Cómo crear aplicaciones con IA: Guía completa

La inteligencia artificial (IA) está transformando por completo la manera en que vivimos y trabajamos: desde cómo buscamos información hasta cómo nos comunicamos por correo electrónico. Y a medida que la IA se integra más en nuestra vida diaria, las expectativas de los clientes evolucionan y ahora buscan experiencias más rápidas, intuitivas y altamente personalizadas.

Para mantenerse a la vanguardia, el 97% de los ejecutivos reconoce la urgencia de adoptar e integrar herramientas de IA . Y es que, a medida que sus ventajas se vuelven evidentes, cada vez más empresas no solo crean aplicaciones con IA, sino que también utilizan la IA para acelerar el proceso de desarrollo de esas aplicaciones.

En este artículo, analizaremos qué implica el desarrollo de la IA, prácticas recomendadas para crear aplicaciones con IA y el futuro de la IA en el ámbito de la creación de aplicaciones.

La creación de aplicaciones con IA es el proceso de creación de aplicaciones que integran inteligencia artificial para realizar tareas que requerían intervención humana. Los equipos de desarrollo aprovechan las herramientas pro-code, low-code y no-code, muchas de las cuales ya integran capacidades de IA para acelerar el proceso.

Estas aplicaciones con IA se basan en algoritmos avanzados, modelos de aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje (LLM) y análisis de datos para automatizar los flujos de trabajo, mejorar las experiencias de los usuarios y ofrecer información inteligente basada en datos.

Algunas características clave de estas aplicaciones incluyen:

• Integración de IA: las aplicaciones con IA incorporan capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión artificial, el análisis predictivo y/o el aprendizaje automático para crear aplicaciones más inteligentes y eficientes.
• Automatización y eficiencia: al automatizar tareas repetitivas, las aplicaciones con IA pueden mejorar significativamente la productividad y la eficiencia operativa.
• Personalización: las aplicaciones con IA pueden analizar los datos de los usuarios para proporcionar recomendaciones, contenido e interacciones personalizadas.
• Toma de decisiones basada en datos: estas aplicaciones utilizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones, predecir resultados y ayudar a tomar decisiones comerciales más informadas.

Es probable que ya se haya encontrado con algunas aplicaciones basadas en IA, como:

• Asistentes de voz: aplicaciones como Siri, Alexa y Google Assistant usan NLP para comprender y responder a las consultas de los usuarios.
• Herramientas de reconocimiento de imágenes: aplicaciones como Google Photos o el software de reconocimiento facial utilizan la visión artificial para la identificación y la organización.
• IA generativa: aplicaciones como ChatGPT utilizan grandes modelos de lenguaje para escribir contenido, responder a indicaciones e interactuar con los usuarios.
• Análisis predictivo: las aplicaciones financieras basadas en IA proporcionan previsiones y recomendaciones de inversión basadas en datos de los usuarios.

Los pasos para desarrollarla se explican en detalle más adelante.

Si está creando una aplicación con IA, estos son algunos pasos generales que debe seguir:

Antes de abrir cualquier plataforma o escribir una sola línea de código, la pregunta más importante que debe responder es: ¿qué problema concreto resolverá esta aplicación de IA? No se trata de decidir qué tecnología usar todavía, sino de entender qué necesita su empresa o sus clientes. Hay tres preguntas que le ayudarán a enfocar este paso:

• ¿Quién se beneficia? ¿Sus clientes externos (resolución de consultas, soporte, ventas), sus empleados internos (productividad, búsqueda de información, gestión de tareas) o ambos?
• ¿Qué proceso reemplaza o mejora la IA? Cuanto más específico sea el proceso (por ejemplo, "responder el 60% de las consultas de posventa sin intervención humana"), más fácil será medir el éxito.
• ¿Con qué datos cuenta? La IA necesita datos para funcionar. Antes de elegir una herramienta, identifique dónde residen sus datos hoy: ¿en un CRM, en un sistema de tickets, en documentos internos?

Con el objetivo definido, puede avanzar a la elección de herramientas con criterios claros.

Existe un amplio abanico de plataformas para crear aplicaciones con IA. La elección depende de tres factores: el nivel técnico de su equipo, la complejidad del caso de uso y el presupuesto disponible.

