Inteligencia Artificial aplicada al rea comercial de la empresa constructora-inmobiliaria PARMAROT S.A

 

Artificial Intelligence applied to the commercial area of the construction-real estate company PARMAROT S.A

 

Inteligncia Artificial aplicada rea comercial da construtora-imobiliria PARMAROT S.A

 

Jessenia Estefana Bravo-Verduga I
jebravov@ube.edu.ec 
https://orcid.org/0000-0002-6920-199X 

,Jean Carlos Acua-Casanova II
jacunac@ube.edu.ec 
https://orcid.org/0009-0002-0293-1653
Alejandro Reigosa-Lara III
areigosal@ube.edu.ec 
https://orcid.org/0000-0002-4323-6668
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: jebravov@ube.edu.ec

 

 

Ciencias Tcnicas y Aplicadas

Artculo de Investigacin

 

* Recibido: 08 de febrero de 2024 *Aceptado: 14 de marzo de 2024 * Publicado: 30 de abril de 2024

 

        I.            Universidad Bolivariana del Ecuador, Durn, Ecuador.

      II.            Universidad Bolivariana del Ecuador, Durn, Ecuador.

   III.            Universidad Bolivariana del Ecuador, Durn, Ecuador.

 


Resumen

El artculo que se presenta a continuacin pone nfasis en la Inteligencia Artificial. Es un tema que ha ido tomando fuerza durante los ltimos aos al aplicarse en medicina, ciencia, educacin, cultura, construccin, arquitectura e ingeniera, entre otras reas del conocimiento y el aprendizaje, conocidas por sus siglas como IA. Esta investigacin tiene como objetivo analizar la aplicacin de la IA en el rea comercial de la empresa constructora-inmobiliaria PARMAROT S.A. La metodologa aplicada para responder al objetivo planteado fue cuantitativa, utilizando anlisis estadsticos, para que resulte ms prctico y confiable medir los resultados. Se utilizaron diversas tcnicas y herramientas para el desarrollo de la investigacin. Una de las tcnicas utilizadas fue la encuesta y para su desarrollo se aplic la herramienta QuestionPro. Se realizaron dos cuestionarios, uno fue aplicado a 5 empleados que laboran en el rea comercial y el otro a los 35 clientes ms representativos de la empresa. Tambin se emple la tcnica Matriz Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas, identificada por sus siglas FODA. Como resultado de la investigacin, se destaca que puede aplicarse la IA en la empresa debido a que existe la predisposicin por parte de los clientes para ser atendidos por medio de chatbot, y aunque existen obstculos internos como la nula digitalizacin de datos, los colaboradores tambin estn prestos a trabajar con IA para mejorar el servicio al cliente.

Palabras clave: inteligencia artificial; administracin; comercio; empresa; chatbot.

 

Abstract

The article presented below places emphasis on Artificial Intelligence. It is a topic that has been gaining strength in recent years when applied in medicine, science, education, culture, construction, architecture and engineering, among other areas of knowledge and learning, known by its acronym as AI. This research aims to analyze the application of AI in the commercial area of ​​the construction-real estate company PARMAROT S.A. The methodology applied to respond to the stated objective was quantitative, using statistical analysis, to make it more practical and reliable to measure the results. Various techniques and tools were used to carry out the research. One of the techniques used was the survey and the QuestionPro tool was applied for its development. Two questionnaires were carried out, one was applied to 5 employees who work in the commercial area and the other to the 35 most representative clients of the company. The Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats Matrix technique, identified by its acronym SWOT, was also used. As a result of the research, it stands out that AI can be applied in the company because there is a predisposition on the part of customers to be served through a chatbot, and although there are internal obstacles such as no data digitization, collaborators also They are ready to work with AI to improve customer service.

Keywords: artificial intelligence; administration; trade; company; chatbot.

 

Resumo

O artigo apresentado a seguir d nfase Inteligncia Artificial. um tema que vem ganhando fora nos ltimos anos quando aplicado na medicina, cincia, educao, cultura, construo, arquitetura e engenharia, entre outras reas do conhecimento e da aprendizagem, conhecida pela sigla como IA. Esta pesquisa tem como objetivo analisar a aplicao de IA na rea comercial da construtora-imobiliria PARMAROT S.A. A metodologia aplicada para responder ao objetivo declarado foi quantitativa, recorrendo anlise estatstica, para tornar mais prtica e fivel a medio dos resultados. Diversas tcnicas e ferramentas foram utilizadas para a realizao da pesquisa. Uma das tcnicas utilizadas foi a pesquisa e a ferramenta QuestionPro foi aplicada para seu desenvolvimento. Foram realizados dois questionrios, um aplicado a 5 colaboradores que atuam na rea comercial e outro aos 35 clientes mais representativos da empresa. Tambm foi utilizada a tcnica da Matriz de Foras, Fraquezas, Oportunidades e Ameaas, identificada pela sigla SWOT. Como resultado da pesquisa destaca-se que a IA pode ser aplicada na empresa porque existe uma predisposio por parte dos clientes em serem atendidos atravs de um chatbot, e embora existam obstculos internos como a no digitalizao dos dados, os colaboradores tambm esto prontos para trabalhar com IA para melhorar o atendimento ao cliente.

Palavras-chave: inteligncia artificial; administrao; troca; empresa; chatbot.

