La IA generativa y su impacto en la transformación digital

La IA Generativa (Gen AI) cambia rápidamente las operaciones de las empresas, impulsando la automatización y la inteligencia artificial a nuevas cotas. Va más allá de la automatización tradicional al procesar datos no estructurados como el lenguaje y las imágenes. Esto tiene implicaciones para muchas funciones y sectores empresariales, aumentando potencialmente la productividad y automatizando tareas más complejas, acelerando la transformación digital de la IA en todos los sectores.

Es importante señalar que, al igual que ocurre con otros grandes cambios tecnológicos (como la computación en nube), la atención no debe centrarse en la tecnología en sí, sino en el valor que aporta a los resultados empresariales y a la economía digital en general.

Sistemas heredados y necesidad de modernización

Muchas organizaciones dependen de sistemas informáticos antiguos, algunos con décadas de antigüedad. Estos sistemas suelen obstaculizar la innovación, son caros de mantener y resultan difíciles de integrar con las tecnologías modernas. También suponen un reto para atraer a los mejores talentos; modernizar estos sistemas es crucial para que las empresas sigan siendo competitivas y logren una verdadera transformación digital.

La IA generativa ofrece nuevas formas de modernizar los sistemas heredados, haciéndolos más rápidos y baratos que las soluciones anteriores. Esto se consigue mediante agentes de IA que pueden analizar y mejorar los procesos, automatizar el desarrollo de software complejo y, en última instancia, centrarse en obtener mejores resultados empresariales. Estas soluciones impulsadas por IA están a la vanguardia del impulso de la transformación digital en las empresas.

Es esencial evitar el enfoque de "codificar y cargar", que transfiere código antiguo a un sistema nuevo, lo que también transferiría los problemas existentes. En su lugar, hay que centrarse en utilizar la IA Generativa para comprender el sistema actual, decidir qué se necesita y modernizarlo en consecuencia, garantizando la preparación para la IA en toda la organización.

El potencial de los agentes de IA

Un cambio clave es el uso de agentes autónomos de IA generativa. Estos programas especializados de IA pueden gestionar de forma independiente tareas complejas como el análisis de datos, las pruebas y la ciberseguridad.

Combinando muchos agentes de IA especializados, las empresas pueden mejorar el desarrollo de software, acelerar la resolución de problemas y, en general, mejorar los procesos empresariales. Sin embargo, los humanos siguen siendo esenciales para supervisar a estos agentes, establecer objetivos y perfeccionar los procesos.

Gran parte del valor reside en orquestar múltiples agentes de IA que trabajen juntos en lugar de en una única herramienta. Las empresas deben desarrollar fábricas de personas que construyan, gestionen y amplíen el uso de múltiples agentes de IA, fomentando una cultura de investigación y desarrollo de IA.

IA centrada en el ser humano

Aunque la inteligencia artificial ofrece importantes ventajas, es esencial centrar su desarrollo en el ser humano. Este enfoque implica incluir a personas de diversos orígenes en el proceso de diseño y considerar el impacto más amplio en las comunidades.

Los sistemas de IA no son deterministas y pueden producir resultados inesperados o incluso "alucinaciones", por lo que es esencial centrarse en pruebas exhaustivas e integrar consideraciones éticas en los procesos de desarrollo. La privacidad y la protección de datos deben estar en primera línea de la implementación de la IA para garantizar la confianza y el cumplimiento de normativas como la Ley de IA.

No basta con utilizar la "IA para el bien". Debemos tener en cuenta el impacto de la IA en el usuario y en las comunidades que se ven afectadas por él, garantizando que los principios éticos de la IA guíen el desarrollo y la implantación.

La IA en el lugar de trabajo

Se espera que la inteligencia artificial cree nuevas funciones, como profesionales de la IA, investigadores e ingenieros especializados. Sin embargo, también es probable que automatice algunos puestos de trabajo existentes, lo que requerirá importantes programas de reciclaje y perfeccionamiento para una gestión eficaz de la mano de obra.

Las empresas deben identificar la necesidad de implantar la formación en alfabetización en IA para que los empleados puedan utilizarla eficazmente en su trabajo diario. Esto incluye familiarizar a los empleados con los chatbots de IA y los asistentes virtuales que pueden mejorar la productividad y agilizar las operaciones.

Las inversiones estratégicas en IA y el desarrollo de experiencia local en IA son esenciales para el éxito de la transición a la IA y la transformación digital en general. Las organizaciones deben prepararse para integrar soluciones basadas en IA en diversos departamentos y funciones.

La importancia de los datos

Recopilar, gestionar y utilizar datos es clave para implantar con éxito la IA. Las organizaciones deben establecer procesos que garanticen que los datos fluyen de forma eficiente y que los modelos se perfeccionan continuamente con nuevos conocimientos derivados de esos datos. El acceso a datos de calidad es también una ventaja competitiva potencial para muchas empresas.

Los algoritmos de aprendizaje automático dependen en gran medida de sólidas capacidades de análisis de datos. Las empresas deben invertir en infraestructura de datos y talento para aprovechar todo el potencial de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático. Este enfoque basado en los datos puede dar lugar a servicios más personalizados y mejores mecanismos de detección del fraude.

Principales conclusiones

• Céntrese en el valor empresarial: No se deje llevar por el bombo publicitario. Dé prioridad a cómo la IA puede resolver problemas empresariales, mejorar procesos y generar valor en la economía digital.

• Aceptar el cambio: La IA es un cambio fundamental que requiere cambios en los procesos, el talento y la estructura organizativa. Es un motor clave de la transformación digital.

• Piense a largo plazo: La IA es un viaje, no un destino. Empiece con objetivos claros y una estrategia a largo plazo que garantice el uso ético de la IA y el cumplimiento de la normativa en evolución.

• Invertir en talento: Para que la implantación de la IA y la transformación digital tengan éxito, es esencial mejorar la cualificación del personal existente e incorporar nuevos talentos con experiencia en IA.

• Dar prioridad a los datos: Garantizar el acceso a los datos y su calidad, que es un punto central de la implantación de la IA. Unas sólidas capacidades de análisis de datos son cruciales para el éxito de la IA.

• Sea interdisciplinario: Cree equipos que reúnan diversas perspectivas y conjuntos de habilidades, no solo expertos técnicos, para impulsar la innovación en soluciones impulsadas por IA.

• Probar y validar: probar y validar continuamente los resultados de los sistemas de IA para garantizar la precisión, mejorar la ciberseguridad y evitar consecuencias imprevistas.

• Considerar el impacto social: Tenga siempre en cuenta el impacto de las soluciones de IA en el usuario y la comunidad, respetando los principios éticos de la IA y promoviendo la inclusión digital.

Teniendo en cuenta estos puntos, los líderes pueden navegar por las complejidades de la IA y aprovechar su potencial para beneficiar a sus organizaciones y contribuir a la transformación digital más amplia de la sociedad.