Usar una plataforma de creación de aplicaciones empresariales con IA simplifica las complejidades de la integración de la IA en su aplicación. A menudo, estas plataformas proporcionan acceso a modelos de IA preconstruidos, interfaces fáciles de usar y asistencia para la implementación, lo que reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios.

Las plataformas de desarrollo de aplicaciones empresariales con IA sólidas también democratizan la capacidad de crear aplicaciones con IA, puesto que eliminan la necesidad de tener mucha experiencia en aprendizaje automático para crear algo funcional. Gracias a modelos preentrenados y opciones plug-and-play, estas plataformas facilitan la creación de aplicaciones con IA para personas y equipos de toda la empresa.

En función de su objetivo y del nivel técnico de su equipo, puede desarrollar su aplicación de IA utilizando uno o varios de estos enfoques:

• Plataformas low-code o no-code: acelere el desarrollo mediante interfaces visuales en lugar de codificación manual. Permiten que perfiles no técnicos (administradores, analistas de negocio) contribuyan directamente al diseño de la aplicación.
• Herramientas de desarrollo asistidas por IA: la IA puede ayudar a los desarrolladores generando, completando o depurando código en segundos, reduciendo errores y acelerando la entrega.
• Soluciones pro-code: los lenguajes de programación tradicionales ofrecen personalización e integración completas con los sistemas existentes, ideales para aplicaciones sólidas y escalables.

Antes de utilizar cualquier herramienta, defina con su equipo:

• Qué problema resuelve la aplicación y para quién (clientes, empleados o ambos)
• Qué datos necesita y dónde están hoy (CRM, ERP, documentos internos, sistemas externos)
• Qué flujos de trabajo reemplaza o mejora
• Qué regulaciones aplican a su sector (RGPD, normativa financiera, sanitaria, etc.)

Esta fase es la más importante del proceso: una definición clara del objetivo evita cambios costosos en etapas posteriores y facilita la elección de herramientas.

Con Salesforce, por ejemplo: esta fase se apoya en DevOps Center para gestionar el proyecto desde el primer día, y en el Centro de Seguridad 2.0 para identificar los controles de seguridad necesarios antes de que comience el desarrollo.

Según el tipo de aplicación que necesita, elija el entorno más adecuado:

• Interfaces internas (páginas, dashboards, flujos de trabajo para empleados): las plataformas low-code permiten desarrollarlas de forma visual, sin escribir código.
• Portales orientados a clientes o socios: los constructores de experiencias digitales permiten crear sitios con autenticación integrada y componentes configurables.
• Aplicaciones personalizadas en cualquier lenguaje: si su equipo es técnico y necesita máxima flexibilidad, las plataformas cloud permiten desplegar aplicaciones en Node.js, Python, Java u otros lenguajes y conectarlas a sus datos existentes.
• Automatizaciones y procesos guiados: para aprobaciones, asistentes paso a paso o lógica de negocio, muchas plataformas ofrecen constructores de flujos sin código adicional.

Estos entornos no son excluyentes: una aplicación empresarial típica combina una interfaz visual, flujos de automatización y una capa de integración con sistemas externos.

Con Salesforce, por ejemplo: Lightning App Builder para interfaces internas, Experience Cloud para portales de clientes, Salesforce Flow para automatizaciones y Heroku para aplicaciones personalizadas en cualquier lenguaje de programación, conectadas a sus datos mediante Heroku Connect.

La calidad de su aplicación depende directamente de los datos a los que tiene acceso. En esta fase, el objetivo es que la aplicación pueda consultar toda la información relevante en tiempo real, sin datos fragmentados ni en silos.

• Datos internos ya existentes (CRM, ERP, tickets de soporte): identifique dónde residen y qué formato tienen. Son el punto de partida más inmediato.
• Datos de múltiples fuentes: si su empresa opera con varios sistemas, necesitará una capa de unificación que cree un perfil completo del cliente o del proceso sin duplicar ni migrar datos.
• Sistemas externos y API de terceros: conecte bases de datos heredadas (legacy), plataformas de comercio u otras API para que la aplicación tenga una visión completa, no solo los datos de un sistema aislado.

Cuantos más datos relevantes tenga conectados desde el principio, mejor será la calidad de las funciones de IA que añada en el paso siguiente.

