Descubra todo el potencial de sus inversiones en IA con un enfoque estratégico. Desde comprender las necesidades de su negocio y crear una base de datos sólida hasta fomentar una cultura de innovación y garantizar prácticas éticas, descubra cómo integrar, escalar y mantener soluciones de IA para obtener una ventaja competitiva a largo plazo.
La inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista; es una realidad actual que está dando forma a las empresas de todo el mundo. Según Gartner , aproximadamente el 80 % de las empresas habrán utilizado API o modelos de IA generativa ( GenAI ) para 2026. Esta tendencia subraya un creciente reconocimiento del potencial de la IA para generar valor para las organizaciones, lo que impulsa aún más su demanda y adopción.
De hecho, el último informe de tendencias de TI para pymes de ManageEngine revela que el 87 % de las organizaciones encuestadas planean utilizar IA, y solo el 13 % no tiene planes de implementar iniciativas de IA. El entusiasmo por la IA es evidente: el 61 % de los encuestados espera implementar iniciativas de IA en el próximo año, el 76 % está de acuerdo en que su organización debería invertir en IA y el 63 % ya ha desarrollado una política de IA.
Sin embargo, la integración de la IA no está exenta de desafíos. Los modelos de lenguaje extenso (LLM) profundizan en temas complejos, pero están limitados por los datos a los que pueden acceder, lo que a menudo conduce a resultados superficiales o incorrectos. Por lo tanto, la precisión y el contexto son fundamentales, ya que los resultados generados por la IA impulsan las decisiones comerciales y de seguridad.
Martin Hartley, director comercial del grupo Emagine , destaca la importancia de la calidad de los datos para el éxito de la IA. “Si se tienen todas las métricas adecuadas para crear el modelo, pero no las herramientas adecuadas, sin duda habrá fallos en el sistema. Si se empieza con datos de mala calidad que no se han estructurado ni depurado, el sistema de IA se desmorona más adelante. La IA necesita datos estructurados para realizar cualquier tarea para la que esté configurada, por lo que debe ser la prioridad número uno para los equipos”.
Dominic Wellington, arquitecto empresarial de SnapLogic , se hace eco de este sentimiento y destaca los peligros de una mala gestión de los datos, citando el incidente de «Savey Meal-Bot» en Nueva Zelanda, donde un chatbot de IA recomendó recetas peligrosas debido a que había sido entrenado con datos incorrectos. Garantizar la precisión y la seguridad de los datos es fundamental para evitar este tipo de fallos y generar confianza en las herramientas de IA por parte de los usuarios.
IA para tu negocio
Max Belov, director de tecnología de Coherent Solutions , ofrece ejemplos prácticos de la implementación exitosa de la IA. Empresas como Amazon y Netflix utilizan la IA para recomendaciones de productos, mientras que empresas de logística como UPS aprovechan la IA para la gestión de la cadena de suministro. Las aplicaciones de la IA se extienden al servicio al cliente, con chatbots de IA que mejoran las experiencias de los clientes y empresas de ciberseguridad que integran la IA en sus productos de prueba de seguridad.
Sin embargo, Belov también identifica desafíos comunes en la implementación de la IA: garantizar la calidad y disponibilidad de los datos, encontrar personal capacitado, integrar la IA con los sistemas existentes, abordar cuestiones éticas y regulatorias, y gestionar los costos y el retorno de la inversión incierto. Superar estos obstáculos requiere prácticas sólidas de gestión de datos, capacitar al personal y adoptar enfoques de implementación por fases con métricas claras de valor comercial.
Belov aboga por la creación de equipos multifuncionales para garantizar el éxito de los proyectos de IA. Estos equipos, o «grupos», deberían incluir expertos en gestión de productos, arquitectura y diseño, recursos de ingeniería diversos, especialistas en datos y análisis, ingenieros de calidad y expertos en seguridad. La participación de especialistas en ética y asesores legales también es fundamental para garantizar el cumplimiento de los estándares éticos y los requisitos normativos.
Alexandra Mousavizadeh, directora ejecutiva y cofundadora de Evident Insights , describe cómo las empresas pueden medir el éxito de los proyectos de IA. “Es esencial establecer marcos de medición para toda la organización, con métricas que se dividen en cinco categorías: aumento de los ingresos, ganancias de eficiencia, reducción de riesgos, satisfacción del cliente y satisfacción del personal. Medir continuamente los proyectos de IA en relación con un marco común garantiza evaluaciones precisas de los resultados”.
