La inteligencia artificial generativa emergió como una fuerza disruptiva en el panorama empresarial, al ofrecer oportunidades sin precedentes para la innovación y la diferenciación competitiva.
Su capacidad para crear contenido nuevo y original de manera autónoma transforma industrias enteras, desde el arte y el entretenimiento hasta la publicidad y la investigación científica.
Según Gartner, el 38% del foco primario de soluciones de Gen AI están destinadas a la mejora de la satisfacción del cliente, o a la retención de los mismos.
Esta transformación en el mundo de los negocios permite aumentar las capacidades humanas, automatizar procesos, mejorar las experiencias de los clientes y generar nuevos conocimientos a partir de los datos
¿Cómo aplicar IA generativa en los negocios?
Aplicar la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial exige una visión estratégica clara, una comprensión profunda de los objetivos y desafíos del negocio, y una sólida infraestructura de datos.
Además, implica la gestión de un ecosistema complejo de tecnologías, herramientas, plataformas y proveedores que deben ser evaluados e integrados de manera cuidadosa.
Es crucial contar con un liderazgo diverso y cualificado durante la planificación, implementación y pruebas, para asegurar un marco ético y una gobernanza de datos sólida.
Por lo tanto, implementar la inteligencia artificial generativa a nivel empresarial requiere contar con un ecosistema tecnológico confiable.
En este sentido, encontrar un socio de confianza con profundo conocimiento y experiencia es fundamental para diseñar la mejor estrategia posible.
Las empresas deben buscar impulsar la eficiencia y ofrecer mayor valor a través de la innovación colaborativa, modelos específicos de la industria, y soluciones que potencien experiencias óptimas para los usuarios.
Para lograrlo, en primer lugar, es importante poder construir bases y arquitecturas de datos confiables para diseñar la estrategia adecuada y es clave que los líderes empresariales tengan claridad sobre lo que quieren lograr para sus organizaciones.
Definir objetivos precisos, asegura resultados confiables. Es indispensable poder investigar e identificar la tecnología adecuada que mejor se adapta a las necesidades del negocio y preparar los datos para garantizar la calidad de los mismos.
Luego de tener definida la estrategia, es recomendable comenzar por implementar un caso de negocio que esté bien definido. Ése sería el punto de partida adecuado.
Documentar claramente el problema y los resultados esperados es esencial para evaluar las ganancias potenciales, los riesgos y la escala de la inversión. En esta etapa, es cuando se realizan las pruebas de validación y evaluación del proyecto, utilizando métricas que permitan identificar prob
Por último, antes de la salida a producción, es fundamental:
- evaluar el marco de IA responsable
- la privacidad & seguridad
- el escalamiento
- el monitoreo
- los indicadores de performance esperados
Al referirnos a IA generativa es indispensable proteger los datos y la clave para lograrlo es contar con talento especializado para evitar el uso indebido de datos de entrada sensibles o sesgados y monitorear la distorsión.
Proteger la información personal sensible de clientes o empleados, la propiedad y el capital intelectual debe ser una preocupación primordial.
En este contexto, debemos ser conscientes que somos testigos de la democratización de la IA al ver crecer el interés en todas las industrias sobre cómo implementar la tecnología de manera efectiva.
Expertos, especialistas, líderes y toda la comunidad técnica en general, tenemos que prepararnos para que el concepto de empresas inteligentes cobre más protagonismo.
*Por Nicolás Pantuliano, Chief Technology Officer de Kyndryl Argentina & Uruguay