 

Introduccin

La Inteligencia Artificial (IA) es un asunto que toma cada vez ms fuerza en la actualidad, utilizndose en diferentes mbitos ayudando al ser humano desde lo ms complejo hasta lo cotidiano. En el campo de la administracin y en el rea comercial se utiliza para optimizar el trabajo permitiendo adaptarse a las necesidades cambiantes de los clientes de manera personalizada, representando un papel fundamental y primordial del xito empresarial como un recurso que aporta al logro de los objetivos comerciales (Mendoza et al., 2022).

En los ltimos aos, muchas son las empresas que estn apostando por la adopcin de la IA en sus ncleos empresariales. Segn una encuesta realizada por la empresa de consultora estratgica, New Vantage Partners, el 97 % de las organizaciones encuestadas estn invirtiendo en iniciativas de datos y el 91 % en actividades de IA. Adems, el 92 % de las grandes empresas estn obteniendo retornos de sus inversiones en datos e IA. Por otro lado, la encuesta muestra que el nmero de iniciativas de IA contina en aumento, pero el nmero se mantiene bajo debido a que la cultura empresarial en torno al uso y gestin de los datos es un obstculo. Esto se debe al importante papel que juega la cultura empresarial en la implementacin de la IA de la empresa, ya que la aceptacin y adopcin de la tecnologa depende en gran medida de la cultura y la actitud de los empleados hacia ella. Por otro lado, cabe mencionar que de cara al 2025, se estima que el impacto de la IA en la economa espaola representar un 1.8 % del Producto Interno Bruto total segn un estudio de McKinsey (Tens Trillo, 2023). Sin embargo, es importante mencionar que, en las inmobiliarias y constructoras, la IA ha tenido una utilizacin tcnica-operativa en proyectos, estudios de pre-factibilidad y factibilidad, en seguridad industrial y salud ocupacional, etc., por ejemplo: drones para mapear y cartografiar, estaciones totales para demarcar, topografiar, limitar y abscisar; IAs en toma de decisiones, procesos de seleccin de personal, Project vinculado a la IA, entre otras labores.

Actualmente, existen constructoras en Ecuador, que cuentan con ChatGPT, Chatbot, y una dinmica de enlaces interactivos que son llamativos para clientes y el mercado en general, para direccionar las necesidades del consumidor y obtener informacin bsica de los mismos. Barragn (2023), indica que Ecuador se encuentra en un estado fundamental e incipiente en lo que respecta al uso y explotacin de la IA; y la falta de polticas pblicas que promuevan el uso de la IA como medio de desarrollo digital, social, econmico y ambiental. Se puede decir que existe la falta de inters por parte del Estado en la inversin de tecnologa, su apoyo en las empresas y dejando a las personas sin una debida informacin sobre los avances que se realizan y del impacto que esta genera debido al subdesarrollo y las empresas improductivas que tiene el pas (Nieto Paredes, 2018).

La presente investigacin tiene como objetivo principal analizar la aplicacin de la IA en el rea comercial de la empresa constructora-inmobiliaria PARMAROT S.A. La empresa se dedica a la construccin de proyectos de obras civiles, dentro de ese portafolio de negocios, se encuentra la construccin de viviendas, edificios y dems proyectos inmobiliarios. Especficamente en la empresa objeto del estudio, se debe evaluar la adopcin de una cultura digital y tecnolgica, ms all de las tecnologas cientficas y de la informacin, la IA expresa y demuestra ser una ventaja competitiva, un valor agregado, una inversin y un recurso estratgico.

 

Desarrollo

Inteligencia artificial (ia): importancia y beneficios, en las empresas latinoamericanas

De acuerdo a Mattingly-Jordan et al., citado en Moreno-Gutirrez et al., (2022) indican que la IA se refiere a La capacidad de las computadoras u otras mquinas para simular o mostrar un comportamiento inteligente, es decir es un sistema de smbolos, que simula el comportamiento humano, desde programas informticos. En el marco de una revolucin cientfica y tecnolgica impulsada por las tecnologas de la informacin y comunicacin (TIC) cuyo impacto transform al mundo y dio lugar a la sociedad de la informacin 4.0, surge la inteligencia artificial (IA) y su evolucin acelerada como protagonista por su alto potencial en la solucin de problemas complejos.

De acuerdo a los argumentos de (Auernhammer, 2020) la inteligencia artificial ha tenido un desarrollo acelerado y una incursin galopante a nivel mundial en la vida humana, el trabajo y las organizaciones a nivel mundial, en las ltimas dcadas. En Latinoamrica el desarrollo de la IA ha sido algo ms lento que en resto de regiones, en las cuales existen pases desarrollados en temas tecnolgicos.

(Corvaln, 2019) manifiesta que la lenta incorporacin de tecnologa en Latinoamrica, representa una ventaja desde una postura optimista, ya que tenemos la posibilidad de prever los potenciales impactos negativos de la automatizacin en el empleo, y as tomar las medidas adecuadas para que, llegado el momento, la fuerza laboral se encuentre lo ms preparada posible para no temer su desplazamiento. Desde otra perspectiva, la tarda incorporacin de tecnologa en la regin, implica que no se obtendrn a gran escala los beneficios que sta genera en cuanto a la optimizacin, simplificacin y maximizacin de los objetivos y actividades de las organizaciones.

De acuerdo a lo mencionado, el impacto que ha tenido la IA en Latinoamrica ha venido siendo lento, lo que da como ventaja que la aplicacin de esta tecnologa en la regin pueda traer un beneficio a las empresas de la regin, ya que permitira la capacitacin de su talento humano en la adopcin de las nuevas tendencias, maneras y formas de hacer las labores, mejorando su trabajo con la aplicacin de la IA.

