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IA generativa crece exponencialmente
El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial generativa (Gen AI, por sus siglas en inglés) surgido desde el debut del Chat GPT hace un año, ha convertido esta tecnología en foco de atención clave para las empresas. Su diferencial radica en la capacidad de trabajar con datos no estructurados, eliminando la necesidad de una preparación exhaustiva de los mismos. Esta característica permite – como ya venimos observando – una implementación rápida y a todos los niveles, convirtiéndola en una herramienta muy valiosa para compañías de diversos sectores.
Fuerza transformadora de la IA generativa
La IA generativa se ha erigido como una fuerza capaz de transformar la organización empresarial con mejoras en la productividad y eficiencia gracias a la automatización de tareas simples y repetitivas. La magnitud del impacto es enorme y según nuestro reciente análisis la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en productividad global anual. Una cifra sin parangón, comparable al PIB del Reino Unido en 2021. También las expectativas sobre el impacto de la Gen AI son altas. Según una reciente encuesta de McKinsey a directivos de diversos sectores, tres de cada cuatro líderes empresariales esperan que la inteligencia artificial generativa provoque un cambio significativo o disruptivo en la naturaleza de su sector en los próximos tres años.
La actualización de la arquitectura TI es otro de los hitos para los CIO y CTO para asegurar que los sistemas se integren y operen entre sí, aprovechando la capacidad de aprendizaje automático
Gloria Macias-Lizaso, socia de McKinsey & Company
Cómo implantar IA en tu negocio
La pregunta clave que se hacen muchas compañías es cómo llevar a cabo esta transformación de modelos y garantizar una implementación efectiva de la tecnología, así como gestionar los costes asociados. El talento, las capacidades y la formación también se asoman como puntos neurálgicos del debate sobre el potencial y el impacto de la Gen AI, cuya efectividad depende en gran medida de una adecuada aplicación e implementación. Sabemos que el uso de la IA generativa podría aumentar la productividad laboral entre un 0,1% y un 0,6% cada año hasta 2043. Sin duda, estamos ante una oportunidad para dar un salto adelante en la competencia al reimaginar cómo las personas hacen su trabajo con aplicaciones generativas de inteligencia artificial a su lado. La pregunta es cómo aprovechar ese potencial y moverse rápido para responder adecuadamente a la escala y velocidad del impacto.
Pruebas de concepto de IA generativa y casos de uso
Según nuestro análisis, alrededor del 75% del potencial de valor total de la aplicación de la IA generativa se materializará en cuatro funciones empresariales: operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D.
Para calibrar esa materialización, es esencial llevar a cabo pruebas de concepto, así como colaborar con proveedores de tecnología y expertos que identifiquen los casos de uso más apropiados. Aunque en la fase actual, las empresas ya están inmersas en la realización de pruebas de concepto, es preciso elevar el papel de los los Chief Information Officers (CIO) y Chief Technology Officers (CTO) que desempeñan un rol crucial para guiar la implementación de la Gen AI y asegurar la conversión en valor sostenible para el negocio. Y en el caso de uso concreto, cabe precisar que los líderes de tecnología de las organizaciones podrían ser el antídoto contra el frenesí de “purgatorio de los pilotos no escalables” que ya observamos en muchas empresas.
Desafíos y oportunidades para el CIO
Los CIO encaran diferentes desafíos que van desde el propio acceso y determinación de la postura de la organización respecto a la adopción de la inteligencia artificial generativa hasta el funcionamiento técnico de las herramientas que pasan por la integración con las tecnologías existentes, gestión de modelos, pasando por el desarrollo de una arquitectura de datos adecuada hasta la gestión de las capacidades. Con una comprensión profunda de las posibilidades técnicas, el CIO y el CTO deben identificar las oportunidades y los problemas más relevantes en toda la empresa que pueden beneficiarse de la IA generativa y los que no.
