Del experimento a la transformación de procesos IAG
Durante los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha evolucionado rápidamente, para consolidarse como una prioridad estratégica en las agendas ejecutivas, por la capacidad en la automatización de tareas, generación de contenido y apoyo en la toma de decisiones de sectores como banca, retail, manufactura y gobierno, por citar algunos.
A pesar del entusiasmo, una cantidad importante de organizaciones aún no logra resultados tangibles ya que, en muchos casos, la adopción de IA generativa sigue limitada a pilotos y pruebas de concepto, pero no se diseñan con una visión de integración profunda en la operación, por lo que el valor obtenido es marginal.
La IA genera valor cuando se conecta con procesos, datos y decisiones de negocio; lo que representa uno de los principales retos actuales para lograr una ejecución estratégica.
Los factores críticos
Escalar la IA generativa implica abordar elementos que van mucho más allá de la implementación técnica y el primero de ellos es el gobierno de datos. La calidad, disponibilidad y gobernanza de la información son determinantes para que los modelos generen resultados confiables.
El segundo factor es la integración tecnológica. La mayoría de las organizaciones opera con arquitecturas complejas y fragmentadas, por lo que Integrar capacidades de IA generativa con sistemas de gestión de diversa índole requiere rediseño de procesos, inversión y una visión de largo plazo.
La tercera variable es organizacional. La IA transforma la forma de trabajar al redefinir roles, automatizar tareas y exigir nuevas capacidades. Esto obliga a implementar estrategias de gestión del cambio y programas de capacitación que permitan a los equipos adaptarse a entornos más automatizados.
De acuerdo con McKinsey, las empresas que están capturando valor de la IA son aquellas que rediseñan los flujos de trabajo e integran la tecnología en procesos críticos.
Lo que muestran los datos
Un estudio del McKinsey Global Institute estimó que la IA generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía global, proveniente de mejoras en productividad, automatización de procesos y optimización de funciones como atención al cliente y desarrollo de software.
Además, se estima que hasta el 70% de las actividades empresariales podrían automatizarse hacia 2030, lo que redefine por completo la forma en que operan las organizaciones según la consultora McKinsey.
Proyecciones de PwC estiman que la inteligencia artificial podría contribuir hasta 15.7 billones de dólares al PIB mundial para 2030, equivalente a un incremento del 14%.
Limitaciones estructurales
En América Latina, el panorama es mixto al existir un potencial significativo para aprovechar la IA como motor de crecimiento, pero persisten brechas importantes en inversión, talento y adopción tecnológica.
Un informe de la CEPAL advierte que la región enfrenta limitaciones estructurales, como bajo nivel de inversión en IA y déficit de capacidades digitales, lo que podría frenar la posibilidad de capturar valor en esta transformación.
También existen oportunidades, como es el caso de México, ya que se encuentra en una posición estratégica por la creciente adopción digital en sectores clave y la cercanía a un mercado como el de Estados Unidos de América.
Acelerar la ejecución de cara al 2030 y más allá
Las proyecciones apuntan a que la IA será una capa fundamental de la operación empresarial.
Se espera que el mercado global de servicios de IA generativa crezca de forma acelerada, alcanzando decenas de miles de millones de dólares hacia 2030, con tasas de crecimiento superiores al 25% anual y la inversión global en IA podría superar los 200 mil millones de dólares hacia el final de la década de acuerdo con Ken Research.
Más allá de las cifras, la IAG se convertirá en un componente central de la arquitectura empresarial, al mismo nivel que la nube o los datos. Las organizaciones que logren alinear tecnología con objetivos de negocio, fortalecer su gobierno de datos y transformar sus modelos operativos serán las que capturen valor real.
El verdadero diferenciador de la IA es la capacidad de convertirla en resultados concretos y sostenibles.
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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