Construyendo el futuro empresarial con la IA generativa
Las empresas están invirtiendo en IA para impulsar su competitividad y eficiencia, mejorar la atención a los clientes y el desempeño de sus empleados, pero aún falta mayor gobernanza.
En todo el mundo, la adopción de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en las empresas y la sociedad se encuentra en un punto de inflexión. Se está aplicando a través de soluciones como asistentes virtuales y está inmersa en las operaciones de negocio existentes a través de los procesos de tecnología. Y, por supuesto, está el auge de ChatGPT, que ha puesto la tecnología al servicio y a la mano del consumidor, también.
Las oportunidades para aprovechar los modelos fundacionales y la IA generativa con una buena gobernanza y gestión ofrecen inmensas posibilidades. En áreas que van desde la atención al cliente, logística, medicina, manufactura, energía y otras, la IA está creando valor e impulsando la innovación. Sin embargo, muchas empresas todavía están luchando para aprovechar sus beneficios, inculcar confianza y garantizar que la IA actúa de forma responsable.
Jordi Ballesteros
Aquí, desglosamos las formas en que la IA puede ayudar a las empresas de todos los tamaños a impulsar la competitividad y a mejorar las eficiencias para sus clientes.
Utilización de modelos de IA
Según datos del estudio Global AI Adoption Index 2022, realizado por Morning Consult para IBM, el 43 % de las empresas informan que están explorando el uso de la IA y el 66 % de los profesionales de TI en Latinoamérica en compañías que están explorando o implementando IA han acelerado sus inversiones y su despliegue de IA en los últimos 24 meses. Además, más de la mitad de dichos profesionales de TI (54 %) indican que su compañía tiene planes de invertir en la adopción de la IA a través de su incorporación en procesos y aplicaciones.
No obstante, un estudio reciente de IBM revela que pocos proyectos de IA están entregando el valor financiero esperado. El ROI promedio es de apenas 5,9 %, muy por debajo del costo típico del capital. ¿Porqué? Porque no se trata solo de invertir en IA, sino también de centrarse en la disponibilidad y el acceso a los datos, así como de crear capacidades básicas centradas en la confianza, desde la estrategia y la gobernanza hasta las habilidades y la cultura. Los negocios que obtienen ese equilibrio están obteniendo un ROI promedio en rangos del 30 %.
El uso de modelos fundacionales sirve como punto de partida para modelos más avanzados y complejos. Permiten ajustar la IA a los datos únicos de las organizaciones e industrias. Esto puede parecer un reto, y requiere inversión, pero amortiza el trabajo inicial de desarrollar modelos de IA, generando un aumento sustancial en el ROI y reduciendo el plazo de go-to-market. Los datos hablan por sí solos, en el trabajo que lideramos con nuestros clientes, hemos sido testigos de una aceleración en el plazo para la generación de valor de hasta un 70 %.
Acceso al valor de la automatización
Con la adopción de la IA y la automatización cada vez más fáciles de implementar, el mercado global de IA generativa está experimentando un repunte sustancial, con una valoración actual de 11.300 millones de dólares y una tasa de crecimiento anual compuesta estimada del 35,6 % para 2028. Es fácil ver este uso creciente de la IA y pensar que algunos puestos de trabajo estarán en riesgo. Sin embargo, con la escasez de trabajadores calificados, la IA está ayudando a las empresas de todos los sectores a aliviar este problema reduciendo la carga de tareas repetitivas o de poco valor agregado.
IBM encontró que casi un tercio (30 %) de los profesionales de TI dicen que los empleados de su empresa ahorran tiempo con herramientas de IA y automatización. Y los casos de uso son vastos: desde automatizar respuestas a e-mails y usar asistentes virtuales para servir a los clientes, hasta crear documentación técnica especializada. Si la escasez de talento no se aborda, el impacto financiero en términos de ingresos perdidos sería excesivo. Las empresas están invirtiendo en IA ya que, en última instancia, es una inversión para mejorar el desempeño de las personas.
La ética de la IA
A medida que la inversión en IA sigue creciendo, también lo hace el debate sobre la gobernanza. Ninguna organización quiere estar en las noticias por las razones equivocadas, especialmente si se trata de sesgos. Por lo tanto, es esencial protegerse contra el sesgo accidental en todas las áreas de un negocio y fomentar la responsabilidad, transparencia y explicabilidad. Hay varios pasos que se pueden tomar para hacer esto, como asegurar que los conjuntos de datos sean de origen conocido y explicable, seguros, diversos y sin sesgo, y los modelos se prueben y evalúen regularmente, junto con la necesaria supervisión humana.
Con las regulaciones de IA aumentando y cambiando rápidamente, la gobernanza adquiere una mayor importancia. Por ejemplo, las organizaciones globales se enfrentan al desafío añadido de cumplir las normas y regulaciones específicas de cada país y los mercados altamente regulados, como la salud, las finanzas y los servicios gubernamentales, también tienen desafíos adicionales para cumplir con las regulaciones específicas de sus sectores.
Buscar la ventaja de la inteligencia artificial
En IBM, hemos visto cómo la IA, implementada adecuadamente, junto con las capacidades de datos adecuadas, el buen gobierno y la confianza, puede beneficiar a los negocios. Solo en 2022, IBM Consulting desarrolló más de 1.750 casos de uso aplicando IA en 1.250 clientes en todo el mundo. Y con base en la experiencia, estamos convencidos que el acceso al valor de la IA no solo requiere de una comprensión profunda de las complejidades de las tecnologías involucradas, sino también de un enfoque basado en las personas, un principio esencial para el uso de la IA.
Las empresas no solo deben ser usuarios de la IA, sino ser capaces de sacarle provecho. Esa es nuestra misión.
Nota del editor: El artículo fue editado por estilo editorial.
Sobre el autor: Jordi Ballesteros es gerente general de IBM Consulting, México. Anteriormente, desempeñó diversos roles ejecutivos de alto nivel en IBM, incluyendo la dirección de Watson, el liderazgo para los sectores industriales y de distribución. En su rol actual, lidera a equipos especializados en ayudar a las empresas a continuar su camino de modernización y transformación digital a través de tecnologías transformadoras como la nube híbrida y la inteligencia artificial.