 

IA en empresas ecuatorianas

En la industria ecuatoriana existe una aplicacin muy limitada, casi nula, de estas nuevas tecnologas lo que nos pone en seria desventaja respecto a pases vecinos y no se diga respecto a otros desarrollados, por lo que se debe buscar los mecanismos para aumentar la productividad y ser ms competitivos, uno de estos mecanismos es la transferencia y adaptacin de tecnologa de punta para el control de calidad en la produccin, dentro de un proceso de innovacin de tecnologa en el aparato productivo. (Enrquez et al., 2019)

(Enrquez et al., 2019) revela ejemplos de inteligencia artificial en Ecuador, como Sophi, agente virtual del Banco del Pacfico en Facebook, o Ada, agente virtual del Banco de Guayaquil; Quienes brindan asistencia todos los das a cualquier hora tienen nombre y lenguaje humano, aunque son solo chatbots. Otra limitacin importante para Ecuador en la participacin, adopcin y aplicacin de la IA en los negocios se debe a la falta de inversin en investigacin y desarrollo (I+D), el ltimo informe del INEC (2021), muestra en la tabla 1 que no existe una fuerte actividad inversora en el pas.

 

Tabla 1

Gastos en actividades de ciencia, tecnologa e innovacin ACTI con relacin al PIB

Gastos

2012

2013

2014

TOTAL

1,58%

1,98%

1,88%

Investigacin y Desarrollo (I+D)**

0,33%

0,38%

0,44%

Otras actividades de Ciencia y Tecnologa (OACT)

0,09%

0,17%

0,12%

Otras actividades de Innovacin (OAI)

1,16%

1,43%

1,32%

Nota: Datos tomados de INEC (2021).

 

IA aplicada en empresas constructoras-inmobiliarias en Ecuador

Existe un antes y un despus, en era de dolarizacin, de la actividad empresarial constructora e inmobiliaria del Ecuador, es marcada por la poltica, la bonanza econmica producto del precio del petrleo, y un momento posterior de cada del sector constructor e inmobiliario provocado por el terremoto del 16 de abril del 2016, y la llegada de la pandemia COVID-19 en el ao 2020.

Como breve resea histrica tenemos que, en Ecuador, el sector de la construccin adquiri un mayor protagonismo entre los aos 2007-2015 debido a la tendencia del gobierno de aquella poca, de aumentar el gasto e inversin pblica con un enfoque en la construccin de obras pblicas y proyectos habitacionales. El aumento de liquidez para el sector inmobiliario, a travs de mayor concesin de crditos por parte del sector bancario pblico y privado provoc que los precios de los bienes inmuebles aumenten a mayor ritmo durante este periodo. (Guerra, 2018)

Respecto a la IA y en el sector empresas dedicadas a actividades de construccin e inmobiliaria, los ltimos resultados que muestra el INEC (2021) en la tabla 1, son desalentadores ya que en el sector de la construccin y las inmobiliarias, o el mix de estas dos actividades estrechamente relacionadas, no es positivo. El valor invertido en TICs, I+D e IA es de $573.866,00 lo cual demuestra un bajo ndice de inversin (42%) por parte de las empresas constructoras e inmobiliarias en el Ecuador, en relacin al nmero de empresas del sector y a los ingresos que perciben.

 

Aplicacin de IA en reas comerciales

La aplicacin de una IA en el rea comercial tendr la capacidad de facilitar el trabajo, conectividad y comunicacin de la empresa con su entorno y al interior de la organizacin, mejorando la productividad y los resultados previstos. Chvez (2021), hace mencin del atributo de la IA en el rea comercial, enfocado en el marketing como actividad dentro del rea, de manera textual manifiesta:

Los chatbots tienen acceso a millones de puntos de datos centrados en el cliente. Tambin pueden agregar solicitudes especficas de la ubicacin para detectar patrones, detectar problemas repetitivos y predecir qu est causando problemas a un usuario en particular, A menudo, esto los hace ms informados que cualquier representante de servicio al cliente humano. (pg. 3)

Una de las conclusiones a las que llega (Chvez, 2021) es que, cada vez que un cliente visite una pgina virtual, de una empresa, puede interactuar con asesores o consultores utilizando gestores de inteligencia artificial totalmente dinmicos. Esto facilita la labor comercial de la empresa. Todo lo detallado anteriormente lleva al caso comercial de PARMAROT S.A., una empresa dentro de la industria inmobiliaria y constructora en el Ecuador, cuyo problema fue aplicar una IA en el rea comercial de la empresa que permite la optimizacin y facilitacin de la labor de la fuerza y talento humano que labora en esa rea, obteniendo resultados efectivos y una mejor relacin con los clientes, cumpliendo las directrices comerciales de la empresa.

 

rea comercial de una empresa constructora-inmobiliaria en Ecuador

El proceso del rea comercial de las empresas constructoras en Ecuador se basa en el empirismo del conocimiento del producto y servicio que ofrece cada empresa dentro de esa industria. Esto quiere decir que la empresa constructora-inmobiliaria privada, las reas comerciales tienen mtodos tradicionales de ventas, marketing, comunicacin interna y el establecimiento de nuevas tecnologas bsicas que dinamicen y faciliten el trabajo.

