Transformar las operaciones empresariales con GenAI: comienza con la estrategia, luego escala

Ya sea para hiperautomatizar tareas rutinarias o potenciar productos y servicios, las empresas adoptan cada vez más la inteligencia artificial generativa (GenAI) para obtener ventaja competitiva. Pero implementar GenAI con éxito es más fácil decirlo que hacerlo. Requiere una estrategia bien definida y una comprensión profunda de las necesidades del negocio y los requisitos de datos.

La primera pregunta que deben hacerse las empresas es qué áreas de su organización se beneficiarían más de GenAI. ¿Deben centrarse los proyectos iniciales en mejorar operaciones internas, como hacer más eficientes los departamentos de marketing o RR. HH.? ¿O deben ser orientados al cliente, como optimizar el centro de llamadas o mejorar la presencia digital general de la empresa?

Sea cual sea el caso de uso, como primer paso, GenAI puede ser muy eficaz para optimizar y agilizar procesos y flujos de trabajo empresariales complejos. En industrias como la sanidad, tecnología, manufactura y retail, existen procedimientos intrincados que abarcan múltiples departamentos y agencias. Las empresas están empezando a identificar lugares donde la generación, análisis y resumen de contenido con IA pueden automatizar traspasos entre equipos y acelerar plazos y resultados.

Un cliente con el que trabajamos, un gran proveedor sanitario que gestiona la programación de citas de radiología para hospitales, ha logrado ganancias masivas de eficiencia con IA. Programar una sola cita de radiología implica evaluar docenas de parámetros distintos, como disponibilidad de médico, equipamiento y paciente —un proceso que antes tomaba 8 a 10 minutos en promedio. Al usar GenAI para analizar rápidamente todos los puntos de datos, el proveedor ha reducido el tiempo de programación a solo 2 o 3 minutos. Es un gran avance. Para un proveedor de alto volumen, reducir el tiempo de programación incluso unos minutos por cita se traduce en millones de dólares en ahorro de costes anuales.

Pero la realidad es que la mayoría de las organizaciones necesitarán aprender a caminar con GenAI antes de poder correr. Hace más de una década, la consultora McKinsey desglosó las etapas de la innovación en tres horizontes. El primero, que ocurre durante el primer año o dos, es la innovación incremental, que implica mejoras graduales u optimizaciones a productos, servicios o procesos existentes. El segundo horizonte, que ocurre en los siguientes dos a cinco años, es la exploración y descubrimiento de nuevas expansiones. El tercer horizonte, típicamente de cinco a diez años, implica imaginar y crear modelos de negocio u oportunidades de mercado completamente nuevos que no existían antes.

Creo que estos horizontes de innovación siguen siendo válidos, pero sus plazos se acelerarán enormemente en la era de GenAI. De hecho, según un informe reciente de IDC, el 92 % de los despliegues de IA toman 12 meses o menos, con organizaciones obteniendo un retorno promedio de su inversión en 14 meses.

Ver también: Obtener capas de valor de aplicaciones GenAI

5 pasos para aprovechar GenAI en el negocio

Si bien los beneficios potenciales de GenAI son enormes, operacionalizar y escalar la tecnología con éxito requiere un enfoque pragmático con objetivos claros. Aquí hay cinco pasos para lograr resultados positivos en tu despliegue de GenAI.

1: Garantizar la precisión de la IA

Un desafío crítico que enfrentan las empresas es verificar la precisión y fiabilidad de los resultados generados por IA. La mayoría de los modelos de IA, como ChatGPT, incluyen avisos de que su contenido puede ser inexacto o erróneo. Por eso las empresas aún necesitan humanos en el bucle para revisar y validar la precisión de los resultados de la IA.

La buena noticia es que hay nuevas herramientas en el mercado que permiten a los humanos evaluar contenido generado por IA, dar retroalimentación sobre qué es preciso frente a inexacto, y ajustar continuamente los modelos. Tener un grado de supervisión humana será esencial para generar confianza y rendición de cuentas a medida que GenAI se operacionalice en los flujos de trabajo empresariales.

2: Cuantificar el caso de negocio

Otra consideración clave es el ROI. Debes analizar si debes invertir energía en hacer algo con IA que de otro modo podría hacerse mediante automatización tradicional o flujos de trabajo existentes. ¿Cuánto dinero gastas para lograr algo que podría hacerse de forma más sencilla?