Con Salesforce, por ejemplo: los datos de CRM nativos (cuentas, contactos, casos, pedidos) están disponibles de inmediato. Data 360 unifica datos de múltiples fuentes en un perfil unificado del cliente. MuleSoft conecta sistemas externos y los expone como datos utilizables dentro de la aplicación, sin necesidad de migraciones.

Con los datos conectados, puede incorporar funciones de IA a su aplicación. Existen dos niveles de integración:

• IA integrada en procesos existentes: predicciones, clasificaciones, generación de contenido, recomendaciones o puntuación de registros que se activan sobre los datos que ya tiene, sin necesidad de configurar un modelo desde cero.
• Agentes de IA autónomos: si su aplicación necesita un componente que responda preguntas, ejecute tareas o asista a los usuarios en tiempo real, puede incorporar un agente directamente en la interfaz, conectado a sus datos y con lógica de negocio propia.

En esta fase es fundamental aplicar las salvaguardas de seguridad: defina qué datos puede usar la IA, bajo qué condiciones y con qué controles de acceso, especialmente si opera con datos personales sujetos al RGPD.

Con Salesforce, por ejemplo: Einstein integrado ofrece predicciones, generación de contenido y recomendaciones de forma nativa, sin configuración del modelo. Agentforce permite incorporar un agente autónomo directamente en la aplicación. El Einstein Trust Layer garantiza que los datos usados por la IA permanecen bajo su control y cumplen el RGPD.

Antes de lanzar cualquier funcionalidad a producción, valide todo en un entorno de pruebas separado del entorno real. Esto evita que errores o comportamientos inesperados de la IA afecten a los usuarios finales.

• Entorno de pruebas aislado: trabaje sobre una copia del sistema de producción con datos enmascarados para cumplir el RGPD durante las pruebas.
• Pruebas de integración: verifique que los datos fluyen correctamente entre todos los sistemas conectados antes de activar la aplicación para los usuarios finales.
• Pruebas de escala: evalúe cómo responde la aplicación ante volúmenes altos de uso simultáneo antes de la puesta en producción.

Con Salesforce, por ejemplo: los Sandboxes son copias de su organización de producción donde puede desarrollar, probar y validar sin riesgo. Los de tipo Full Copy replican los datos de producción, enmascarados mediante Data Mask & Seed para cumplir el RGPD durante las pruebas.

Cuando la aplicación supera las pruebas, despliéguela y active la supervisión continua:

• Pipeline de despliegue controlado: gestione el paso de cada cambio desde el entorno de desarrollo hasta producción, con trazabilidad y posibilidad de revertir cambios (rollback) ante cualquier incidencia.
• Supervisión de acceso en tiempo real: sepa en todo momento quién accede a qué datos, cuándo y desde dónde.
• Análisis del comportamiento de los usuarios: identifique cuellos de botella y áreas de mejora dentro de la aplicación una vez esté en uso real.
• Seguridad adicional para sectores regulados: si opera en banca, seguros o sanidad, añada cifrado de datos, seguimiento de auditoría de campo y detección de amenazas.
• Actualizaciones periódicas: planifique revisiones regulares del comportamiento de la IA y de los datos que la alimentan, para garantizar que la aplicación sigue siendo precisa y útil a lo largo del tiempo.

Con Salesforce, por ejemplo: DevOps Center gestiona el pipeline de despliegue con trazabilidad de cada cambio y rollback. Supervisión de eventos permite el control de acceso en tiempo real. Salesforce Discover analiza el comportamiento de los usuarios. Shield añade cifrado, auditoría de campo y detección de amenazas para sectores regulados.

La creación de aplicaciones con IA puede ayudar a su organización a mantenerse competitiva y a la vanguardia de su sector. Además, estas aplicaciones pueden:

Las aplicaciones con IA ofrecen experiencias personalizadas e intuitivas, ya que analizan el comportamiento, las preferencias y las interacciones pasadas del usuario. Esta información permite que las aplicaciones se anticipen a las necesidades de los usuarios y se adapten dinámicamente, lo que ofrece una experiencia más fluida y atractiva.

Por ejemplo, los motores de recomendación sugieren contenido o productos basados en gustos individuales, lo que aumenta el compromiso y la satisfacción de los usuarios. Del mismo modo, los agentes de IA para servicio al cliente proporcionan respuestas instantáneas a consultas comunes, reduciendo los tiempos de espera y mejora la comodidad general de los usuarios.