La inversin en IA de las empresas constructoras-inmobiliarias es mnima en Ecuador, de acuerdo al resultado mostrado anteriormente, esto no es ajeno al rea comercial de dichas empresas, pero existen casos particulares, que se dan a menudo en las constructoras-inmobiliarias que tienen dentro de su portafolio de negocios, el urbanismo o proyectos edificatorios a gran escala, empresas que cuentan con proyectos inmobiliarios grandes que han aplicado ciertos aspectos de la IA a sus reas comerciales para facilitar la comunicacin con el cliente, como por ejemplo: Ciudad Vistana, Mandato Paredes, Casa Laguna, Vive City Club y La Joya; se evidencia dentro de sus pginas web que cuentan con un asesor virtual las 24 horas, el cual tiene la funcin de facilitar la comunicacin con el cliente o quien visite la pgina, en algunos casos, es un enlace directo con la aplicacin WhatsApp pero dentro de esta el asistente virtual (IA) interacta con el usuario. Esto es un facilitador en el rea comercial, como se puede observar en los ejemplos mencionados.

 

Inteligencia artificial en servicio al cliente

Otros ejemplos de inteligencia artificial para servicios de atencin al cliente son:

Sistemas telefnicos automatizados: IVR (Interactive Voice Response, por sus siglas en ingls), consiste en un sistema telefnico que es capaz de recibir una llamada e interactuar con el humano a travs de grabaciones de voz. En este sentido, actan como fuente de interaccin primaria atendiendo y guiando a sus usuarios hasta finalizar la gestin dando respuesta a las consultas o necesidades. (Vergara & Garca, 2017).

Machine learning (aprendizaje automtico): Es un tipo de inteligencia artificial que aprende o se adapta con el tiempo. En lugar de seguir reglas estticas codificadas en un programa, esta tecnologa identifica patrones de entrada y contiene algoritmos que evolucionan con el tiempo(Jimnez & Daz, 2021).

Deep learning (aprendizaje profundo): Se utiliza para resolver problemas muy complejos y que normalmente implican grandes cantidades de datos. El aprendizaje profundo se produce mediante el uso de redes neuronales, que se organizan en capas para reconocer relaciones y patrones complejos en los datos. Su aplicacin requiere un enorme conjunto de informacin y una potente capacidad de procesamiento. (Rouhiainen, 2018)

ChatGPT (Generative Pretrained Transformer - Transformador generativo pre-entrenado): Es un modelo de lenguaje que permite una interaccin ms amigable con los sistemas computarizados. Este sistema se basa en la comprensin del lenguaje natural y puede ser utilizado como una herramienta para mejorar las interacciones y el aprendizaje. Este recurso es capaz de procesar y entender el lenguaje natural y responder de manera coherente y relevante. (Ruiz Mirando, 2023)

Sistema de reconocimiento de voz y asistencia: Es una rama de la inteligencia artificial que permite identificar palabras y frases en lenguaje hablado para posteriormente convertirlas a un formato legible por la mquina. Es el encargado de establecer la comunicacin entre los humanos y las computadoras con el desarrollo de aplicaciones capaces de reconocer diferentes voces en la medida de que el habla sea de manera natural. (Barrios, Lpez, Mendieta, Benavides, & Sez, 2018)

La tabla 2 resume las ventajas y desventajas de las diferentes inteligencias artificiales mencionadas para atencin al cliente.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tabla 2

Ventajas y desventajas de IA para atencin al cliente

Inteligencia Artificial

Ventajas

Desventajas

Chatbot

                    Automatiza la mayora de las preguntas frecuentes y responde las consultas del cliente sobre el producto o servicio de forma inmediata.

                    Ayudan a optimizar costos.

                    Adaptable.

                    Limitaciones en las interacciones, no resuelve consultas complejas

                    Falta de empata, falta de comprensin emocional.

Sistemas telefnicos automatizados

                    Facilidades para el teletrabajo.

                    Reduccin de costos en comparacin con la telefona tradicional.

                    Necesita conexin a internet de alta velocidad.

Machine learning (aprendizaje automtico)

                    Identifica patrones y toma decisiones con una mnima intervencin humana.

                    Detecta fraudes y anomalas.

                    Difcil de aplicar si no se dispone de datos suficientes.

                    Alto costo.

 

Deep learning (aprendizaje profundo)

                    La arquitectura del sistema es flexible, por lo que puede evolucionar y adaptarse a nuevos problemas en el futuro.

                    Requieren grandes cantidades de datos para su entrenamiento, ms que Machine learning.

                    Ms costoso que Machine learning.

Chat GPT

                    Produce escritos de alta calidad.

                    Comprende instrucciones complejas.

                    Ayudan a optimizar costos.

                    Puede generar informacin incorrecta o confusa.

Sistema de reconocimiento de voz y asistencia

                    Permite una mayor movilidad.

                    Uso ms eficiente del tiempo.

                    No reconoce la voz cuando no se mantiene un nivel promedio de decibeles en cuanto al tono y fuerza de voz.

                    Ruido de fondo puede interferir con el funcionamiento y afectar la confiabilidad del sistema.

Nota: Elaborado por los autores.

