IA generativa en los negocios: ¿está destinada a revolucionar las empresas?

Así como las aplicaciones móviles y las redes sociales revolucionaron la experiencia del consumidor hace más de una década, ahora la inteligencia artificial (IA) está llamada a revolucionar las empresas. A lo largo de los años, las empresas han llegado a depender en gran medida de la tecnología para facilitar las comunicaciones, mejorar la productividad e impulsar las innovaciones. Hoy en día, la integración de la IA en las operaciones comerciales promete un potencial aún mayor.

Vale la pena señalar que numerosas tecnologías innovadoras del pasado han seguido una trayectoria similar: reconocimiento inicial, entusiasmo que culmina en la exageración, una suave decepción cuando la exageración se enfrenta a la realidad y luego un ascenso meteórico una vez que la tecnología supera un umbral crítico y demuestra su valor. . Esta trayectoria refleja el avance de la IA generativa, pero a una velocidad vertiginosa y sin precedentes. ChatGPT se presentó oficialmente al público el 30 de noviembre de 2022, principalmente como una demostración tecnológica. Apenas dos meses después de su lanzamiento, ya contaba con una impresionante base de usuarios de aproximadamente 100 millones de usuarios activos, lo que le valió el título de la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia. A partir de entonces, la IA generativa ha mantenido un rápido ritmo de progreso, con la llegada de múltiples herramientas y aplicaciones nuevas que muestran la enorme capacidad de esta tecnología para revolucionar la forma en que las personas conducen sus vidas y actividades profesionales.

Además, una encuesta reciente realizada por Salesforce subraya el sentimiento predominante entre los líderes de TI: el 86% afirma que se prevé que la IA generativa desempeñe un papel importante en sus organizaciones en el futuro. Este avance tecnológico permite a las organizaciones obtener un mayor valor de sus amplios conjuntos de datos y agilizar los procesos que requieren mucha mano de obra, como la transcripción de notas de reuniones y la gestión de consultas de los consumidores. Estas perspectivas de una mayor eficiencia han instigado una carrera competitiva entre las empresas para aprovechar la IA. Según un análisis de McKinsey, la IA generativa está preparada para agregar un valor de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares al año, principalmente al enriquecer las experiencias de los clientes, innovar metodologías de investigación y facilitar la automatización de tareas. Además, Salesforce prevé generar más de 2 billones de dólares en ingresos comerciales y crear aproximadamente 11,6 millones de puestos de trabajo entre 2022 y 2028 .

En particular, la adopción de la IA ya no se limita solo a los gigantes tecnológicos o los innovadores. Empresas de todos los tamaños y de todos los sectores están reconociendo el potencial de las soluciones de IA personalizadas para transformar sus operaciones. Ya sea mejorando la gestión y la previsión de la cadena de suministro, optimizando la utilización de recursos o ofreciendo experiencias personalizadas a los clientes, la IA se está convirtiendo en un activo valioso en todo el espectro empresarial.

Ahora decide lo siguiente: el rápido ascenso de la IA generativa

El período de innovación que despegó alrededor de 2007 hizo uso de las redes sociales y las tiendas de aplicaciones para ayudar a las empresas a alcanzar escala en el mercado de consumo, pero esta vez es diferente. Fueron los motores del crecimiento, la visibilidad de la marca y la adquisición de usuarios, mientras emprendedores e innovadores corrían para aprovechar el mercado digital en constante expansión. Sin embargo, esta vez la narrativa ha dado un giro. Si bien las redes sociales y las tiendas de aplicaciones siguen desempeñando un papel importante en la participación de los consumidores, el auge de la IA generativa está redirigiendo la atención hacia las salas de máquinas de las empresas, haciendo que las personas y los procesos sean radicalmente más productivos. A diferencia de la ola anterior que veía el contenido generado por IA como la innovación de primer nivel, la actual marea tecnológica se caracteriza por algoritmos de aprendizaje profundo y sistemas de IA que son cada vez más sofisticados y accesibles.

