Negocios de IA en Asia

La introducción de ChatGPT marcó un momento decisivo para las empresas que adoptaban la inteligencia artificial, y destacó el potencial transformador de los grandes modelos lingüísticos (LLM). La capacidad de la IA para generar textos con calidad humana, automatizar procesos y generar información ha llevado a una rápida adopción en todas las industrias.

Fellows Fund, una empresa de capital de riesgo centrada en IA fundada por 25 expertos en IA, observa de cerca cómo las empresas aprovechan la IA para la innovación.

Este artículo cubrirá:

  • La evolución de la IA desde capacidades predictivas a generativas y de agente
  • El auge de las aplicaciones empresariales nativas de IA
  • Cómo las empresas afrontan los desafíos de la IA en la adopción de la IA generativa

Vamos a sumergirnos en ello:

La evolución de la IA: de predictiva a generativa y a agente

Las capacidades de la IA han evolucionado significativamente, creando nuevas oportunidades para que las empresas aprovechen estas tecnologías. Esta evolución se puede dividir en tres grandes eras:

  1. La era de la inteligencia artificial predictiva (década de 1990-finales de la década de 2000)
    La IA predictiva fue el punto de partida para muchas empresas, centrándose en el uso de datos históricos para pronosticar resultados futuros.

Las empresas de sectores como las finanzas, el comercio minorista y la atención sanitaria implementaron algoritmos predictivos para optimizar las operaciones, desde la previsión de la demanda hasta la evaluación de riesgos. Esta era marcó la utilidad de la IA para tomar decisiones comerciales informadas basadas en información basada en datos.

  1. Era de la IA generativa (década de 2010-actualidad)

La era actual de la IA generativa ha transformado el panorama para las empresas. Con modelos avanzados como GPT-3 de OpenAI, la IA ahora puede generar contenido nuevo, automatizar tareas creativas y mejorar la interacción con los clientes.

Esta era está impulsando una innovación significativa en la creación de contenido, el marketing, el servicio al cliente y más. La IA generativa también permite a las empresas ampliar los esfuerzos de personalización, mejorar la productividad y crear nuevas fuentes de ingresos a través de procesos automatizados.

La IA generativa suele compararse con avances tecnológicos como Internet y la computación en la nube. Su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos y producir resultados a gran escala la ha convertido en una piedra angular para muchas aplicaciones empresariales. Desde campañas de marketing personalizadas hasta generación de contenido impulsada por IA, las empresas están aprovechando la IA para mejorar la eficiencia y la participación de los usuarios.

  1. Era de la IA con agentes (emergente)

La era de la IA agente está en el horizonte, trayendo agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas con una mínima intervención humana.

Las empresas recurrirán cada vez más a la IA con agentes para automatizar operaciones, organizar flujos de trabajo y gestionar procesos digitales y físicos. Esta próxima evolución transformará el funcionamiento de las empresas, impulsando la productividad y permitiendo una toma de decisiones fluida en entornos en tiempo real.

A medida que la IA con agentes madure, las empresas se enfrentarán a desafíos a la hora de equilibrar la automatización con consideraciones éticas, transparencia y control. Pero aquellas que puedan integrar con éxito agentes autónomos verán importantes mejoras en eficiencia y escalabilidad.

El auge de las aplicaciones empresariales nativas de IA

Muchas empresas están pasando de productos mejorados con IA a aplicaciones nativas de IA (herramientas y sistemas creados desde cero con la IA como base). Este cambio está modificando fundamentalmente la forma en que las empresas abordan la resolución de problemas y la prestación de servicios.

A diferencia del software empresarial tradicional, en el que las funciones de IA se añaden como mejoras, las aplicaciones nativas de IA incorporan IA en todos los niveles. Estas aplicaciones están diseñadas para adaptarse dinámicamente a las necesidades de los usuarios, aprender continuamente y ofrecer servicios más personalizados e inteligentes.

Por ejemplo, Copiloto de Microsoft Integrado en Office 365 permite a los empleados utilizar indicaciones en lenguaje natural para generar documentos, presentaciones y análisis. En mi reciente entrevista con Microsoft Champaign – Adeel Khan 

#5 Teaser Microsoft AI Co-Pilot: ¿Cómo impulsar la transformación de la inteligencia artificial empresarial con Microsoft Copilot?