 

Casos de xito de IA en el servicio al cliente

Josh Streets, experto en tecnologa e innovacin operativa explica en su artculo de Wow Customer Experience (2022), que la inteligencia artificial y las herramientas de mejora estn impulsando la eficiencia y el ahorro de costos en los equipos de servicio al cliente. Conforme crece la demanda de un servicio al cliente mejorado y personalizado, las organizaciones estn recurriendo a la inteligencia artificial para ayudar a cerrar esta brecha. Los avances en inteligencia artificial en el servicio al cliente continan facilitando el camino para una mayor eficiencia en toda la organizacin, especialmente en el rea de servicio al cliente. Los chatbots siguen al frente de estos cambios, pero existen otras tecnologas, como el aprendizaje automtico y los sistemas interactivos de respuesta de voz, estn creando un nuevo modelo de lo que los clientes y agentes de servicio al cliente pueden esperar. No todas las tecnologas son adecuadas para todas las organizaciones, pero la IA ser fundamental para el futuro del servicio al cliente.

Segn el estudio IBM Global AI Adoption Index 2022, el 35% de las empresas de todo el mundo utilizan actualmente la IA en sus negocios. El mismo estudio afirma que Mxico es el quinto pas de Amrica Latina con mayor crecimiento industrial en trminos de tasas de adopcin de IA, con un 40% de las empresas aumentando su uso en el ltimo ao. Un ejemplo de empresa que entiende la importancia de utilizar la IA es Coru, una fintech de Mxico, ahora ofrece atencin personalizada de forma rpida y eficaz, gestiona las comunicaciones proactivas con los clientes en todos los canales y realiza un seguimiento de los tickets de soporte, mejorando as por completo la experiencia del cliente. Otro caso de uso exitoso de chatbots para atencin al cliente es la empresa Aeromxico, lo cual se muestra en la figura 1. Tras implementar Aerobot, la aerolnea cotiz, vendi vuelos y gestion ms del 90% de las consultas de sus clientes interactuando va WhatsApp y Facebook Messenger. Adems, los pasajeros pueden comprobar el estado de su equipaje en tiempo real, de forma automtica.(Zendesk, 2023)

 

Figura 1

Chatbot de Aeromxico (Aerobot)

Fuente: Captura de pantalla tomada por los autores.

 

Existen otros casos exitosos de empresas que han utilizado la IA en el servicio al cliente tales como: InnovateTech Company que implement un asistente virtual en su sitio web para brindar a los clientes soporte tcnico instantneo, como resultado, redujeron el tiempo promedio de resolucin de problemas en un 40% y aumentaron la satisfaccin del cliente en un 25%. Por otro lado, EcomBot utiliz chatbots en su plataforma de comercio electrnico para ofrecer a los clientes recomendaciones de productos personalizadas, esta estrategia result en un aumento del 30% en las ventas y una disminucin del 20% en las tasas de abandono del carrito. Adems, TrendyStyles ha implementado chatbots en su pgina de Facebook para ofrecer consejos de moda en tiempo real, ellos vieron un aumento del 15% en la participacin del cliente en sus redes sociales y una mayor lealtad de la audiencia. (Murcia, 2023)

 

Metodologa

Para lograr el objetivo planteado en la investigacin se utiliz la metodologa cuantitativa, utilizando estadsticas y anlisis de datos en la bsqueda de resultados. Esto se fundamenta en lo que dice Hernndez Sampieri et al. (2016), Usa la recoleccin de datos para probar hiptesis, con base en la medicin numrica y el anlisis estadstico, para establecer patrones de comportamiento y probar teoras. (pg. 4)

Por lo general, el enfoque cuantitativo (Paradigma Positivista), es el que predomina en la ciencia ontolgica, debido a la naturaleza de las variables de estudio. Se caracteriza por ser secuencial, orientado a una realidad objetiva, deductivo y probatorio. Implica el uso de herramientas matemticas y estadsticas para llegar a resultados. Los trabajos de investigacin bajo este enfoque, cuantifican variables, las mismas que sern observadas, descritas, medidas o sometidas a alguna experimentacin controlada. (Padilla-Avalos & Marroqun-Soto, 2021)

El estudio realizado tiene alcance exploratorio-descriptivo; debido a que, a travs de ste se puede describir, registrar, analizar e interpretar la situacin actual de la empresa y as poder plasmarla lo mejor posible con la informacin ms fiel. Hernndez Sampieri et al. (2016) expresan que los estudios descriptivos pretenden medir o recoger informacin de manera independiente o conjunta sobre los conceptos o las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar cmo se relacionan stas. (pg. 80)

En cuanto a la poblacin, el estudio tiene dos unidades de anlisis que se dividen en colaboradores de la empresa, (anlisis interno) y; clientes/consumidores (anlisis externo).

Colaboradores de la empresa PARMAROT S.A. (5)

Clientes de la empresa PARMAROT S.A. (35): Cabe destacar que estos 35 clientes son los ms recurrentes de la empresa de los cuales se tienen la informacin de contacto en una base de datos. Por ser una poblacin de estudio pequea, la muestra es por conveniencia. (Otzen & Manterola, 2017), expresan sobre la muestra por conveniencia que permite seleccionar aquellos casos accesibles que acepten ser incluidos. Esto, fundamentado en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador.

Se utiliz la encuesta cuyo instrumento aplicado fue el cuestionario para la recoleccin de datos, realizndola de forma virtual a travs de la herramienta digital QuestioPro. El cuestionario permiti el registro y la obtencin de datos a travs de preguntas de varios tipos sobre los hechos de inters de la investigacin, constituyndose, as como una herramienta de gran versatilidad (Cisneros-Caicedo et al., 2022).

