Nos encontramos en un punto de inflexión crítico en la tecnología empresarial.
La IA generativa ya no es una ambición futura, sino una realidad presente. Según McKinsey , la IA generativa podría contribuir con hasta 4,4 billones de dólares en ganancias anuales de productividad global en todos los sectores. Sin embargo, para muchas organizaciones, los primeros pilotos siguen siendo solo eso: pilotos. El progreso se ha estancado no por falta de ambición, sino por la fragmentación y la excesiva dependencia de esfuerzos aislados.
Imagine una empresa que invierte millones en el desarrollo de un modelo propietario, solo para darse cuenta de que carece de las herramientas para implementarlo, gestionarlo o escalarlo. Mientras tanto, los equipos se ven presionados a innovar más rápido de lo que permiten los marcos de cumplimiento. Estas situaciones no son excepcionales, sino la norma. La verdad fundamental es que ninguna empresa, ni siquiera el proveedor de nube más potente ni el laboratorio de modelos más sofisticado, puede cumplir la promesa de la IA generativa por sí sola.
En IBM, creemos que las alianzas no son un elemento secundario. Son el motor de la IA generativa. Impulsan la innovación, generan confianza e impulsan la escalabilidad en toda la empresa. Exploremos por qué.
La falsa promesa de ir solo
En los inicios de la adopción de la IA generativa, muchas empresas crearon modelos propietarios o integraron modelos de lenguaje extenso (LLM) genéricos en soluciones aisladas. Sin embargo, al pasar de la prueba de concepto (POC) a la producción, surgieron rápidamente desafíos críticos, que abarcaban desde la escalabilidad de costos y la privacidad de los datos hasta la gobernanza y la integración con los sistemas empresariales.
Los modelos que destacan por sí solos suelen colapsar ante la complejidad del negocio. Sin una alineación estrecha con el contexto empresarial —como la segmentación de clientes, la estrategia de producto o los límites regulatorios—, estos modelos suelen generar resultados que carecen de utilidad práctica.
· Surgen problemas de cumplimiento cuando se implementa IA sin una gobernanza incorporada. Esto puede generar fugas de datos, riesgos éticos y posible incumplimiento de estándares regulatorios en evolución, como la Ley de IA de la UE o las pautas federales de EE. UU.
La integración se ralentiza debido a la escasez de talento y a la falta de coordinación entre los flujos de trabajo. La escasez de expertos en el dominio de la IA y gestores de cambio dificulta la puesta en marcha.
Las implementaciones híbridas generan costos y complejidad. Gestionar modelos en entornos locales y en la nube con diferentes perfiles de costos y expectativas de latencia no es tarea fácil.
Los usuarios empresariales dudan en adoptar herramientas en las que no confían o no comprenden. Sin explicabilidad ni interfaces intuitivas, la adopción sigue siendo un obstáculo.
Esto no es un fallo tecnológico, sino un fallo de alineación y orquestación estratégica. Las empresas deben pasar de «construirlo todo aquí» a «ensamblar lo mejor, responsablemente».
El caso del ecosistema de IA generativa
La IA generativa no es un producto; es una arquitectura en capas que abarca:
· Modelos de cimentación, ajuste y generación de datos sintéticos que permiten a las empresas partir de una base y hacerla propia.
· Canalizaciones de datos seguras y marcos que preserven la privacidad que aseguren que los datos se puedan utilizar sin violar la privacidad ni la confianza.
· Agentes específicos de tareas y aplicaciones alineadas con el dominio que hacen que los resultados de IA sean directamente aplicables a los flujos de trabajo de la industria.
· Infraestructura de alto rendimiento en nubes híbridas y públicas, esencial tanto para la capacitación como para la inferencia a escala.
· Capas de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) de IA responsables para garantizar que el uso de IA sea auditable, explicable y alineado con los mandatos internos y externos.