Uno de los puntos clave es que la IA generativa tiene el potencial de rehacer por completo el funcionamiento de la función tecnológica. Los CIO y los CTO deben realizar una revisión exhaustiva del impacto potencial de la IA generativa en todas las áreas de la tecnología y actuar con rapidez para construir experiencia y conocimientos. Desarrollo de software, acelerar la reducción de la deuda técnica y reducción del esfuerzo manual en las operaciones de TI es el hat trick de esta transformación de la función TI.
La actualización de la arquitectura TI es otro de los hitos para los CIO y CTO para asegurar que los sistemas se integren y operen entre sí, aprovechando la capacidad de aprendizaje automático coordinado entre los modelos de ML, IA, aplicaciones y otras fuentes de datos. Y en la misma línea de grandes retos, también es clave desarrollar una arquitectura de datos para permitir el acceso a datos de calidad al procesar fuentes de datos estructurados y no estructurados.
Valor estratégico
En definitiva, la Gen AI representa un hito generacional en la era tecnológica, ofreciendo a las empresas la oportunidad de transformar sus negocios. A medida que los CIO lideran la adopción y aplicación de esta tecnología, la formación continua, la integración efectiva y la gestión cuidadosa de costes se revelan como factores críticos para el éxito. La Gen AI no solo automatiza tareas, sino que redefine el papel de los profesionales, demandando un enfoque crítico y experto para interpretar y aprovechar plenamente los datos generados. La implementación exitosa de la Gen AI transformará fundamentalmente la operación de las empresas, ampliando los límites del negocio, mejorando la comprensión del público objetivo, optimizando el customer journey y proporcionando conclusiones más sólidas para la toma de decisiones empresariales.
En este camino hacia la digitalización, el papel estratégico de los CIO se vuelve más significativo que nunca, asegurando no solo la eficiencia técnica, sino también la alineación de la tecnología con la visión empresarial a largo plazo.
9 acciones para los líderes de tecnología para capturar el valor de Gen AI
1. Determinar la postura de la compañía con respecto a la adopción de IA generativa
Establecer políticas en toda la compañía, desarrollar las comunicaciones y acceso para apoyar y promover el uso de GenAI de manera segura, mientras se protegen los datos propietarios.
2. Identificar casos de uso que generen valor a través de mejoras en productividad, crecimiento y nuevos modelos de negocios
Trabajar con el liderazgo para identificar las oportunidades y guiar estimaciones de factibilidad y recursos para ayudar a secuenciar prioridades de GenAI.
3. Reimaginar la función de tecnología
Acelerar la productividad del desarrollador, mejorar la calidad del software, reducir la deuda tecnológica y automatizar los procesos tecnológicos e ITOps a través de GenAI.
4. Aprovechar los servicios existentes o adaptar los modelos de IA generativa de código abierto
Desarrollar modelos Gen AI de grado empresarial o de código abierto y adaptarlos para desarrollar capacidades propias.
5. Actualizar la arquitectura de tecnología para integrar y gestionar modelos de IA generativos
Mejorar la arquitectura de tecnología, definir arquitecturas de referencia y patrones de integración estándar para facilitar la integración a lo largo de modelos, apps y fuentes de datos AI/ML clásicos.
6. Desarrollar una arquitectura de datos que permita el acceso a datos de calidad
Desarrollar una arquitectura de datos que abarque desde fuentes de datos estructurados como no estructurados, construir conjuntos de datos e implementar prácticas de gobernanza para lograr precisión y legibilidad.
7. Crear un equipo de plataforma de IA generativa centralizada y multifuncional
Desarrollar y mantener un servicio de plataforma en donde los modelos de AI generativa aprobados puedan ser aprovisionados a demanda para ser utilizados por los equipos de producto y aplicación.
8. Adaptar los programas de mejora de habilidades
Desarrollar una estrategia de talento en función de roles, especializaciones y niveles de competencia. Invertir en capacitación de roles clave -ingenieros de software, ingenieros de datos e ingenieros de seguridad-.
9. Evaluar el nuevo panorama de riesgo y establecer prácticas de mitigación continuas
Desarrollar e implementar protocolos de gestión de riesgos, privacidad de datos, seguridad y acceso. Implementar controles de acceso ad hoc.
