La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han pasado de ser conceptos disruptivos a convertirse en pilares fundamentales para evolucionar los modelos de negocio y entrega de valor. Más que herramientas tecnológicas, la IA se ha convertido en un habilitador estratégico para lograr resultados diferenciales. Según un análisis de Gartner, organizaciones que integran la IA en su estrategia empresarial no solo optimizan procesos, sino que desbloquean nuevas fuentes de valor y diferenciación en un entorno competitivo.
El valor estratégico de la IA
Para muchas empresas, la IA representa una oportunidad para transformar modelos de negocio, procesos y experiencias de cliente. Sin embargo, no todas las implementaciones tienen el mismo impacto. Gartner destaca cinco áreas clave en las que los proyectos de IA pueden generar valor:
- Innovación: Permite abordar problemas antiguos con soluciones novedosas. Por ejemplo, los modelos de recomendación de Amazon generan entre un 15% y un 20% de su facturación anual al personalizar experiencias de compra.
- Exploración: Descubrimiento de patrones transformadores en datos, como el caso de una empresa marítima que redujo un 90% sus costos de detección de anomalías.
- Prototipado: Desafiar el status quo con soluciones radicales. Un ejemplo es el uso de IA por aerolíneas para optimizar la sobreventa de boletos y minimizar pérdidas.
- Refinamiento: Mejorar continuamente los modelos existentes en producción para mantener competitividad y relevancia.
- Prevención y respuesta: Identificación temprana de riesgos para evitar crisis costosas.
Barreras y oportunidades
A pesar de su potencial, la implementación de IA no está exenta de desafíos. Se estima que el 75% de los proyectos de IA se estancan en la fase de prototipo debido a la falta de alineación entre equipos técnicos y estratégicos. Para superar este obstáculo, Gartner recomienda:
- Estrategias potenciadas con IA: No se trata de crear una estrategia para la IA, sino de integrarla en la estrategia de negocio existente.
- Hipótesis de valor: Definir claramente cómo cada caso de uso impactará en KPIs relevantes.
- Gestión activa: Monitorear y ajustar continuamente los proyectos antes, durante y después de su despliegue.
Casos de éxito y aprendizajes
Las organizaciones que logran resultados significativos suelen seguir ciertas prácticas:
- Priorizar casos de uso de alto valor: Por ejemplo, para Total Energies una solución de Machine Learning, aplicada a 30 pozos durante el primer año, le ofreció ahorros de más de USD 270.000. Asimismo, Iron Mountain redujo en un 40% los tiempos de liquidación de cuentas gracias a la predicción temprana de pagos atrasados.
- Fomentar el aprendizaje continuo: Equipos de IA exitosos no solo exploran datos, sino que también iteran rápidamente para maximizar su impacto.
- Adoptar IA generativa: Herramientas como asistentes de codificación o generación de contenido están acelerando procesos y liberando tiempo para tareas de mayor valor.
Mirando hacia el futuro
Con el crecimiento de la IA generativa y su integración en aplicaciones empresariales, los líderes de negocio y de IT deben preguntarse:
- ¿Estamos priorizando los casos de uso correctos?
- ¿Cómo podemos aprovechar nuestros datos para construir ventajas competitivas?
- ¿Estamos capacitando a nuestros equipos para liderar en esta nueva era?
En un contexto donde la diferenciación depende de la capacidad para adaptarse e innovar, la IA no es solo una herramienta, sino una ventaja estratégica.