· Integraciones con ERP, CRM, HRIS, SCM y otros sistemas centrales para garantizar que la IA aumente (y no interrumpa) los flujos de trabajo existentes.
Cada capa requiere diferentes habilidades, regulaciones y sistemas. Ninguna empresa puede ofrecer por sí sola una experiencia integral en estos ámbitos. Por eso, las alianzas estratégicas —donde proveedores, proveedores de nube y consultoras co-innovan— son esenciales para ofrecer soluciones de IA confiables y de nivel empresarial.
El efecto volante: cómo las alianzas aceleran el valor
Piense en las alianzas estratégicas como la fuerza impulsora de la IA empresarial. Cada nivel de colaboración amplifica los demás, acelerando la innovación, reduciendo el riesgo y generando confianza a gran escala.
Co-innovación: Resolver los desafíos específicos de la industria
La colaboración de IBM con Adobe es un modelo para resolver los desafíos de la IA. Juntos, hemos integrado la IA generativa en Adobe Experience Cloud, lo que ayuda a los equipos de marketing a generar y personalizar contenido automáticamente. ¿Los resultados? Ciclos de campaña más rápidos, mayor interacción y un mejor retorno de la inversión (ROI). Los equipos ahora pueden crear automáticamente elementos visuales compatibles con la marca, probar variantes al instante y localizar campañas sin tener que reinventar la rueda para cada mercado.
Otro ejemplo es la integración de IA por parte de IBM y SAP en los sistemas operativos de fabricación y cadenas de suministro. Esto no es una teoría: los clientes utilizan estas herramientas para optimizar los niveles de inventario, reducir las pérdidas y ajustar mejor la oferta a la demanda mediante pronósticos basados en IA, lo que se traduce en ahorros de costes y reducción de emisiones de carbono.
Confianza incorporada: hacer que la IA sea explicable y compatible
A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, la explicabilidad y el cumplimiento normativo son innegociables. La integración de watsonx.governance® de IBM con AWS SageMaker permite la monitorización en tiempo real, la detección de sesgos y la auditabilidad de los modelos en producción.
Esta colaboración estratégica garantiza que la IA responsable no se incorpore como una idea de último momento, sino que se integre en el proceso de implementación desde el principio. Además, permite a los altos ejecutivos aprobar proyectos de IA con confianza, sabiendo que existe responsabilidad en cada nivel.
Velocidad de escalado: adopción impulsada por el canal
Los clientes buscan una IA confiable que se ajuste a sus normas de compras y cumplimiento normativo. Por eso, la disponibilidad de IBM en AWS Marketplace es tan potente que permite a los clientes usar créditos de nube existentes y contratos simplificados para acceder a watsonx.ai®, watsonx.data® y watsonx.governance.
En mercados regulados o de alta confianza, las alianzas de IBM con distribuidores regionales y GSI amplían nuestro alcance, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento normativo, el soporte y la relevancia cultural local. Este enfoque de escalamiento localizado permite una implementación más rápida en los sectores bancario, sanitario y gubernamental.
Transformación de la fuerza laboral: capacitación en la periferia
La IA generativa implica tanto un cambio humano como tecnológico. IBM colabora con socios como Deloitte y PwC para diseñar programas de formación y gestión del cambio que desmitifiquen la IA para los equipos empresariales.
El asistente interno de inteligencia artificial de McKinsey, «Lilli», es un ejemplo de cómo las alianzas para la gestión del conocimiento pueden transformar el funcionamiento de las empresas, poniendo la información al alcance de los empleados. Este tipo de transformación no solo mejora la productividad, sino que redefine la forma en que los equipos colaboran, toman decisiones e innovan.
Impacto en el mundo real: de agentes a resultados
Una empresa de bienes de consumo de la lista Fortune 100 colaboró recientemente con IBM para integrar agentes basados en IA en la planificación de su cadena de suministro, las previsiones de marketing y el seguimiento del rendimiento. La empresa se enfrentó a varios obstáculos: los largos ciclos de planificación de campañas les impedían aprovechar oportunidades de mercado cruciales; la inconsistencia de los modelos de previsión provocaba desajustes de inventario; y las restricciones regulatorias sobre el uso de datos sensibles retrasaban la experimentación y la innovación.
