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.