Más allá del ROI financiero, las empresas deben mapear el ahorro potencial de tiempo al usar IA para generación de contenido, análisis y otras tareas. Si quieres generar y analizar contenido usando IA, ¿cuántas horas ahorrarías frente a hacerlo manualmente? ¿Cuál es la reducción total de tiempo para ese proceso de negocio? Entonces puedes mapear esos ahorros de tiempo a ahorros de costes. El ahorro de tiempo y coste habilitado por agilizar procesos con IA puede ser un motor convincente. Sin embargo, esos ahorros pueden variar mucho entre casos de uso y dominios.

3: Encontrar un socio experimentado

La rápida evolución de GenAI en los últimos 18 meses ha causado comprensiblemente confusión. Inicialmente, se hablaba de construir modelos personalizados internamente. Pero eso es similar a crear tu propia plataforma de aplicaciones móviles. Es claramente un esfuerzo excesivamente complejo y costoso para la mayoría de las empresas.

El enfoque más sensato para la mayoría de las organizaciones es ejecutar proyectos de prueba de valor (POV). A diferencia de una prueba de concepto que valida la tecnología en sí, un POV demuestra el valor concreto que tu negocio puede obtener aprovechando GenAI para casos de uso específicos. No te atasques probando lo ya establecido —que estos modelos funcionan. Enfócate en demostrar su valor para tus operaciones.

Para ejecutar un POV efectivo, aprovecha la experiencia de socios y proveedores de servicios de TI con profundo conocimiento del dominio GenAI respaldado por plataformas probadas como Microsoft, Google o AWS. Estos especialistas aportan valiosa experiencia en la implementación de soluciones similares para otros clientes.

4: Priorizar la calidad de los datos

La clave para obtener buenos resultados con GenAI es la preparación de datos. Se trata de la calidad, disponibilidad, organización y gobernanza de tus datos, más que solo del proceso de entrenamiento en sí. La conclusión es que es imposible tener éxito con IA si tus datos son de mala calidad o no están disponibles.

Muchos CXOs siguen escépticos sobre cómo GenAI puede funcionar eficazmente con sus datos, dado que los grandes modelos de lenguaje suelen preentrenarse con datos de internet. Esta noción necesita desmitificarse. Los modelos de IA pueden operar bien con los datos de una organización siempre que estén correctamente estructurados. La parte importante es tener datos de alta calidad, bien organizados y listos para usar.

5: Implementar barreras de seguridad para la IA

GenAI puede ser impredecible. Puede reforzar sesgos, poner en riesgo la privacidad y llevar a decisiones poco éticas. Este es uno de los impedimentos más formidables para la adopción generalizada. Pero el desafío puede superarse si las consideraciones éticas, el sesgo de datos y problemas similares se abordan cuidadosamente. Por ejemplo, el muy discutido problema del habla inesperada y no deseada. Ahora hay herramientas que proporcionan los medios para controlar y filtrar discursos relacionados con odio, violencia o autolesión. Dichas herramientas son fundamentales y generarán confianza en los usuarios.

En particular, los grandes proveedores tecnológicos como Microsoft, Google y AWS, así como muchas startups, están desarrollando herramientas y complementos para ayudar a desplegar soluciones GenAI con barreras de seguridad ya implementadas. El objetivo de estas tecnologías es asegurar que los usuarios se preocupen menos por filtrar salidas sesgadas y bloquear contenido abusivo. Esa tarea se maneja entre bastidores. Pero las herramientas de seguridad de IA aún están en sus primeras etapas. Implementar barreras robustas requerirá un esfuerzo significativo para cualquier negocio que busque capitalizar GenAI.

Ver también: Más allá de las palabras de moda: una mirada más profunda a GenAI

Conclusión final

GenAI está transformando los negocios en tiempo real. Y las organizaciones que no se suban al tren se quedarán atrás. Pero las empresas que se apresuren a adoptar GenAI deben mirar —y planificar— antes de saltar. Siguiendo estos cinco pasos y manteniéndose al día con las últimas tendencias y mejores prácticas, las empresas pueden desbloquear el potencial transformador de GenAI para impulsar mayor innovación, eficiencia y crecimiento.