La IA está cambiando la forma en que se diseñan los productos, cómo se analizan los datos de los clientes y cómo se toman las decisiones. Las empresas están recurriendo a la IA para optimizar las cadenas de suministro, pronosticar cambios en el mercado, automatizar tareas administrativas, personalizar el servicio al cliente y mejorar la ciberseguridad. Esta distinción es crucial: la era actual se trata menos de llegar directamente al consumidor y más de mejorar las capacidades fundamentales de las empresas para servir a esos consumidores de manera más efectiva y eficiente. Es un cambio de innovaciones de front-end orientadas al consumidor a optimizaciones de procesos de backend que pueden generar transformaciones más profundas y duraderas en todas las industrias.

El entusiasmo por las soluciones de IA generativa sigue aumentando y se anticipan transformaciones significativas en los próximos tres años. Sin embargo, este entusiasmo no está exento de aprensiones, ya que el 30% de los líderes de TI también expresan una sensación de incertidumbre.

Algunos anticipan que la IA generativa catalizará cambios profundos dentro de sus empresas y sectores respectivos en los próximos tres años; sorprendentemente, casi un tercio prevé transformaciones significativas que se desarrollarán actualmente (14%) o dentro de un plazo inferior a un año (17%). .

Existe una tendencia en la que muchas empresas se están preparando para intensificar sus aplicaciones de IA, girando hacia una integración más sustancial de tecnologías generativas. Esto refleja la dinámica más amplia del mercado, donde las empresas a nivel mundial están acelerando su ritmo, avanzando desde etapas experimentales de prueba de concepto a implementaciones más amplias y ambiciosas. Estas implementaciones abarcan diversos casos de uso y tipos de datos, y las empresas buscan aprovechar la rapidez y el valor que promete la IA generativa, al mismo tiempo que navegan con prudencia por sus riesgos potenciales y ramificaciones sociales.

Medición del valor empresarial y los beneficios de la IA generativa

Empresas de todo el mundo siguen descubriendo aplicaciones prácticas e innovadoras para esta tecnología, que superan con creces el ámbito de los chatbots artificiales. Las empresas no sólo utilizan la IA generativa para tareas operativas. La tecnología también se está adoptando en funciones tradicionalmente impulsadas por las personas, como ventas y marketing, con un éxito rotundo.

Los esfuerzos actuales de IA generativa siguen más centrados en la eficiencia, la productividad y la reducción de costos que en la innovación y el crecimiento.

Actualmente, una parte importante de las organizaciones está aprovechando la IA generativa para obtener beneficios prácticos, como mejorar la eficiencia y la productividad (56%) y reducir los costos (35%). Esta tendencia se alinea con precedentes históricos asociados con las fases de adopción de tecnología. En las primeras etapas, las organizaciones suelen priorizar mejoras sutiles en sus procesos y servicios existentes, seleccionando los frutos más fáciles y al mismo tiempo fortaleciendo su comprensión, competencia y seguridad en la tecnología incipiente. A medida que evoluciona su experiencia, amplían o recalibran su enfoque hacia avances más innovadores, estratégicos y transformadores, poniendo la nueva tecnología a trabajar para impulsar el crecimiento, obtener una ventaja competitiva y desbloquear nuevas capacidades que antes eran inconcebibles. Los líderes con niveles más altos de competencia en IA demuestran indicios más tempranos de ascender en esta curva, siendo más interesados en revelar nuevos conceptos y conocimientos. Aun así, estas ventajas prácticas siguen siendo su principal objetivo.

Sin lugar a dudas, la productividad y la eficiencia pueden ser metamórficas, especialmente si se contempla la importante escala que la IA generativa aporta. Sin embargo, los beneficios y diferencias estratégicas más sustanciales surgirán potencialmente del uso de la tecnología como catalizador de la innovación. Por un lado, puede ayudar a diseñar nuevos productos, servicios y funcionalidades que de otro modo habrían sido inimaginables. Por otro lado, puede fomentar nuevos paradigmas y flujos de trabajo empresariales en toda una organización, redefiniendo así la forma en que funcionan las empresas.

Como ha sido el caso en el pasado, se prevé que las organizaciones primero centren sus esfuerzos en mejorar la eficiencia, aumentar la productividad, ahorrar costos y buscar otras formas de mejoras graduales. Se espera que este enfoque ayude a la fuerza laboral a aclimatarse al uso de la IA generativa y demuestre cómo esta tecnología puede simplificar sus funciones profesionales.

