Inteligencia artificial execution

2024: ¿el año de la IA en Hispanoamérica?



La eficacia de la IA en el entorno empresarial depende de entender los factores clave para una implementación exitosa, conoce más.

E
n el contexto actual de nuestros mercados, la Inteligencia Artificial (IA) es frecuentemente objeto de promesas excesivas, muchas de ellas enmarcadas en terminología técnica compleja. Sin embargo, la verdadera necesidad de las empresas radica en encontrar soluciones prácticas y rentables que respondan a preguntas de negocio críticas. La eficacia de la IA en el entorno empresarial depende, entonces, de formular interrogantes pertinentes y entender los factores clave para una implementación exitosa.
de las implementaciones de inteligencia artificial no alcanza a cumplir con las expectativas de negocio previstas, lo que subraya la importancia de adoptar mejores prácticas en este ámbito, de acuerdo con una encuesta reciente de EY,.

Principios para una implementación efectiva de la IA

Basándonos en nuestra experiencia acumulada, destacamos tres principios fundamentales para el éxito en la implementación de la IA:

  • Las iniciativas de IA deben ser impulsadas por preguntas de negocio relevantes, idealmente respaldadas por la alta dirección. Cuestiones como el mejoramiento de ingresos a través de un conocimiento más profundo del cliente, la minimización del fraude mediante el análisis exhaustivo de patrones atípicos, o la optimización de la cadena de suministro mediante una predicción de demanda más precisa, son ejemplos de esto.

Expectativas para la IA en el 2024

Las tendencias indican que el 2024 será un año clave para la inversión en IA a nivel empresarial, marcando el paso de la fase de pruebas de concepto a la implementación a gran escala. Se prevé que en nuestra región, la mayoría de estas implementaciones se orientarán hacia la mejora de la productividad interna en áreas como la planificación, ventas, atención al cliente, gestión del talento y logística.

La Inteligencia Aumentada en el entorno laboral

Contrario a la preocupación generalizada sobre la IA reemplazando a los humanos y generando desempleo, observamos una realidad distinta en las empresas. La IA se está posicionando como un complemento a las habilidades humanas, liberando a los empleados de tareas repetitivas y permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor agregado.

Esto evidencia un enfoque de “inteligencia aumentada” donde la IA actúa como un copiloto, no como un piloto automático.

Casos de éxito

La realidad es que la IA es una tecnología transversal general y tienes aplicaciones a lo largo de todas las operaciones de las empresas. Pero en general hay cuatro casos de uso que siempre tienen mayores rentabilidades demostradas. 

La primera es el ciclo de vida del cliente, conocerlo, reconocer sus patrones más distintivos para poder captarlo, desarrollarlo, hacer venta cruzada y para prevenir su fuga y poder actuar antes de ello. 

El segundo es la prevención de fraude, analizar todas tus transacciones y prevenir sobre cuales son típicas y atípicas.  

El tercero es analizar patrones en todo tu back office de operaciones, cadena de suministro, cierras contables y financieros, prevención de la demanda, entre otros. 

Y el último es el más silencioso pero el más exitoso, ayudar a tus propios desarrolladores que están desarrollando tecnología para la empresa a que lo hagan más rápido. Los lenguajes de programación son un lenguaje en sí mismo y los programadores pueden tener copilotos que les ayuden a programar más rápido para que a su vez la empresa tenga tecnología más rápida, barata y más ajustada a sus necesidades.  

Legislación de la IA

Hay una realidad y es que la regulación está siendo más lenta que la disrupción tecnológica, y en ese sentido se podría decir que hay tres posiciones: la más liberal (como por ejemplo los mercados de Singapur o Estados Unidos), la situación más regulatoria (como la europea) y un intermedio (como Japón). Típicamente los países están regulando la IA bastante basados en la principal preocupación que está regulada en la ley de datos personales. En nuestra región las leyes de protección de datos personales han sido tomada de referencia de la europea, por tanto mi predicción es que la regulación de IA sobre la que nuestros países se irá acomodando también será similar a la europea, que es más restrictiva y regulada.  

Costos y Adopción de la IA

Desmitificando la percepción de que la implementación de IA es costosa, resaltamos que las implementaciones no requieren tanta inversión económica directa, como resiliencia y convicción para innovar de forma exitosa pensando en el medio plazo.

Se puede empezar entregando copilotos a tus empleados para que mejoren su día a día, desde 20 dólares mensuales por cada usuario.

US$305.9 mil millones 

se prevé que represente el tamaño de mercado de la Inteligencia Artificial para este 2024, alcanzando los US$738.8 mil millones para el 2030. 

Fuente: Statista 2023

71%

de las organizaciones ya están utilizando IA en sus procesos y están obteniendo el retorno de la inversión (ROI) dentro de los 14 meses posteriores a la implementación. Se informa un retorno del 250% de las inversiones en IA.

Fuente:  International Data Corporation 2023

Casos de uso

Uno de los gigantes de streaming utiliza IA para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios para recomendar contenido personalizado. Este sistema de recomendación aumenta la participación y retención de los usuarios, un factor crítico para su éxito.

Una de las cadenas de supermercados más grande del mundo emplea IA para optimizar su cadena de suministro al predecir la demanda, mejorar la gestión de inventario y reducir los costos operativos. Esto da como resultado una mejor disponibilidad del producto y una reducción del desperdicio.

Una reconocida plataforma de pagos emplea algoritmos de inteligencia artificial para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. Al analizar los patrones de transacciones y el comportamiento de los usuarios, la IA ayuda a prevenir pérdidas financieras y proteger las cuentas de los usuarios. 

Asimismo, destaca el sistema de recomendación impulsado por inteligencia artificial de uno de los más grandes e-commerce. Al analizar el comportamiento del usuario y el historial de compras, la empresa sugiere productos adaptados a las preferencias individuales, lo que aumenta significativamente las ventas.

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) está asociada con el despegue en los negocios pero la verdad que gran parte de los negocios que la adoptan no logran cumplir con las expectativas previstas. Para lograrlo, es necesario guiarnos al menos de tres principios fundamentales para una exitosa implementación de IA: (1) Preguntas de negocio apropiadas, (2) Gobierno de datos efectivo y (3) Adopción de metodologías ágiles. 

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