Escale su startup de manera más inteligente: casos de uso esenciales de la IA generativa

La IA generativa puede crear un valor empresarial importante para las startups de distintos tamaños y etapas, lo que incluye, entre otros:

• Crear formas innovadoras y atractivas de interactuar con sus clientes y miembros del equipo. 
• Mejorar radicalmente la productividad en todas las empresas. 
• Extraer nueva información de datos para tomar decisiones más inteligentes. 
• Impulsar la creatividad, creación de contenido y mucho más. 

No hay problema si los fundadores cuentan con una financiación limitada, o tienen equipos pequeños y una intensa competencia, ya que la IA generativa ofrece un camino para lograr más con menos recursos.

En ciertos casos, la IA generativa podría incluso habilitar un “unicornio de una sola persona”, en el que una sola persona puede lograr lo que antes requerían departamentos completos.

Al automatizar los procesos y amplificar el potencial humano, la IA generativa permite ampliar el alcance, acelerar el desarrollo de productos y diferenciar la oferta. Todos ellos elementos clave para las empresas en fase inicial.

Con todo el potencial, puede resultar difícil identificar por dónde empezar y cuáles son los casos de uso más adecuados. En esta publicación, analizaremos cómo las startups aprovechan la IA generativa para mejorar la experiencia del usurario, transformar las operaciones, ofrecer información en tiempo real y fomentar la creatividad de formas que hace un par de años no eran factibles. Asimismo, destacaremos los servicios y soluciones de AWS que ayudarán a iniciar su camino hacia la IA generativa de forma rápida y segura. Comencemos.

La rápida adopción de plataformas de la IA generativa

La IA generativa ha tenido un gran avance en poco tiempo. Hace muy poco, muchos se preguntaban qué era la IA generativa, y terminaban realizando pequeñas pruebas de concepto. Hoy, el debate gira en torno a cómo utilizar la IA generativa en situaciones cotidianas para crear valor empresarial, y cómo implementar sistemas listos para la producción que transformen modelos empresariales completos.

En las primeras etapas de exploración, bastaba con entender los conceptos básicos de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) u otros modelos fundacionales (FM) para obtener los primeros resultados. Sin embargo, cuando estas herramientas demostraron su eficacia, surgieron los siguientes desafíos: “¿Cómo crear soluciones personalizadas?” y “¿cómo integrar sin problemas la IA en los flujos de trabajo existentes?”

Hoy en día, muchas startups se cuestionan cómo lograr que todos los empleados adopten la IA. Es por eso, que se está haciendo todo lo posible para garantizar que la IA generativa se convierta en una capacidad compartida y no solo en un experimento I+D.

Actualmente, el impacto es muy real y visible en todas las funciones y en todos los sectores:

• Experiencia del cliente: todos los chatbots, los asistentes virtuales, los centros de contacto inteligentes o la personalización se benefician de la IA generativa. Comprender el contexto y producir resultados que suenen naturales puede aumentar la satisfacción de los usuarios y reducir la carga de agentes.
• Productividad de los empleados: la búsqueda conversacional, el resumen de textos y la creación de código permiten a los empleados trabajar más rápido, reducir las tareas repetitivas y obtener a una resolución de problemas más creativa.
• Creatividad y creación de contenido: la IA generativa ahora simplifica el diseño de productos, las campañas de marketing, la generación de multimedia y la mejora de textos o imágenes. Esto conduce a nuevos tipos de participación de los usuarios y de contenido de marca.
• Operaciones comerciales: el procesamiento inteligente de documentos o el análisis generativo pueden ayudar a automatizar las tareas diarias en las finanzas, el área legal, la logística o la cadena de suministro. Por otro lado, la generación de datos sintéticos puede aumentar la precisión de los datos para los modelos de capacitación en mantenimiento predictivo, detección de defectos u otras áreas especializadas.

El principal atractivo de las startups es la velocidad y rentabilidad. La IA generativa permite a las startups probar ideas con rapidez e iterar rápidamente, lo cual obtiene información de alto valor en una fracción del tiempo que podrían requerir los enfoques tradicionales.