Adems, Hernndez (2012), indica que los investigadores sociales deben disear instrumentos para medir las variables conceptualizadas al plantear su problema de investigacin. El instrumento utilizado fue un cuestionario; en este caso la variable se operacionaliza como una pregunta. Esto no slo debe considerar el problema que se investiga sino tambin la poblacin que lo abordar y los diversos mtodos de recoleccin de informacin. Para la elaboracin del cuestionario, en primer lugar, se operacionaliz la variable de estudio identificada: La Inteligencia Artificial (IA) aplicada al rea comercial. La tabla 3 muestra las tres dimensiones que se evaluaron en el cuestionario dirigido a los colaboradores de la empresa: 1) atencin al cliente, con 2 tems; 2) viabilidad de uso de la IA con 3 tems y; 3) adaptabilidad de colaboradores con 4 tems. El instrumento estuvo conformado por 10 preguntas en su mayora dicotmicas.

 

Tabla 3

Dimensiones de la encuesta a colaboradores

Dimensiones

Preguntas que lo componen

Atencin al cliente

P1 y P2: para conocer el estado actual del rea comercial, especficamente en atencin al cliente.

Viabilidad del uso de la IA

P3, P4 y P5: para conocer la preparacin que tiene el rea comercial para incorporar una inteligencia artificial como herramienta de apoyo a la gestin de atencin al cliente.

Adaptabilidad de colaboradores

P6, P7, P8, P9 y P10: para valorar la situacin emocional y el sentir del talento humano frente a la posible incorporacin de inteligencia artificial en apoyo y ayuda a su labor comercial de atencin al cliente.

Nota: Elaborado por los autores

 

Es importante identificar las diferentes caractersticas de la encuesta aplicada. Es una encuesta que persigue como objetivo fundamental realizar un anlisis cuantitativo a partir de las respuestas ofrecidas por los encuestados. La estructura de la encuesta dirigida a los clientes evalu cuatro dimensiones como muestra la tabla 4: 1) relacin empresa cliente, con un tem; 2) satisfaccin del cliente, con 5 tems; 3) adaptabilidad de clientes, con 5 tems y; 4) criterio del cliente, con un tem. El instrumento estuvo conformado por 12 preguntas con escala tipo Likert y dicotmicas.

 

Tabla 4

Dimensiones de la encuesta a clientes

Dimensiones

Preguntas que lo componen

Relacin empresa cliente

P1: para proporcionar informacin relacionada al tiempo que lleva el cliente en relacin comercial con la empresa y el medio por el cual se comunica e intercambia informacin con la misma.

Satisfaccin del cliente

P3, P4, P5, P6, P12: para conocer el grado de satisfaccin del cliente, con el actual servicio de atencin que brinda la empresa.

Adaptabilidad de clientes

P7, P8, P9, P10 y P11: para determinar la aceptacin, el sentir, la opinin y el criterio del cliente, en base a la propuesta de implementar en la atencin del mismo una herramienta tecnolgica, especficamente una inteligencia artificial.

Criterio del cliente

P12: el cliente pudo manifestar observaciones, dudas y opiniones respecto a las preguntas anteriores y en base a una posible incorporacin de la inteligencia artificial en atencin al usuario y cliente final.

Nota: Elaborado por los autores

 

Resultados y discusin

A lo largo de la investigacin se realizaron varias observaciones directas a la empresa para conocer la situacin de la misma, para ilustrar los hallazgos se realiz un diagrama causa-efecto o diagrama de Ishikawa que derivan en el problema de investigacin, lo cual se muestra a continuacin en la figura 2:

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 2

Diagrama de Ishikawa

Fuente: Elaborado por los autores mediante de la herramienta digital Canvas.

 

Una vez realizadas las encuestas a los colaboradores y los clientes de la empresa PARMAROT S.A. se ha obtuvieron los siguientes resultados y anlisis:

 

Colaboradores

Dimensin 1: Atencin al cliente. El 80% de los colaboradores concuerdan que existe una gran necesidad de mejorar y dar solucin a la gestin comercial, especficamente en atencin al cliente, un 60% de los encuestados coinciden que no existe precisin de datos e informacin con el manejo actual de las labores del rea.

Dimensin 2: Viabilidad del uso de la IA. El 86,67% manifiesta que no existe la preparacin adecuada para nutrir la inteligencia artificial que se pretende o propone integrar al rea comercial de la empresa para poderla nutrir y posteriormente que pueda tener una utilidad en todo el contexto de lo que puede realizar y facilitar para la labor de atencin al cliente.

Dimensin 3: Adaptabilidad de colaboradores. El 65% cuenta con gran predisposicin para aceptar, la incorporacin de una herramienta tecnolgica que mejore y facilite la labor comercial, especficamente en atencin al cliente, la demanda generalizada por parte de los encuestados, es que exista una capacitacin constante del talento humano para poder trabajar en conjunto con las bondades y beneficios que ofrece la IA en atencin al cliente.

 

Clientes

Dimensin 1: Relacin empresa cliente. El 62.86% de los clientes tienen una relacin comercial con la empresa de 2 aos en adelante y los clientes nuevos se sitan en un 37.14%. El medio de comunicacin ms utilizado en la comunicacin con el cliente es el WhatsApp con el 37.14%, seguido de la web empresarial con el 22.86%, correo electrnico 20% y el telfono convencional del 0%.

Dimensin 2: Satisfaccin del cliente. El 55.73% considera que debe mejorarse todo lo que implica el servicio que se brinda en atencin al cliente por parte de la empresa actualmente.