Tener aplicaciones internas basadas en IA puede transformar la eficiencia de su trabajo, ya que permite automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Gracias a esto, sus empleados pueden centrarse en tareas de alto valor, como tomar decisiones estratégicas o diseñar nuevos productos. La automatización de estas tareas puede aliviar la carga de sus empleados y reducir errores humanos.

Además, las herramientas de análisis basadas en IA proporcionan información en tiempo real para respaldar una mejor toma de decisiones. Desde análisis predictivos para equipos de ventas hasta agentes de IA para servicio al cliente, estas herramientas ofrecen inteligencia procesable al instante y mejoran la productividad general.

Las herramientas de comunicación de IA simplifican aún más la coordinación del equipo con funciones como resúmenes de reuniones automatizados, priorización de tareas y sugerencias inteligentes para el flujo de trabajo. Al minimizar el tiempo que dedican a tareas administrativas, los empleados pueden colaborar de manera más efectiva y centrarse en tareas más estratégicas.

La IA tiene un gran talento para transformar datos sin procesar en información útil. Al integrarla en las aplicaciones que desarrolla, las empresas pueden utilizar análisis avanzados para identificar tendencias, detectar anomalías y generar predicciones basadas en datos.

Por ejemplo:

• Comercio minorista: la IA puede analizar los patrones de compra para optimizar la gestión del inventario y pronosticar tendencias futuras, ayudando a priorizar productos y decidir cuáles retirar. 
• Atención sanitaria: las aplicaciones con IA analizan los registros de los pacientes para recomendar tratamientos personalizados.
• Finanzas: detecta fraudes al identificar patrones de transacciones inusuales.

Al aprovechar la IA, las organizaciones pueden convertir los datos existentes en información procesable, tomar decisiones más inteligentes y mejorar la eficiencia operativa.

Seguir estas prácticas recomendadas le ayudará a crear aplicaciones de IA de alta calidad, fáciles de usar, escalables y seguras.

La IA debe mejorar la usabilidad, no complicarla. Mantenga la interfaz intuitiva y haga que las funciones de IA sean transparentes. Haga pruebas en la interfaz de usuario para garantizar que las interacciones sean fluidas y considere añadir explicaciones sobre cómo funciona la IA. Por ejemplo, cómo se generan las recomendaciones o cómo pueden los usuarios controlar la automatización basada en IA.

Antes del desarrollo a gran escala, cree prototipos para probar la funcionalidad y recopilar comentarios de los usuarios. La validación temprana ayuda a identificar fallos y mejorar el producto, ahorrando tiempo y recursos en etapas posteriores.

Las pruebas exhaustivas, incluidas las pruebas unitarias, de integración y de aceptación del usuario, son esenciales para la fiabilidad y el rendimiento. La detección y corrección temprana de errores, vulnerabilidades de seguridad y problemas de rendimiento reduce el tiempo de inactividad y garantiza una experiencia de usuario más fluida.

La seguridad debe ser una prioridad desde el principio. Implemente cifrado, API seguras, supervisión continua y auditorías periódicas para proteger los datos de los usuarios. Garantice el cumplimiento de regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), y adopte un enfoque de privacidad desde el diseño para priorizar el consentimiento de los usuarios y la transparencia.

La demanda de IA crecerá a medida que aumente su base de usuarios. Elija soluciones en la nube y arquitecturas escalables que puedan hacer frente al aumento de las cargas e interacciones de datos sin necesidad de efectuar cambios importantes en la infraestructura.

Para las aplicaciones móviles, use modelos de IA ligeros o procesamiento en la nube para evitar un consumo excesivo de batería y recursos. Marcos de trabajo como TensorFlow Lite y ONNX pueden garantizar un rendimiento eficiente de la IA en dispositivos móviles.

La IA ha revolucionado múltiples sectores al impulsar la innovación, aumentar la eficiencia y mejorar las experiencias de los usuarios. Estos son algunos casos de éxito que destacan el impacto de estas aplicaciones:

Las aplicaciones de IA, como IBM Watson Health, han redefinido la atención sanitaria mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de salud que ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades. La capacidad de Watson para procesar datos no estructurados ayuda a los hospitales a mejorar la precisión de los diagnósticos y los resultados de los pacientes.