Las 5 principales áreas de aplicación de la IA generativa

A continuación, se muestran algunos de los casos de uso de IA generativa más destacados y relevantes para las startups, así como ejemplos reales y soluciones de AWS que le ayudarán a empezar. Cada uno de ellos explica por qué es importante que las organizaciones se muevan rápidamente y con recursos limitados.

1. Chatbots y asistentes virtuales

Importancia para las startups

• Personal limitado: un equipo reducido no puede ofrecer siempre soporte, por lo que los bots impulsados por la IA generativa brindan un servicio en tiempo real. Esto aumenta la profesionalidad de la marca y evita que los fundadores muestren señales de agotamiento.
• Mejor retención de clientes: las respuestas rápidas y precisas hacen que los usuarios se comprometan y sean leales, lo cual es fundamental para que las nuevas empresas creen su base de clientes.
• Soporte escalable: a medida que se adquieren más clientes, más instantáneo será el escalamiento de soluciones basadas en IA, lo que evita el costo de contratar grandes equipos de soporte.

Estrategias prácticas

• Modelo híbrido: permite que los tickets complejos escalen sin problemas desde el bot a los agentes humanos (enfoque con intervención humana). Esto garantiza que los problemas de gran valor recibirán un toque personal y, al mismo tiempo, se automatizarán las consultas rutinarias.
• Preguntas frecuentes personalizadas: actualice dinámicamente la base de conocimientos del chatbot con métricas de usuario en tiempo real para mantener la relevancia a medida que su producto evoluciona.

Ejemplos reales

• Amazon Rufus: este asistente de experto en compras ayuda a los clientes de Amazon a encontrar productos a través de conversaciones naturales. Gracias a la IA generativa, Rufus puede interpretar la intención del comprador y hacer un seguimiento con sugerencias personalizadas. Más información. 
• Opiniones de clientes: la IA generativa de Amazon también mejora la calidad de las opiniones de los usuarios al resumir los puntos clave, filtrar el spam y destacar los temas comunes. Obtenga más detalles aquí.

2. Análisis conversacional

Importancia para las startups

• Información más detallada sobre los productos: comprender las opiniones de los usuarios y los temas clave puede generar nuevas características o correcciones de errores.
• Asignación de recursos: la agrupación automática de las consultas similares de los usuarios permite identificar con mayor precisión las áreas del producto o el servicio que exige más atención.
• Prevención de la pérdida de clientes: la detección temprana de los sentimientos negativos en las conversaciones permite realizar intervenciones proactivas, los cuales son cruciales para las startups que desean mantener una curva de crecimiento en buen estado.

Estrategias prácticas

• Supervisión en tiempo real: configure paneles que muestren las quejas de los usuarios o las solicitudes de características más frecuentes, lo que le permitirá adaptarse rápidamente.
• Resúmenes según el contexto: la IA generativa resume largas transcripciones de conversaciones en informes cortos para su equipo los revise semanal o mensualmente.

Ejemplos reales

• Amazon Pharmacy: los análisis basados en la IA generativa ayudan a Amazon Pharmacy a administrar rápidamente las preguntas recurrentes de los clientes y a refinar la prestación del servicio según los datos. Más información..

3. Personalización

Importancia para las startups

• Altas tasas de conversión: las sugerencias de productos y el contenido personalizado puede aumentar las ventas y la participación de los usuarios, incluso cuando no cuenta con un conjunto de datos masivo.
• Diferenciación competitiva: las experiencias personalizadas mantienen la lealtad de los usuarios, una ventaja crucial en los mercados en los que suelen dominar los grandes sectores.
• Reducción del gasto publicitario: segmentar de forma más eficaz reduce los costos de adquisición de clientes y, por lo tanto, extiende el presupuesto.