Dimensin 3: Adaptabilidad de clientes. El 80% de los clientes se sentira a gusto en ser entendido por una inteligencia artificial, si es que esto a su vez le brinda agilidad y calidad en respuesta y solucin a sus problemas o requerimientos. El 68.57% ven como una alternativa viable incorporar la inteligencia artificial en atencin a sus necesidades las veinte y cuatro horas del da, agilicen trmites y que la comunicacin sea ms fluida en relacin al servicio actual brindado por la empresa.

Dimensin 4: Criterio del cliente. Los clientes consideran que: Se debe implementar mecanismos o herramientas que faciliten la comunicacin y la atencin al cliente, como una IA. La incorporacin de la inteligencia artificial debe ir acompaada de un programa de capacitacin al usuario y cliente. Se le debe proporcionar a la IA, como herramienta en atencin al cliente, una amplia gama de alternativas de informacin y respuesta. La IA debe ser prctica y de fcil comunicacin. Debe mantenerse el talento humano como respaldo y coordinacin del trabajo de la herramienta tecnolgica.

Adems, en base a las encuestas realizadas a los clientes y colaboradores de la empresa PARMAROT S.A. y obtenidos los resultados y anlisis de las mismas; se procede a utilizar la herramienta administrativa del anlisis FODA, como se muestra en la figura 3, para ilustrar el panorama actual de la empresa con respecto a la Inteligencia Artificial utilizando los aspectos ms relevantes de ambas encuestas, siendo las fortalezas y debilidades aspectos destacables en relacin a los colaboradores, y las oportunidades y amenazas en relacin a los clientes.

 

 

 

 

Figura 3

Anlisis FODA

Fuente: Elaborado por los autores mediante la herramienta digital CANVAS.

 

Los resultados de la investigacin concuerdan con el de (Sosa, 2018) cuyo tema es Inteligencia artificial en la gestin financiera empresarial, en donde se evidencia un porcentaje importante de usuarios que prefieren el uso de nuevas tecnologas y de herramientas de inteligencia artificial, para mejorar procesos administrativos y financieros, de tal manera se pueda atender por ms tiempo a usuarios internos y externos.

Con respecto a la aplicacin de la Inteligencia Artificial en el mbito empresarial el estudio de (Riego, 2017) acerca de la utilizacin de las Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector empresarial de tipo comercial de servicios de Amrica Latina tiene resultados que se asemejan a los hallados en la presente investigacin, los autores mencionan que segn el anlisis de estudios de casos, que el uso de aplicaciones de inteligencia artificial en las empresas de tipo comercial o de servicio, logran mejoras en la productividad laboral, aumento en la demanda de los consumidores, automatizan tareas manuales y repetitivas, son expertos en uso de grandes volmenes de datos para resolver problemas relacionados a los negocios.

Despus del anlisis de los resultados obtenidos en las encuestas, la situacin se torna favorable para resolver el problema de la empresa en cuanto a aplicacin de IA al rea comercial, especficamente en atencin al cliente. La empresa podra implementar o acoger una IA como es el chatbot, siendo una alternativa viable para resolver esos detalles frente al cliente, como por ejemplo 24 horas de atencin y respuesta, preguntas e informacin concreta, resultados esperados, dinamizacin de la interaccin y acercamiento al cliente. Adems, podra optimizar el trabajo del rea comercial disminuyendo costos.

 

Conclusiones

Se concluye del presente artculo que existe una aceptacin del 80% de los clientes por incorporar IA dentro del rea comercial especficamente para atencin al cliente. Adems, los resultados de las encuestas demuestran la predisposicin del cambio cultural y generacional que existen actualmente, ya que el 80% de los clientes estn familiarizados con algunas tecnologas y aplicaciones, esto representa una oportunidad para incorporar IA por parte de la empresa en medios de comunicacin con el cliente, en este caso se propone para la empresa objeto de estudio implementar un chatbot, con informacin concreta y proporcionada por la empresa, lo cual podr brindar una atencin al cliente diferenciada y satisfactoria.

A pesar de que existen obstculos internos como la preparacin de datos e informacin digitalizada para nutrir la IA, se goza del 65% de aceptacin y ningn temor por parte de los colaboradores de trabajar, administrar e interactuar con la herramienta tecnolgica, por lo que se sugiere que esta implementacin debe ir de la mano con un programa de capacitacin constante para actualizar los conocimientos que involucren la dinmica colaborativa entre la persona y la IA.

 

Referencias

1.      Auernhammer, J. (2020). Instituto de Inteligencia Artificial Centrado en las Personas de la Universidad de Stanford. Sociedad de investigacin del diseo.

2.      Barragn Martnez, X. (2023). Situacin de la Inteligencia Artificial en el Ecuador en relacin con los pases lderes de la regin del Cono Sur. FIGEMPA: Investigacin y Desarrollo, 23-38. Obtenido de file:///C:/Users/Datos/Downloads/27812.pdf

3.      Barrios, K., Lpez, J., Mendieta, S., Benavides, R., & Sez, Y. (2018). Sistema de reconocimiento de voz: un enlace en la comunicacin hombre-mquina. Revistas UTP, 92-95. Obtenido de https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/1827/2637

4.      Chvez, J. C. (2021). La influencia de la inteligencia artificial en el futuro del marketing. ISSN: 2307-2121.

5.      Cisneros-Caicedo, A. J., Guevara-Garca, A. F., Urdnigo-Cedeo, J. J., & Garcs-Bravo, J. E. (2022). Tcnicas e Instrumentos para la Recoleccin de Datos que Apoyan a la Investigacin Cientfica en Tiempo de Pandemia. Dominio de las Ciencias. doi:https://doi.org/10.23857/dc.v8i1.2546