Además, los éxitos iniciales probablemente generarán beneficios en términos de costos y estimularán un impulso que puede redirigirse hacia áreas de mayor valor. Esto podría implicar iniciativas más estratégicas y distintivas, como facilitar la creación de productos, servicios y modelos de negocio novedosos. Sin mencionar que allana el camino para métodos de trabajo innovadores que no eran prácticos antes de la llegada de la IA generativa.

Como reflejo del enfoque en los beneficios inmediatos de la IA generativa, la mayoría de las empresas actualmente se están inclinando en gran medida hacia soluciones fácilmente disponibles. Están aprovechando:

• Herramientas de productividad con integración de IA generativa : estas aplicaciones están destinadas a mejorar la eficiencia diaria mediante la automatización de tareas y procesos rutinarios.
• Sistemas empresariales con capacidades de IA generativa : estas plataformas se utilizan normalmente en todas las organizaciones para mejorar diversas funciones comerciales aprovechando el poder de análisis y procesamiento de datos de la IA.
• Aplicaciones estándar de IA generativa : estas aplicaciones están diseñadas para ser ampliamente aplicables y ayudar a una amplia gama de industrias y sectores con tareas generalizadas.
• Modelos de lenguajes grandes (LLM) públicos como ChatGPT : plataformas como ChatGPT ejemplifican los LLM públicos, conocidos por su versatilidad en el procesamiento del lenguaje, capaces de diversas aplicaciones como conversación, generación de contenido y más.

Por otro lado, hay menos entusiasmo por las herramientas de IA generativa personalizadas y más especializadas, que incluyen:

• Aplicaciones de software específicas de la industria : son soluciones especializadas destinadas a sectores particulares, que ofrecen herramientas que se alinean más estrechamente con las demandas y vocabularios únicos de la industria.
• Modelos privados de lenguajes grandes (32%) : las organizaciones pueden optar por LLM privados para adaptar las capacidades de procesamiento de lenguajes de acuerdo con sus necesidades de propiedad o para mejorar la privacidad de los datos.
• LLM de código abierto personalizados (25%) : es un poco de bricolaje en el mundo de la IA, tomar LLM de código abierto disponibles públicamente y modificarlos para que se ajusten mejor a sus requisitos comerciales específicos.

La dependencia predominante de soluciones genéricas listas para usar se alinea con la fase emergente actual de integración de IA generativa, con un fuerte énfasis en optimizar y aumentar la productividad de las operaciones convencionales. Sin embargo, a medida que las aplicaciones de IA generativa se diversifiquen (volviéndose más distintas, especializadas y estratégicamente imperativas), se prevé que las estrategias de desarrollo y las infraestructuras tecnológicas de apoyo evolucionarán en consecuencia, adoptando un enfoque más personalizado para ofrecer mayor valor y ventaja competitiva. generación.

¿Cuál es el cambio?

Puede que la IA generativa no tenga la capacidad de crear rápidamente una gran base de usuarios, como plataformas de redes sociales o aplicaciones móviles, pero está provocando un cambio único, uno que está transformando grandes organizaciones desde dentro. Se trata de transformar la forma en que operan las grandes organizaciones desde adentro hacia afuera, haciendo que cada tarea sea más eficiente y aumentando la productividad general.

A diferencia de las tecnologías centradas en el consumidor, la IA generativa no construye una plataforma de usuario externa; en cambio, construye uno interno, reforzando la columna vertebral de las organizaciones. Esto ayuda a liberar a los empleados para que puedan dedicarse a trabajos más desafiantes y valiosos. Y no se detiene ahí. Los análisis basados en IA pueden profundizar en el profundo mar de datos que produce una organización y extraer información y tendencias valiosas. Del tipo que puede dar forma y guiar las decisiones estratégicas, llevando al negocio por un camino más rentable.

