La inteligencia artificial se está convirtiendo en la tecnología disruptiva con mayor proyección entre las compañías, gracias a su capacidad para incrementar la productividad de las organizaciones. En las empresas pioneras ya se están destinando sus presupuestos de software e IT para pilotos de inteligencia artificial generativa, lo que indica que empieza a ser una herramienta cotidiana.
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Esta es una de las conclusiones del eBook “Empresas.IA. Desafíos, oportunidades y aplicaciones reales”, de APD, Adigital y Digital Realty, que analiza el impacto de la IA en las compañías.
Agilizar procesos, foco en el negocio y mejores decisiones
Los desafíos tecnológicos, de gobernanza de datos y de seguridad han sido factores limitantes para la adopción de la IA por parte de las empresas. De hecho, la importancia de la adopción se ve reflejada en la rápida puesta en marcha del reglamento europeo de inteligencia artificial.
Por otro lado, la mayor oferta de modelos y herramientas están ayudando a que la IA forme parte integral de los procesos de valor de las compañías.
En España, la “I Encuesta sobre IA e IA Generativa” de Adigital muestra los principales usos de la automatización con inteligencia artificial en las empresas:
La IA ayuda a agilizar una amplia gama de procesos. Esto libera tiempo en los equipos para centrarse en tareas más estratégicas y creativas, mejorando la productividad. Gracias a su análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real, además, facilita la identificación e interrelación de patrones y tendencias con alta precisión, optimizando la toma de decisiones.
Cómo abordar la IA
Para la utilización adecuada de la inteligencia artificial es primordial la identificación de áreas clave donde esta tecnología puede aportar el mayor valor. Por ejemplo:
- En producción, la IA optimiza la asignación de recursos y la programación mediante algoritmos predictivos.
- En marketing y ventas puede personalizar la comunicación con el cliente y predecir tendencias de compra.
- En servicio al cliente, los chatbots impulsados por IA mejoran la experiencia del usuario al proporcionar respuestas rápidas y personalizadas.
El informe apunta también las principales tareas a emprender ante un proyecto de IA:
- Evaluar la viabilidad y el potencial: identificar áreas de negocio que puedan beneficiarse de la automatización, optimización o predicción de datos.
- Definir objetivos claros: establecer metas específicas y medibles para la implementación de IA.
- Desarrollar una estrategia de implementación: crear un plan detallado que incluya el alcance, los recursos necesarios y el cronograma de implementación del proyecto junto con los desafíos y riesgos.
- Asignar recursos adecuados: la IA requiere no solo inversión financiera, sino también recursos humanos y técnicos.
- Formación y capacitación: garantizar la preparación para trabajar con inteligencia artificial.
Justo Hidalgo, director de inteligencia artificial de Adigital y coordinador del informe, ha señalado: “la IA ya es una realidad en el mercado y tiene un potencial enorme para transformar nuestro tejido productivo. Comprender a fondo esta tecnología, incluyendo sus capacidades y limitaciones, los riesgos asociados, los casos de uso y su marco regulatorio, permitirá a las empresas desarrollar una IA responsable desde sus inicios.”
Por su parte, Robert Assink, director general de Digital Realty en España, hace hincapié en la importancia de las infraestructuras y de la interconexión de los datos para sacar el máximo rendimiento a la inteligencia artificial: “La fase de inferencia es cuando se pone en práctica todo el entrenamiento en los modelos de IA y es la más crítica para los gestores de la infraestructura IT. Disponer de una arquitectura centrada en los datos, dotada de conectividad y adaptada a entornos de alta densidad será clave para el éxito de estos proyectos“.
