- La mayoría de los ejecutivos de estas empresas considera que en un lapso de tres a cinco años capturarán el valor total de sus inversiones.
- Los usos prioritarios de la IA Gen se centran en recopilación y análisis de datos, personalización de contenidos, chatbot de cara al cliente, entre otros.
La cantidad de organizaciones, a escala mundial, que buscan soluciones para impulsar la productividad con inteligencia artificial generativa se cuadriplicó en el último año, según revela el estudio “De prometedor a productivo: resultados reales de la generación de IA en los servicios” de McKinsey & Company. Mientras que en 2023 solo el 11% de las empresas se mostraban interesadas en aplicar esa tecnología, en el 2024 el porcentaje se elevó al 45%.
En una encuesta realizada en febrero de 2024, a 150 ejecutivos de grandes empresas norteamericanas y europeas, los encuestados dijeron que su organización había ampliado un caso de uso de IA generativa en parte operativa de las empresas.
Una encuesta separada, realizada en abril de 2024 a más de 250 líderes de funciones corporativas en todo el mundo, encontró que a las operaciones de servicios les está yendo un poco mejor. Eso sí, un 66% de los ejecutivos concuerdan en que la captación total de la inversión que realizaron en inteligencia artificial generativa durante el 2024 la verán por completo en un plazo estimado de tres a cinco años.
Los primeros éxitos como estos revelan tres tareas críticas a la hora de configurar la IA generativa para su escalamiento en toda una organización. La primera es diseñar una estrategia operativa coherente y disciplinada para implementar la IA Gen. Eso significa priorizar los casos de uso para obtener valor a largo plazo, centrándose en su potencial, no solo para transformar puntos o dominios de procesos específicos, sino también para reimaginar flujos de trabajo completos.
En segundo lugar, para mantener un impacto amplio a lo largo del tiempo, las empresas podrían centrarse en los habilitadores que apoyan a los humanos que hacen que la IA generativa funcione, proporcionando la infraestructura de gobernanza y desempeño necesaria y, al mismo tiempo, invirtiendo en la gestión del cambio y una cultura de innovación continua.
La tercera tarea es la culminación de las dos primeras: integrar cuidadosamente herramientas de IA de generación con capacidades humanas para crear las soluciones más avanzadas, como agentes o copilotos autónomos de IA Gen. Los más exitosos pueden abordar cada paso de un flujo de trabajo complejo. En un banco, por ejemplo, un agente de inteligencia artificial ahora redacta memorandos de riesgo crediticio, lo que puede aumentar los ingresos por gerente de relaciones en un 20%. Y un copiloto en el departamento de finanzas de un fabricante de bienes de consumo está reduciendo los gastos operativos relacionados con la planificación y el análisis financieros entre 6 y 10 millones de dólares.
Los usos prioritarios de la IA Gen se centran en recopilación y análisis de datos, personalización de contenidos, chatbot de cara al cliente, entre otros.
Con tantas empresas que ya están invirtiendo en IA generativa, la pregunta no es por dónde empezar, sino cómo encontrar rápidamente el potencial de la IA Gen y empezar a obtener sus recompensas. Para las empresas que aún no han ampliado la IA generativa en sus operaciones, existe una necesidad urgente de centrarse. Al mismo tiempo, la tecnología de IA generativa avanza tan rápidamente que las empresas a menudo pueden encontrar oportunidades simplemente reevaluando su situación con un ritmo de dos a tres meses.
Con un mejor rendimiento, una mayor especialización y accesibilidad, la IA generativa puede revolucionar las operaciones de servicios en todas las industrias