Estrategias prácticas

• Coherencia multicanal: garantiza que la personalización sea uniforme en la web, así como en los dispositivos móviles y el correo electrónico, de modo que los usuarios vean el contenido relevante sin importar la forma en que interactúan. 
• Desencadenadores contextuales: crea eventos (por ejemplo, “el usuario llega al tercer artículo del carrito”) que activan ofertas personalizadas en tiempo real.

Ejemplos reales

• Recomendaciones de productos personalizadas de Amazon: la IA generativa ayuda a entregar el artículo correcto en el momento adecuado al combinar el historial de los usuarios con datos en tiempo real.
• DFL (Liga alemana de fútbol): utiliza Amazon Bedrock para generar historias adaptadas a diferentes segmentos de la hinchada, lo que aumenta la participación con contenido personalizado. En la actualidad, el nuevo sistema de administración de contenido de la DFL, Contender, ofrece una gama completa de funciones de la IA generativa que permiten la creación automática de historias a partir de artículos existentes. De este modo, la IA generativa reduce el tiempo y esfuerzo adicionales al mínimo. Por ejemplo, un editor puede pedirle a Contender que genere una historia a partir de un conjunto de fotos y agregar títulos adecuados y textos descriptivos breves. Antes de poder publicar cualquiera de los borradores de historias, los editores humanos deben revisarlos y hacer los ajustes necesarios. Esto es posible gracias a la asociación tecnológica entre la DFL y Amazon Web Services (AWS), que se renovó y se amplió la temporada pasada y ahora incluye la IA generativa como un conjunto adicional de servicios. Más información sobre cómo innova la DFL

4. Productividad y creatividad

Importancia para las startups

• Equipos eficientes: la automatización de tareas rutinarias, como la redacción de contenido, el resumen de investigaciones o la generación de maquetas de diseño, permite que su equipo se centre en actividades de alto impacto. 
• Creatividad bajo demanda: los modelos generativos pueden producir imágenes, textos publicitarios o incluso código, lo que cataliza la innovación y ahorra semanas de trabajo manual. 
• Aprendizaje iterativo: los ciclos de retroalimentación en tiempo real permiten refinar las estrategias de marketing o los diseños de productos en cuestión de horas, en lugar de días.

Estrategias y ejemplos prácticos

• Procesos de creación de contenido: use la IA generativa para producir borradores iniciales para publicaciones de blog, actualizaciones de redes sociales o listados de productos, y luego perfeccione con supervisión humana. Consulte estos ejemplos de generación de texto, imágenes y código. 
• Lluvia de ideas visual: herramientas como Adobe Firefly en AWS ayudan a los equipos a crear rápidamente prototipos de imágenes de marca, lo que acorta el largo ciclo de comentarios típico del diseño y reduce un proceso de varios días en horas. 
• Aceleración para desarrolladores: integre Amazon Q para sugerir automáticamente fragmentos de código o refactorizar lógica compleja, lo que aumentará de forma eficaz un equipo de desarrollo pequeño.

5. Procesos empresariales avanzados

La IA generativa también puede optimizar los flujos de trabajo operativos, como la gestión de documentos y el aumento de datos a gran escala.

Procesamiento inteligente de documentos

• Por qué: los procesos en papel o en PDF en el sector financiero, de salud o logístico pueden ser obstáculos para una startup eficiente. 
• Estrategias prácticas: combine Amazon Textract para OCR, Amazon Comprehend para el reconocimiento de entidades con los modelos generativos a través de Amazon Bedrock para responder consultas o producir resúmenes concisos. Con Amazon Bedrock Data Automation, una funcionalidad de Bedrock impulsada por la IA generativa, puede optimizar el desarrollo de aplicaciones y automatizar los flujos de trabajo relacionados con documentos, imágenes, audio y videos. 
• Resultado: los equipos dedican menos horas a tareas rutinarias y pueden reasignar el esfuerzo al desarrollo estratégico.

