Luis Fernando Padilla,
Gerente General de IBM Consulting para Latinoamérica
En un abrir
y cerrar de ojos salimos de una discusión sobre el uso de la IA como una tecnologÃa
de apoyo para los negocios para ponerla completamente como foco de toda la transformación.
Ahora la prioridad es la incorporación de la IA como pilar estratégico de las empresas
de todos los sectores.
Sin
embargo, hay realidades distintas que necesitan ser discutidas. Por un lado, un
estudio del
Institute for Business Value de IBM señala que 75% de CEOs encuestados en
Estados Unidos creen que una organización con IA generativa tendrá ventajas
competitivas y el 43% de ellas dijo además que sus empresas ya están utilizando
la tecnologÃa para tomar decisiones estratégicas. Por otro lado, una encuesta de Gartner
reveló que, en promedio, solo el 54% de los proyectos de IA pasan de una fase
piloto a producción, evidenciando también que "las organizaciones aún
luchan por conectar los algoritmos que están construyendo con una propuesta de
valor empresarial, lo que dificulta que la dirección de TI y negocios
justifique la inversión necesaria para operacionalizar los modelos de IA".
Y aquà está
la clave del cambio: las empresas necesitan socios de transformación con
experiencia, centrarse en resultados, la disciplina de ejecutar programas
estratégicos y los recursos adecuados. AsÃ, algunas áreas relevantes para las
empresas están listas para obtener ganancias rápidas en productividad con IA
generativa basada en los modelos fundacionales, utilizando datos propios. Algunas
de ellas son:
Gestión de talento
Los
departamentos de Recursos Humanos están adoptando la IA generativa para
gestionar sus cargas de trabajo de manera más eficiente. Mediante la formación
de sus modelos con datos especÃficos de la empresa, los profesionales de RRHH
pueden usar la IA para ayudar en la creación de anuncios de empleo hasta apoyar
a los profesionales a comprender mejor los documentos de polÃtica interna
corporativa, entre otros.
Cuidado del consumidor
Las empresas
pueden combinar datos de los clientes y la IA generativa para crear
experiencias personalizadas a escala con chatbots y asistentes digitales. La IA
ha tenido éxito en call centers para mejorar el servicio y permitir que los colaboradores
se centren en tareas más complejas.
Modernización de aplicaciones
Los
ingenieros o equipos de desarrollo pueden utilizar la IA para generar y
desarrollar código y playbooks iniciales. De hecho, en el marco de la
modernización de aplicaciones de TI y las operaciones empresariales, esto puede
vincularse también a un aumento de la productividad.
Modelos propios y código abierto
Las
empresas están explorando las opciones para implementar IA: pueden crear
modelos propios desde el inicio o utilizar una combinación de modelos
patentados y de código abierto. Las plataformas listas, las herramientas end-to-end
y la experiencia técnica pueden ayudarles a empezar, considerando factores
clave como:
·
Construir una IA
fiable es esencial
Debe diseñarse para ser
explicable, justa, robusta y transparente, además de priorizar y proteger los
derechos de privacidad y datos de los consumidores para ayudar en la generación
de confianza.
·
Las soluciones
deben adaptarse a las necesidades únicas de las empresas
El secreto de la
diferenciación empresarial con IA está en personalizar y adaptar la tecnologÃa
a las necesidades de sus clientes. Ahà los modelos fundacionales entregan ventajas
para encajar datos únicos de la empresa con conocimiento especÃfico.
Por último,
vuelvo a señalar que en la búsqueda de la implementación de la IA, las empresas
necesitan ponerse en contacto con un socio experto en transformación que
ofrezca un enfoque continuo, eficiente y controlado para desplegar la
tecnologÃa en una variedad de entornos y que las empresas estén utilizando
modelos de código abierto, creando su propia IA o desplegando IA en su
infraestructura local o en la nube.
