La inteligencia artificial (IA) generativa, un término que, hace no mucho, parecía extraído de la ciencia ficción, se ha convertido rápidamente en una parte integral de nuestras vidas cotidianas. Su aparición ha representado un avance significativo, ya que no solo aprende de datos y automatiza procesos, sino que también tiene la capacidad de crear. Esta innovación abre la puerta a aplicaciones que antes eran inimaginables.
Para las empresas de todos los sectores, la IA generativa está marcando el camino hacia la aparición de una verdadera “IA empresarial”, capaz de automatizar procesos, mejorar las interacciones con los clientes y aumentar la eficiencia en una amplia gama de áreas. Desde la generación de imágenes y animaciones realistas para la industria del entretenimiento hasta la creación de asistentes virtuales que redactan correos electrónicos o escriben código, pasando por la generación de datos sintéticos para investigaciones y formación, la IA empresarial puede ayudar a las compañías a mejorar su rendimiento y estimular el crecimiento de manera sostenida.
A propósito de esto, hace unos días, me encontré con un análisis de la consultora McKinsey titulado “Superar la fase de luna de miel de la IA generativa: Siete duras verdades para que los CIOs pasen del piloto a la escala”. En este artículo, McKinsey destaca la importancia de que las empresas vayan más allá del entusiasmo inicial que suele acompañar a las nuevas tecnologías y se enfoquen en llevar la IA generativa a una escala que genere un impacto real en el negocio.
El análisis hecho por McKinsey me llevó a pensar en el camino que están recorriendo las organizaciones y cuáles son algunos de los pasos que estas deben seguir si quieren pasar de la novedad de la IA generativa a una fase en la que realmente se entienda en qué áreas aplicar esta tecnología y cómo aprovecharla, sin que ello demande grandes inversiones económicas ni lleve a las empresas a perder su rumbo.
1. Definir una estrategia clara de IA generativa
Antes de escalar el uso de la IA generativa, es fundamental definir una estrategia clara alineada con los objetivos de la organización en términos del negocio y del talento humano. Esto incluye identificar las áreas donde la IA generativa puede aportar valor real, ya sea en la mejora de procesos internos, la personalización de la experiencia del cliente o la optimización de productos y servicios. Una estrategia bien definida ayuda a evitar inversiones innecesarias y asegura un enfoque centrado en resultados.
2. Identificar casos de uso específicos
Las organizaciones deben identificar casos de uso concretos donde la IA generativa pueda resolver problemas específicos o mejorar la eficiencia. Por ejemplo, en lugar de utilizar la IA de manera generalizada, focalizarse en áreas como la creación de contenido automatizado, la generación de respuestas en atención al cliente o la creación de prototipos de productos. Priorizar estos casos de uso ayudará a medir el impacto y ajustar las estrategias antes de escalar.
3. Seleccionar herramientas y tecnologías adecuadas
La tercera recomendación es investigar y elegir las herramientas de IA generativa que mejor se adapten a las necesidades de la empresa. Considerar opciones de software como servicio (SaaS) con controles de seguridad y privacidad apropiados para proteger la información empresarial es clave. Además, la elección correcta de plataformas puede facilitar una integración gradual y segura en diferentes áreas del negocio.
4. Formar un equipo multidisciplinario
La implementación de la IA no debería ser responsabilidad exclusiva del departamento de TI. Es fundamental involucrar a personas de distintas áreas de la empresa, como marketing, ventas y operaciones, para fomentar un enfoque colaborativo que aborde todas las necesidades y desafíos de la organización. Asimismo, trabajar en conjunto con proveedores de TI es esencial para definir una estrategia de inversión que sea personalizada y esté alineada con la infraestructura actual de la compañía.
5. Gestionar los riesgos y la gobernanza de la IA
Ampliar el uso de la IA generativa conlleva enfrentar nuevos desafíos relacionados con la seguridad, la ética y la privacidad. Por ello, es esencial establecer un marco de gobernanza que defina políticas claras sobre el manejo de datos, la automatización en la toma de decisiones y la transparencia en los algoritmos. Este enfoque no solo ayuda a reducir riesgos legales y de reputación, sino que también asegura un uso ético de la tecnología.
Además, la Junta Directiva de las empresas debe ejercer la labor de control y revisión minuciosa sobre la aplicabilidad y los riesgos, así mismo con la hoja de ruta de dónde y para qué se aplicará. Esto para anticipar, en la medida de lo posible, los riesgos legales, éticos, técnicos. La Junta debe mantenerse al frente de esta hoja de ruta, entendiendo que es una herramienta pero que no debe reemplazar el criterio humano en decisiones claves para la compañía.
6. Evaluar resultados y escalar
Es fundamental analizar los resultados del proyecto piloto y determinar si se han alcanzado los objetivos iniciales para evaluar su éxito. Si los resultados son positivos, el siguiente paso consiste en planificar la expansión de la IA generativa a otras áreas de la empresa. Escalar de manera progresiva permitirá una integración más fluida y controlada, ajustándose a las necesidades específicas de cada etapa del negocio.
7. Promover una cultura de innovación y adaptabilidad
Finalmente, para escalar con éxito la IA generativa, las organizaciones deben fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad. Esto significa estar abiertos a probar nuevas ideas, aprender de los pilotos iniciales y estar dispuestos a iterar sobre las soluciones. Una mentalidad ágil permitirá a la organización adaptarse rápidamente a los cambios y aprovechar las nuevas oportunidades que surjan con la evolución de la IA generativa.
Implementar IA generativa en una empresa no es un proceso sencillo, pero los beneficios que puede ofrecer son innegables. Con una planeación y seguimiento a cada uno de sus pasos, las organizaciones no solo podrán integrar esta poderosa herramienta de manera efectiva, sino también asegurar que su impacto sea positivo, sostenible y alineado con los objetivos a largo plazo del negocio.
Por: Marcela Perilla, presidente de SAP para la región norte de América Latina y el Caribe.