Generación de datos sintéticos para el entrenamiento del modelo

• Por qué: muchas startups no tienen masivos conjuntos de datos etiquetados. La IA generativa puede simular datos reales para tareas como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías o la clasificación de imágenes. 
• Estrategias prácticas: use modelos generativos para producir conjuntos de datos “casi reales” que reflejen casos extremos. Esto mejora la solidez de las soluciones de machine learning antes de disponer de datos reales a gran escala. 
• Resultado: modelos más precisos, resistentes y rápidos, lo que acelera el tiempo de comercialización y aumenta fiabilidad general.

Al simplificar las tareas orientadas al cliente (chatbots, personalización) y las tareas internas (automatización de documentos, aumento de datos), la startup puede concentrar su energía en las prioridades estratégicas, ya sea expandir las líneas de productos o conquistar nuevos mercados.

De qué manera AWS puede ayudar a startups como la suya

La IA generativa sigue evolucionando a un ritmo muy rápido, lo que abre nuevas fronteras para las startups decididas a superar a las empresas tradicionales más destacadas.

Los casos de uso como los chatbots, el análisis conversacional, la personalización y las mejoras de productividad ya han obtenido resultados tangibles en el mercado, lo que demuestra la capacidad de la IA generativa para aumentar el ROI, profundizar las relaciones con los clientes y automatizar las tareas que requieren mano de obra.

La pila de IA generativa de AWS

AWS se compromete a hacer posible que las startups de todos los tamaños y los desarrolladores con diversas habilidades puedan crear y escalar aplicaciones con el conjunto más completo de capacidades en las tres capas de la pila de IA generativa:

1. Infraestructura para el entrenamiento y la inferencia del FM (capa inferior)

• Acceda a las GPU de NVIDIA y al software optimizado para GPU para entrenar modelos básicos y de lenguaje de gran tamaño.
• Aproveche los chips de machine learning personalizados, como AWS Trainium (para una formación rentable) y AWS Inferentia (para una inferencia escalable y de alto rendimiento).
• Amazon SageMaker, una plataforma unificada para datos, análisis e IA, simplifica aún más el desarrollo de IA y machine learning, lo que le permite crear, entrenar e implementar modelos de IA generativa a escala.

2. Herramientas para crear con LLM y otros FM (capa intermedia)

• Amazon Bedrock ofrece a las startups una forma sencilla de crear aplicaciones de IA generativa seguras, personalizadas y responsables con modelos de lenguaje de gran tamaño y otros modelos básicos de empresas líderes de IA, a los que se puede acceder mediante una API sencilla y unos SDK.

3. Aplicaciones que aprovechan LLM y otros FM (capa superior)

• Amazon Q es un asistente de IA generativa que transforma la forma de trabajar en la startup. Cuenta con capacidades específicas para desarrolladores de software, analistas de inteligencia empresarial, empleados de centros de contacto y cualquier otra persona que trabaje en la startup.

Pasos siguientes

Si desea explorar estos casos de uso de IA generativa para su propia startup, AWS lo tiene todo:

• Profundice en la creación de IA generativa en AWS con esta publicación: “Le damos la bienvenida a una nueva era de creación en la nube con IA generativa en AWS”.
• Con AWS Activate, puede obtener créditos para experimentar con servicios de IA generativa, como Amazon Bedrock, lo que reduce los costos iniciales y permite una experimentación rápida.

La adopción de la IA generativa no tiene por qué ser un movimiento de todo o nada. Puede empezar poco a poco, integrando un prototipo de chatbot o automatizando el procesamiento de documentos, y luego ampliarlo a medida que obtenga resultados.

La combinación de la infraestructura de AWS con los modelos avanzados y los servicios administrados permite una rápida innovación, lo que hace ampliar aún más los recursos y posicionar a su startup para el éxito a largo plazo en una era en la que las soluciones impulsadas por la IA se convierten en la nueva base para diferenciarse de la competencia.

Comience hoy mismo y descubra cómo la IA generativa puede ayudar a transformar las experiencias de usuario, aumentar la productividad del equipo y preparar la trayectoria de crecimiento de su startup para el futuro.