Tristan Shortland, director de innovación de Infinity Group , analiza las tendencias emergentes de IA que las empresas deberían tener en cuenta. “La creciente inversión de empresas como Microsoft, OpenAI y Google, entre otras, en IA llegó para quedarse. Ya estamos viendo cómo el poder de la IA generativa y los LLM se filtran en el lugar de trabajo. Esto solo va a ganar ritmo y se extenderá más globalmente a la vida laboral diaria a medida que más organizaciones adopten la tecnología. También estamos viendo el aumento de la creación de más puestos centrados en la IA en las organizaciones. Muchos de nuestros propios clientes ahora están empezando a priorizar esto dentro de sus planes de adquisición de talento para extraer valor a largo plazo de sus inversiones en IA”.
Shortland destaca tendencias como la democratización de la IA con másteres de menor tamaño, la priorización de la IA responsable para garantizar la equidad y la transparencia, y el auge de la IA en los dispositivos, lo que permite avances en la informática de borde y la IoT. Además, el desarrollo de la IA multimodal, que puede procesar múltiples tipos de datos, mejorará aún más las capacidades de la IA.
La cuestión de los datos
La IA prospera gracias a los datos . La calidad, la cantidad y la relevancia de los datos son determinantes cruciales del éxito de cualquier iniciativa de IA. Las organizaciones deben invertir en prácticas de gestión de datos sólidas, que garanticen que los datos sean limpios, precisos y accesibles. Esto implica la infraestructura tecnológica para la recopilación y el almacenamiento de datos y los marcos de gobernanza para mantener la integridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones. Con una base de datos sólida, los modelos de IA se pueden entrenar de manera más eficaz, lo que conduce a resultados más precisos y confiables.
La adopción de la IA tiene que ver tanto con la transformación cultural como con la tecnología. Para aprovechar plenamente los beneficios de la IA, las organizaciones deben fomentar una cultura de innovación y aprendizaje continuo. Esto significa alentar la experimentación, tolerar los fracasos como parte del proceso de aprendizaje y promover la colaboración interdisciplinaria. Los empleados de todos los niveles deben tener las habilidades y los conocimientos necesarios para trabajar junto con las tecnologías de IA. Invertir en programas de capacitación y desarrollo puede desmitificar la IA, convirtiéndola en una herramienta de empoderamiento en lugar de una fuente de aprensión.
Las consideraciones éticas son primordiales en la implementación de la IA. El potencial de sesgo, las preocupaciones sobre la privacidad y las consecuencias no deseadas deben abordarse de manera proactiva. Las organizaciones deben establecer pautas éticas claras para el uso de la IA, garantizando la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas. Esto implica auditorías periódicas de los sistemas de IA para detectar y mitigar sesgos e implementar medidas para proteger los datos de los usuarios. Las prácticas éticas de IA generan confianza con las partes interesadas y mitigan los riesgos asociados con el incumplimiento normativo y el daño a la reputación.
Para extraer valor de las inversiones en IA se necesita un enfoque estratégico y completo. No se trata solo de adoptar las últimas tecnologías, sino de integrar la IA en la estructura misma de la organización. Al comprender las necesidades de la empresa, construir una base de datos sólida, fomentar una cultura innovadora, garantizar prácticas éticas, integrar la IA en los procesos, medir el valor, escalar las soluciones, colaborar con los socios y prepararse para las tendencias futuras, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA. Este enfoque integral permitirá a las empresas obtener beneficios inmediatos y mantener una ventaja competitiva a largo plazo en un mundo cada vez más impulsado por la IA.
¿Cuáles son los factores clave que debe considerar una empresa al decidir invertir en tecnologías de IA?
“Existe mucha confusión sobre lo que significa invertir en tecnologías de IA. Está bien permitir que los empleados experimenten con herramientas de IA generativa para ver cómo pueden mejorar la productividad, pero hacerlo no significa que las empresas estén invirtiendo en IA.
“La creación de una solución de IA personalizada representa una inversión significativa para las empresas en general: el tiempo, la paciencia y el dinero son muy importantes. Por lo tanto, los líderes empresariales deben comenzar con una visión clara de lo que quieren lograr con esta medida. Los factores clave que se deben evaluar incluyen:
- ¿Qué impacto tendrá esta innovación en las ganancias y los ingresos de la empresa? ¿Qué sentido tiene incorporar inteligencia artificial a nuestra arquitectura? ¿Puede esta herramienta resolver desafíos empresariales o transformar radicalmente la forma en que hacemos las cosas? Las empresas deben poder articular el caso de negocio de la tecnología de inteligencia artificial basándose en el claro beneficio que aportará a su balance.
- ¿Podemos garantizar que nuestra integración de IA no pondrá en riesgo nuestro negocio? Para usar el adagio médico, primero no hacer daño.