Los modelos de IA pueden automatizar tareas rutinarias , reduciendo la carga mundana de la fuerza laboral y liberando tiempo para trabajos de mayor valor. Los análisis impulsados por IA pueden examinar grandes cantidades de datos para generar conocimientos que informen la toma de decisiones estratégicas y, en consecuencia, orienten a la empresa hacia caminos más rentables. Puede revolucionar el servicio al cliente mediante la implementación de chatbots para la resolución instantánea de consultas, elevar las funciones de recursos humanos con contratación predictiva y análisis de talento, y mejorar la cadena de suministro con logística predictiva.

Lo que hay que destacar aquí es que la IA generativa no se trata de desplazar el esfuerzo humano; se trata de potenciarlo. Se trata de "aumento" más que de "automatización". Es una herramienta que permite a la fuerza laboral ser más creativa, estratégica y eficiente, impulsando un aumento significativo en la productividad. El triunfo final de la IA generativa en el contexto empresarial es que manifiesta el poder de transformar grandes organizaciones al mejorar la eficacia de su activo más valioso: las personas. Fomenta una cultura de inteligencia colaborativa donde la creatividad y la toma de decisiones humanas se complementan con capacidades de IA, aprovechando los mejores atributos de ambas para brindar a las empresas una ventaja competitiva cuantificable.

A medida que avancemos, la propuesta distintiva de la IA generativa (hacer que las organizaciones sean fundamentalmente más eficientes y productivas) será clave. En un mundo cada vez más impulsado por los avances tecnológicos, es este potencial para reforzar el talento humano y optimizar los procesos de negocio lo que posiciona a la IA como una fuerza revolucionaria en la evolución empresarial.

Una de las facetas más convincentes de la IA generativa es su aplicabilidad universal. Desde pequeñas empresas emergentes hasta empresas multinacionales, las empresas pueden implementar tecnologías de inteligencia artificial para automatizar tareas complejas, obtener información de grandes conjuntos de datos y crear nuevas formas de atraer clientes. A diferencia de oleadas tecnológicas anteriores que a menudo requerían inversiones sustanciales, lo que las convertía en dominio de grandes actores, la IA generativa nivela el campo de juego. Ahora, incluso las pequeñas empresas tienen el potencial de alterar los mercados establecidos y desafiar a los tradicionales aprovechando la innovación impulsada por la IA.

Además, la versatilidad de la IA generativa va más allá de la mera eficiencia operativa. Es un catalizador para la creación de nuevos productos, servicios y modelos de negocio. Con la capacidad de analizar tendencias y pronosticar demandas con una precisión sin precedentes, las empresas pueden identificar y capitalizar oportunidades de mercados emergentes más rápido que nunca. Además, la IA generativa permite a las empresas ofrecer experiencias de cliente altamente personalizadas, algo que se ha convertido en un diferenciador significativo en el panorama competitivo actual.

Sin embargo, el camino hacia la integración de la IA no está exento de desafíos. La privacidad de los datos, las consideraciones éticas, la infraestructura técnica y las brechas de habilidades son algunos de los temas clave que las empresas deben abordar para desbloquear todo el potencial de la IA. A medida que las empresas traspasan los límites de lo que es posible con la IA, también tienen la responsabilidad de garantizar que sus innovaciones sean éticas, transparentes y equitativas. Esto incluye abordar cuestiones relacionadas con la privacidad, la seguridad de los datos, el empleo y las posibles consecuencias no deseadas de los sistemas de IA. Los líderes empresariales deben preparar a sus organizaciones para este viaje de transformación, fomentando una cultura preparada para la IA basada en el aprendizaje, la adaptabilidad y la responsabilidad ética.

Última palabra

En resumen, el auge de la IA generativa no es un capítulo más en los anales del avance tecnológico. Es un momento crítico con el potencial de transformar fundamentalmente la forma en que operan y compiten las empresas. Al adoptar esta revolución, las empresas pueden desbloquear nuevos niveles de eficiencia, innovación y compromiso con el cliente. Pero esto requiere no sólo adoptar nuevas tecnologías, sino también adaptarse a las nuevas realidades que crean: cultivar las habilidades adecuadas, aceptar el cambio y navegar el panorama ético con consideración. Al hacerlo, las empresas pueden aprovechar todo el poder de la IA generativa, impulsándose hacia un futuro en el que no sólo serán participantes de la revolución digital, sino líderes que darán forma a su curso.