6.      Corvaln, J. G. (2019). El impacto de la Inteligencia Artificial en el trabajo. Dialnet.

7.      Enrquez, L. E., Portilla, J. L., & Pozo, R. C. (2019). Inteligencia artificial e innovacin: Campos de aplicacin para la industria del Ecuador. Visin Empresarial. doi:https://doi.org/10.32645/13906852.878

8.      Guerra, D. (2018). Existi una burbuja en el mercado inmobiliario del Ecuador? Polmika. Obtenido de https://revistas.usfq.edu.ec/index.php/polemika/article/view/1356

9.      Hernndez, O. (2012). Estadstica Elemental para Ciencias Sociales. (Tercera Edicin). San Jos, Costa Rica: Editorial Universidad de Costa Rica.

10.  Hernndez Sampieri, R., Fernndez Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2016). Metodologa de la Investigacin (Cuarta ed.). Mxico: McGraw-Hill Interamericana. Obtenido de https://ebookcentral.proquest.com/lib/uleamecsp/reader.action?docID=4721683

11.  Inec. (Abril de 2021). Indicadores de tecnologa de la informacin y comunicacin. Obtenido de INEC: https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-inec/Estadisticas_Sociales/TIC/2020/202012_Boletin_Multiproposito_Tics.pdf

12.  Jimnez, A., & Daz, J. (2021). Revisin sistemtica de literatura: Tcnicas de aprendizaje automtico (machine learning). Cuaderno Activa, 113-121. Obtenido de https://ojs.tdea.edu.co/index.php/cuadernoactiva/article/view/849/1366

13.  Mendoza, J., Quispe, M., & Muoz, S. (2022). Una revisin sobre el rol de la inteligencia artificial en la industria de la construccin. Ingeniera y Competitividad. Obtenido de file:///C:/Users/Datos/Downloads/Dialnet-UnaRevisionSobreElRolDeLaInteligenciaArtificialEnL-8637552.pdf

14.  Moreno-Gutirrez, Lpez, & Garca. (2022). Inteligencia artificial en e-learning escenarios plausibles en Latinoamrica y nuevas competencias de egreso. Revista Iberoamericana de Tecnologias del.

15.  Murcia, A. (17 de Octubre de 2023). Cmo la Inteligencia Artificial Est Revolucionando la Atencin al Cliente. Obtenido de Linkedin: https://www.linkedin.com/pulse/c%C3%B3mo-la-inteligencia-artificial-est%C3%A1-revolucionando-al-publicista-/?originalSubdomain=es

16.  Nieto Paredes, M. (2018). La Inteligencia Artificial y su influencia en el campo laboral. Quito: Tecnolgico Superior Cordillera. Obtenido de https://apidspace.cordillera.edu.ec/server/api/core/bitstreams/1efb9942-156d-463d-83a0-aed606087cfc/content

17.  Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Tcnicas de Muestreo sobre una Poblacin a Estudio. International Journal of Morphology, 227-232. doi:https://doi.org/10.4067/S0717-95022017000100037

18.  Padilla-Avalos, C., & Marroqun-Soto, C. (2021). Enfoques de Investigacin en Odontologa: Cuantitativa, Cualitativa y Mixta. Revista Estomatolgica Herediana, 338-340. doi:https://doi.org/10.20453/reh.v31i4.4104

19.  Riego, A. (2017). La utilizacin de las Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector empresarial de tipo comercial y de servicios en Amrica Latina. Scienti Americana. Obtenido de https://revistacientifica.sudamericana.edu.py/index.php/scientiamericana/article/view/71

20.  Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Espaa: Editorial Planeta S.A. Obtenido de https://proassetspdlcom.cdnstatics2.com/usuaris/libros_contenido/arxius/40/39307_Inteligencia_artificial.pdf

21.  Ruiz Mirando, E. (2023). La revolucin de la inteligencia artificial en la educacin: una resea de ChatGPT. Revista de estudios e investigacin en psicologa y educacin, 156-160. doi:https://doi.org/10.17979/reipe.2023.10.1.9594

22.  Sosa, M. d. (2018). Inteligencia artificial en la gestin financiera empresarial. Pensamiento & Gestin, 153-186. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/646/64602307.pdf

23.  Tens Trillo, E. (2023). Impacto de la Inteligencia Artificial en las Empresas. Madrid: Universidad Politcnica de Madrid. Obtenido de https://oa.upm.es/75532/1/TFG_EDUARDO_TENES_TRILLO_2.pdf

24.  Vergara, I., & Garca, S. (2017). Diseo de un sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) redundante a travs de la plataforma Genesys voice platform (GVP) en Emtelco S.A. Medelln: Repositorio Institucional ITM. Obtenido de https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/handle/20.500.12622/4057/Rep_Itm_pre_Vergara.pdf?sequence=1&isAllowed=y

25.  Wow Customer Experiencie. (29 de Julio de 2022). 10 ejemplos de cmo se usa la IA en el servicio al cliente. Obtenido de Wowcx.com: https://www.wowcx.com/ejemplos-de-uso-la-ia-en-el-servicio-al-cliente/

26.  Zendesk. (4 de Agosto de 2023). Los mejores ejemplos de empresas que usan Inteligencia Artificial. Obtenido de https://www.zendesk.com.mx/blog/ejemplos-de-empresas-que-usan-inteligencia-artificial/

 

 

 

 

 

2024 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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