De hecho, los clientes de Watson redujeron sus búsquedas de códigos médicos en más del 70% con herramientas basadas en IA , lo que agilizó los procesos y ahorró tiempo. Las herramientas de diagnóstico basadas en IA han tenido éxito en la detección temprana de cánceres y enfermedades raras.

El motor de recomendaciones de IA de Netflix es un excelente ejemplo de personalización basada en IA. Al analizar los hábitos de visualización, las preferencias y las interacciones de los usuarios, la plataforma sugiere contenido adaptado a cada individuo. Este enfoque ha aumentado el nivel de interacción de los usuarios, las tasas de retención y la satisfacción general, lo que demuestra la eficacia de la IA en la creación de experiencias de entretenimiento personalizadas.

Empresas como Uber y Lyft utilizan IA para mejorar sus plataformas de viajes compartidos. Los algoritmos de IA predicen la demanda de los pasajeros, determinan las rutas más eficientes y optimizan las asignaciones de conductores en tiempo real. Estos avances han reducido significativamente los tiempos de espera, han incrementado la eficiencia operativa y han contribuido a la expansión global del servicio.

La IA ha transformado plataformas inmobiliarias como Zillow, que utiliza el aprendizaje automático para generar valoraciones de propiedades altamente precisas. También genera recorridos virtuales que permiten a los compradores potenciales explorar propiedades de forma remota. Esta innovación ha hecho que las búsquedas de viviendas sean más cómodas y basadas en datos, lo que ayuda a que los compradores estén más familiarizados con las propiedades antes de visitarlas en persona.

Estos ejemplos muestran que el impacto de la IA no se limita a un sector: cualquier empresa puede beneficiarse si elige las herramientas adecuadas.

A medida que la IA continúa evolucionando, más aplicaciones integrarán funciones basadas en IA para crear experiencias de usuario más inteligentes y personalizadas. Estas son las tendencias clave que darán forma al futuro de la creación de aplicaciones con IA:

Los desarrolladores se centrarán en modelos de IA que analizan las interacciones de los usuarios en las aplicaciones y los sitios web para ofrecer experiencias más relevantes y personalizadas. Los algoritmos avanzados de IA personalizarán los flujos de contenido, los resultados de búsqueda y las recomendaciones en función de los comportamientos de navegación, las interacciones pasadas y las tendencias de uso, lo que hará que la experiencia de cada usuario sea más intuitiva y atractiva.

Las plataformas de desarrollo no-code y low-code serán cada vez más comunes, lo que permitirá que personas con poca o ninguna experiencia técnica desarrollen aplicaciones con IA. Estas plataformas simplifican la integración de la IA al proporcionar herramientas de "arrastrar y soltar", lo que hace que su creación sea más accesible para empresas y usuarios que no sean expertos en desarrollo.

Más empresas integrarán agentes IA en sus flujos de trabajo para automatizar procesos, ayudar a los equipos de desarrollo y mejorar la eficiencia del sistema. Los agentes IA, como Agentforce , están diseñados para crecer mediante aplicaciones empresariales y ayudar a las empresas a optimizar el desarrollo, mejorar las interacciones con los clientes y respaldar la toma de decisiones.

Si busca crear aplicaciones y agentes IA o mejorar su proceso de desarrollo actual, la plataforma de desarrollo de agentes y aplicaciones de IA de Salesforce proporciona una solución sólida y lista para usar en entornos empresariales. Con Salesforce puede:

• Colaborar entre departamentos: permita un trabajo en equipo fluido en toda su organización con herramientas de colaboración integradas.
• Configurar controles de acceso y gobernanza: garantice la seguridad, el cumplimiento y los permisos adecuados para las aplicaciones y los datos de IA.
• Conectarse con los clientes: personalice las interacciones con los clientes y mejore el compromiso con información basada en IA.
• Integrarse con sistemas y datos externos: conecte fácilmente aplicaciones de IA a plataformas y fuentes de datos de terceros.
• Acelerar el desarrollo: utilice objetos personalizados, la automatización Lightning Flow y el Lightning App Builder para acelerar la creación de aplicaciones con IA.

Con esta solución, su empresa puede mantenerse al día con la IA y adelantarse a la competencia, a medida que desarrolla aplicaciones de manera rápida y efectiva. Si opta por las soluciones de desarrollo de aplicaciones personalizadas de IA de Salesforce, los precios variarán según el plan que seleccione y la cantidad de usuarios que desee.