- ¿Disponemos del tiempo y los recursos necesarios para utilizar las tecnologías de IA de forma sólida? ¿Tenemos acceso al talento adecuado, a personas que puedan confiar en su profundo conocimiento de las capacidades de la IA para crear casos de uso relevantes para nuestra empresa?
¿Puede compartir algunos ejemplos de cómo las empresas han extraído valor con éxito de sus inversiones en IA?
“Una de las formas más eficaces de aplicar las herramientas de IA y LLM es en términos de productividad y alivio de la carga de trabajo digital, al liberar tiempo para que los empleados se concentren en actividades más satisfactorias, innovadoras y de valor agregado. Por ejemplo, recientemente redujimos la carga de trabajo de un importante cliente de medios y publicidad al delegar procesos clave en IA.
“En otros lugares, las empresas están extrayendo valor con éxito de los agentes de IA que respaldan a los empleados de servicio al cliente. El asistente de IA de Klarna recientemente manejó el trabajo equivalente a 700 agentes de servicio al cliente a tiempo completo solo en un mes, lo que provocó una caída del 25% en las consultas repetidas y generó una mejora estimada de $40 millones de dólares en las ganancias este año.
“De manera similar, el asistente de inteligencia artificial de Morgan Stanley ayuda al personal de soporte de todo el banco a procesar más de 100.000 informes de investigación. Al mismo tiempo, se prevé que su última herramienta de asistencia con inteligencia artificial, Debrief, ahorre miles de horas de trabajo a los 15.000 asesores patrimoniales de la empresa este verano, al encargarse de tareas menores como tomar notas, registrar reuniones y redactar borradores de correo electrónico de forma automática.
“La IA también está vinculada a los ingresos a largo plazo, lo que ayuda a las organizaciones a repensar fundamentalmente sus modelos de negocio y la forma en que crean valor. Esto se ve, por ejemplo, en las editoriales globales que conceden licencias de su contenido a OpenAI o en Elsevier que crea una base de datos generativa impulsada por IA basada en su contenido académico patentado”.
¿Qué estrategias recomienda para alinear las iniciativas de IA con los objetivos comerciales generales para maximizar el retorno de la inversión?
“La IA tiene un triple impacto en las empresas: ahorro de costes, rediseño del trabajo y, a largo plazo, creación de nuevas fuentes de ingresos. Esto significa que las iniciativas de IA deben discutirse en el directorio, y los directorios deben asegurarse de que los tecnólogos (personas que entienden profundamente la IA y otras tecnologías digitales) tengan voz en la mesa principal.
“Los líderes empresariales deben definir indicadores clave de rendimiento claros para sus proyectos de IA, alineándolos con los objetivos estratégicos y proporcionando metas mensurables. Estos servirán como puntos de referencia para evaluar el éxito y el impacto de implementaciones específicas.
“Sin embargo, más allá de las exageraciones, la IA es solo otra tecnología. Por lo tanto, las empresas pueden aprovechar las mismas estrategias confiables que se aplican al trabajo con cualquier otra tecnología emergente, incluido el pensamiento de diseño y las metodologías ágiles y eficientes. Estas metodologías brindan herramientas y marcos confiables que permiten a las partes interesadas probar ideas, colaborar y ver resultados tangibles desde el principio. El objetivo es aprender rápido y generar valor de manera continua. Hacerlo garantiza que la IA y los objetivos comerciales más amplios estén alineados”.
¿Qué desafíos comunes enfrentan las empresas cuando intentan implementar IA y cómo pueden superarlos?
“Uno de los problemas clave es que, debido a todo el revuelo en torno a la IA, las empresas no la consideran una tecnología más. Las empresas ya han gestionado con éxito nuevas tecnologías, como la web y el auge de la computación en la nube, y la IA es simplemente la siguiente etapa del cambio tecnológico. Como cualquier otra tecnología nueva, la IA plantea varios desafíos, desde la ciberseguridad hasta la gestión de riesgos éticos.
“La reacción inmediata de las empresas suele ser el miedo a los peligros aparentes de la IA, cuando lo que realmente necesitan es una evaluación serena de los enormes beneficios que podría aportar esta nueva ola tecnológica. El riesgo real es no hacer nada y quedarse atrás. Otro desafío es desarrollar un pensamiento a largo plazo. El cambio a través de la IA es un compromiso importante y esperar un retorno en un solo trimestre es poco realista”.
¿Qué importancia tiene contar con un equipo multifuncional involucrado en proyectos de IA y quiénes deberían estar incluidos en dichos equipos?
“La tecnología de IA es increíblemente compleja y se necesitan muchas mentes brillantes que trabajen juntas para crear algo que valga la pena. Para afrontar este desafío de manera estratégica, los silos no son la solución. En cambio, las empresas necesitan incorporar a bordo a muchas personas diferentes con habilidades diversas.