Para abordar estos desafíos, el equipo implementó una solución combinada que utiliza watsonx Orchestrate ™ y watsonx.governance en AWS. Esto permitió entornos de pruebas seguros para probar y simular agentes de IA con capacidades completas de registro para garantizar la auditabilidad.
Mediante la orquestación basada en políticas y controles de acceso basados en roles, se capacitó a las partes interesadas adecuadas con acceso oportuno a información y acciones. Lo más importante es que la IA se volvió accesible con copilotos de usuario empresarial que impulsaron su adopción en todas las funciones, posicionando la IA como una herramienta de asistencia, no como una fuerza disruptiva.
Los resultados fueron significativos: el tiempo del ciclo de planificación se redujo en un 40%, lo que permitió una ejecución de campañas más rápida y ágil. La precisión de los pronósticos mejoró en un 18%, mitigando el riesgo de sobrestock o desabastecimiento. La empresa también logró el pleno cumplimiento de las normas de auditoría y privacidad, lo que le dio la confianza para expandirse a nuevos mercados.
Esta transformación solo fue posible mediante un enfoque en red: integrando IA, nube, sistemas y consultoría como un equipo cohesivo.
Qué deben hacer las empresas ahora
El ritmo de la innovación, el escrutinio regulatorio y las crecientes expectativas de las partes interesadas exigen una nueva estrategia. La IA empresarial debe cumplir con tres dimensiones: debe ser más segura, más rápida y más precisa . Esto es un reto ambicioso para cualquier organización, pero se puede lograr mediante alianzas estratégicas. Mayor seguridad implica gobernanza integrada, auditabilidad y confianza. Mayor velocidad implica aprovechar las fortalezas del ecosistema para acelerar la obtención de valor. Y precisión implica trabajar con socios para perfeccionar los modelos con datos relevantes y de alta calidad.
Las alianzas permiten a las empresas coinnovar, escalar responsablemente y anticiparse a los cambios del mercado. En resumen, convierten la complejidad en ventaja competitiva. Por eso, ahora es el momento de invertir en las alianzas adecuadas: aquellas que se alinean no solo en tecnología, sino también en confianza y resultados.
Si las alianzas son el motor, la pregunta es: ¿quién impulsa las tuyas? Aquí te explicamos cómo acelerar:
Evalúe su conjunto de IA. Identifique las oportunidades de desarrollo, compra o asociación. Determine qué es estratégico para su propiedad intelectual y qué pueden hacer otros con mayor rapidez o mejor calidad.
Cocrea , no compartas marca. Busca colaboradores, no solo alineaciones de logotipos. La verdadera colaboración implica responsabilidad conjunta, no solo comunicados de prensa compartidos.
Gobernar desde el principio. Integrar el cumplimiento en la arquitectura, no en los conjuntos de políticas. Incluir registros de auditoría, explicabilidad y mecanismos de intervención humana como valores predeterminados.
Incentiven juntos. Alineen sus KPI con los de sus socios. Si una parte gana y la otra no, el ecosistema se desmorona.
Monitorear los resultados. Cambiar el enfoque de los parámetros del modelo al valor empresarial. Medir el impacto en términos de duración del ciclo, satisfacción del cliente, empoderamiento de los empleados y rentabilidad.
La nueva ventaja competitiva está impulsada por el ecosistema
El liderazgo en IA empresarial no se trata de construir en solitario. Se trata de construir de forma inteligente, en colaboración. En IBM, vemos de primera mano cómo los ecosistemas alineados —con hiperescaladores, proveedores de software, integradores y expertos en el sector— generan velocidad, confianza e impacto. Las empresas que triunfan son las que colaboran eficazmente y escalan mejor.
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