Las inversiones empresariales en IA pueden alcanzar los cientos de millones. Sin embargo, a pesar de este compromiso financiero, muchas empresas tienen problemas para obtener valor de ella.

"Es probable que estemos asistiendo al final del ciclo de exageración y entrando en una fase en la que el pensamiento estratégico es crucial para aprovechar estas herramientas a gran escala", afirma Mehta.

Retos de la aplicación de la IA

La CEO de Inbenta, Melissa Solis, señala que muchas empresas se lanzaron inicialmente a la IA sin un proceso exhaustivo. El resultado: fracaso y frustración.  

"La IA generativa es asombrosa, y los agentes genéticos son increíbles si se utilizan correctamente. Pero cuando no cuentan con las barandillas adecuadas y no tienen la transparencia apropiada, lo que ocurre es que realmente pueden causar problemas, no solo desde una perspectiva empresarial [sino] desde una perspectiva reguladora."

Desplegar la IA sin la planificación adecuada puede causar fricciones a clientes y empleados. Incluso puede dañar la reputación de una marca. Integrar con éxito la IA requiere una estrategia bien meditada, centrada en las personas, los procesos y la tecnología.

"La IA no es nueva", afirma Mehta. "El primer sistema de redes neuronales se utilizó en la detección de fraudes hace más de 40 años. Lo nuevo es la capacidad de las LLM para procesar cantidades ingentes de datos estructurados y no estructurados."

Un marco para los datos 

Entonces, ¿cómo deben plantearse las empresas todo esto?

"Las empresas necesitan marcos para los datos", afirma Mehta.

Los datos de una empresa suelen ser un activo masivo pero infravalorado que debe gestionarse con cuidado. Al romper los silos de datos y centralizar sus conocimientos, en esencia haciendo que sus datos estén "listos para la IA", las empresas pueden desbloquear perspectivas en tiempo real y tomar decisiones más inteligentes.

Las empresas deben centrarse en áreas que les proporcionen una ventaja competitiva y aprovechar la oportunidad para reimaginar su modelo de negocio con el poder de la automatización de la IA. Mehta sugiere seguir el principio 70-20-10:

"Las empresas líderes destinan un 70% a personas y procesos, un 20% a tecnología y un 10% a algoritmos".

Además de centrarse en el exterior, los líderes empresariales deben mirar hacia el interior para asegurarse de que sus iniciativas de IA encuentran un terreno fértil. La adopción interna de cualquier nueva tecnología, sobre todo de una tan potente como la IA, requiere una cuidadosa comunicación y planificación para evitar el miedo y la resistencia de los empleados, al igual que la contratación del talento adecuado.

"Estas tecnologías tienen un enorme potencial", afirma Mehta. "Estamos a punto de aprovecharlas".

En breve: 

• Sólo el 26% de las empresas ha ampliado con éxito las iniciativas de IA, lo que pone de manifiesto la necesidad de una implantación estratégica.

• El éxito de la integración de la IA requiere un enfoque 70-20-10: el 70% se centra en las personas y los procesos, el 20% en la tecnología y el 10% en los algoritmos.

• La preparación y la centralización de los datos son cruciales para un despliegue eficaz de la IA.

• El futuro de la IA en la empresa pasa por crear experiencias unificadas que combinen datos y mejoren las interacciones de los usuarios.

• Las empresas deben equilibrar la implantación de la IA con las preocupaciones de los empleados para impulsar la adopción interna y maximizar el potencial de la IA.