“En un equipo multifuncional, todos aportarán su perspectiva y sus habilidades para resolver el problema. Los ingenieros pueden aportar ideas sobre el diseño y viceversa. Los expertos en productos y negocios también deben participar, trabajando en colaboración para ofrecer mejores resultados bajo el lema de un objetivo común.
“Los directivos también tienen un papel fundamental en este aspecto. Los líderes empresariales deben crear el apoyo que permita a sus equipos demostrar su valor en un plazo realista. No es posible abordar la IA como un proyecto secundario además del trabajo habitual. Por el contrario, los equipos necesitan tiempo y presupuesto suficientes para implementar soluciones de forma exitosa y responsable”.
¿Qué prácticas recomendadas puede sugerir para garantizar un uso ético y evitar sesgos en las aplicaciones de IA?
“La respuesta obvia es siempre contar con un humano que supervise y tenga en cuenta los riesgos emergentes. Hoy en día, con mucha frecuencia se habla de que la IA reemplazará a los humanos. En realidad, los dos siempre trabajarán mejor en conjunto. Esto es especialmente cierto en relación con cuestiones de IA más espinosas, como los sistemas que aumentan los sesgos inadvertidamente. En los casos con un riesgo particular de error ético, también es una buena idea introducir múltiples sistemas diseñados para verificarse entre sí.
“Además, los líderes empresariales deben fomentar un diálogo constructivo y proactivo sobre los riesgos de la IA. Pero, una vez más, es importante no exagerar los peligros potenciales. La IA es solo otro capítulo en la transformación digital, y décadas de desarrollo de software significan que estamos bien posicionados para abordar cualquier problema ético, regulatorio y de seguridad que pueda surgir en el camino”.
¿Cómo pueden las empresas mantenerse al día con el rápido ritmo de los avances de la IA para garantizar que sus inversiones sigan siendo relevantes y valiosas?
“La IA está avanzando a una velocidad vertiginosa, liderada por una serie de movimientos innovadores y contraataques de empresas como OpenAI , Google y Anthropic. Como resultado, los límites de nuestros entornos digitales están cambiando constantemente.
“Para mantenerse al día, las empresas deben invertir en las personas, los recursos y los plazos necesarios para probar continuamente nuevas tecnologías. Lo ideal es que las empresas cuenten con equipos tecnológicos capaces de probar rápidamente las herramientas emergentes y descartarlas o desarrollarlas, según sean relevantes para el crecimiento del negocio. Esta capacidad requiere una inversión significativa, respaldada por juntas directivas que estén preparadas para abordar la IA en profundidad. La mayoría de las organizaciones aún no han llegado a este punto”.
De cara al futuro, ¿qué tendencias emergentes en IA deberían tener en cuenta las empresas para seguir extrayendo el máximo valor de sus inversiones en IA?
“La IA multimodal, es decir, la integración de varios modelos especializados que funcionan al unísono, será un gran avance. Ya podemos ver ejemplos con Gemini de Google , un modelo que opera con entradas de código, audio, imagen y video simultáneamente. La arquitectura multimodal representa un paso hacia una IA que puede gestionar un razonamiento más conceptual, matizado y complejo. Es más adecuada para capturar un amplio corpus humano de conocimiento y experiencia.
“También estamos viendo un movimiento más allá de las interfaces de chat hacia integraciones más profundas y creativas y una experiencia de usuario de última generación. GPT4.o y Project Astra muestran lo personalizadas y proactivas que pueden ser las interfaces conversacionales. Son capaces de comunicarse de una manera más humana y contextualmente relevante que antes: nuevamente a través de una combinación de visión, voz y texto. Este énfasis en la experiencia del usuario pronto se verá reforzado por los aprendizajes de millones de usuarios activos (por ejemplo, en ChatGPT), conocimientos que se pueden utilizar para dar forma a interfaces cada vez más imaginativas e inteligentes.
“Esto significa que, cada vez más, veremos que el trabajo pesado de interactuar con la IA (en concreto, la compleja tarea de dar indicaciones) se trasladará a la interfaz de usuario. Este cambio permitirá a los usuarios centrarse en su trabajo, en lugar de en cómo comunicarse con la IA.
“Por último, estamos viendo surgir una carrera hacia la mercantilización de los modelos básicos, impulsada por la proliferación de soluciones de código abierto. A partir de ahora, veremos un flujo constante de modelos de IA nuevos y especializados que se basan en datos sintéticos y de código abierto. Las empresas que operan en este mundo tendrán más opciones y desafíos que nunca”. NetMedia Internacional, Inglaterra.DH.Traducido al español
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