Aspectos destacados del episodio del podcast: 

  • Co-Pilot representa un cambio importante en las operaciones organizacionales.
  • Democratiza las capacidades de IA para gerentes y empleados.
  • Las experiencias personales con Co-Pilot resaltan sus beneficios prácticos.
  • Co-Pilot actúa como un asistente inteligente, mejorando la productividad.
  • Los profesionales de la salud se benefician de la capacidad de Co-Pilot para agilizar la documentación.

Similarmente, Gama y Clip de obraLas plataformas nativas de IA para presentaciones y edición de videos ofrecen a las empresas una mayor eficiencia en los procesos creativos a través de flujos de trabajo automatizados. Las empresas ahora pueden reducir las tareas que consumen mucho tiempo y, al mismo tiempo, mejorar la calidad de los resultados, lo que permite que sus equipos se concentren en objetivos estratégicos.

Las aplicaciones nativas de IA no se limitan solo a las mejoras operativas: también están transformando las experiencias de los clientes. Plataformas de atención al cliente impulsadas por IAPor ejemplo, las empresas pueden responder a las consultas de los clientes con mayor precisión y personalización, lo que genera experiencias de usuario más fluidas. A medida que las empresas integran estas soluciones nativas de IA, abren nuevas posibilidades en la optimización del flujo de trabajo y la innovación de servicios.

Cómo afrontar los desafíos de la IA en la adopción de la IA generativa
A pesar de las impresionantes capacidades de la IA generativa, las empresas enfrentan varios desafíos clave mientras buscan aprovechar todo su potencial:

  1. Precisión y confiabilidad
    Los modelos de IA generativa son conocidos por sus ocasionales imprecisiones, o “alucinaciones”, en las que la IA genera información plausible pero incorrecta. Para las empresas, especialmente las que trabajan en sectores regulados como el financiero o el sanitario, garantizar la precisión es crucial. Estos sectores requieren que los resultados de la IA sean consistentes y fiables, y reducir la incidencia de las alucinaciones será una prioridad para los proveedores de IA.
  2. Gestión y seguridad de datos
    Los datos son el elemento vital de cualquier sistema de IA, y gestionarlos de forma eficaz es uno de los mayores obstáculos para las empresas. Garantizar que los datos sean de alta calidad, seguros y que cumplan con normativas como el RGPD o la HIPAA es esencial para una adopción exitosa de la IA. La privacidad y la seguridad de los datos también son cuestiones fundamentales, ya que los sistemas de IA suelen procesar información confidencial que requiere un manejo cuidadoso.
  3. Complejidad de la integración
    Los sistemas de IA no son soluciones independientes: deben integrarse sin problemas en las infraestructuras de TI empresariales existentes. Esto requiere una planificación, personalización y escalabilidad cuidadosas para garantizar que los sistemas de IA puedan funcionar de manera eficaz dentro de ecosistemas empresariales complejos. Las empresas deben invertir en las herramientas y plataformas adecuadas para garantizar que las aplicaciones de IA sean adaptables y puedan evolucionar con las necesidades del negocio.
  4. Retorno de la inversión (ROI)
    Con el aumento de las inversiones en IA, las empresas se ven presionadas a demostrar un retorno de la inversión medible de sus iniciativas de IA. Esto puede resultar especialmente complicado en el caso de la IA generativa, donde los beneficios suelen distribuirse entre distintas funciones, como la automatización, la interacción con el cliente y la generación de contenido creativo. Las empresas necesitan desarrollar marcos sólidos para medir el impacto de la IA en la eficiencia, el ahorro de costes y el crecimiento de los ingresos.
  • La IA está evolucionando desde predictiva a generativa y ahora agente, ofreciendo a las empresas nuevas herramientas para automatizar procesos e impulsar la innovación.
  • Las aplicaciones nativas de IA están transformando el modo en que operan las empresas, permitiendo una mayor adaptabilidad, eficiencia y personalización.
  • Las empresas deben abordar desafíos clave de la IA (como la precisión, la gestión de datos y el retorno de la inversión) si quieren aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa.
  • A medida que la IA continúa evolucionando, las empresas que puedan navegar eficazmente las tendencias y los desafíos de la IA estarán mejor posicionadas para liderar en la próxima era de innovación empresarial.
Publicado por León Jiang
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