector.

Foto: Freepick