Cambio de rumbo: las empresas se orientan hacia la IA aplicada para obtener retorno de la inversión

La era de la IA aplicada ya está aquí y avanza rápidamente. Cada día parece haber un nuevo avance en IA, ya sea IA multimodal, GPT-4o o IA agencial. Con la política federal... cambiando para permitir Para un mayor desarrollo de la IA, esta ola de innovación no se detiene, apenas está comenzando. Estamos entrando en una fase en la que la IA se desarrolla con un impacto real en el mundo real.

Pero aunque los titulares todavía se centran en El potencial de la IA para reemplazar trabajos humanosLa realidad para los próximos años es mucho más práctica: la adopción de IA generativa estará impulsada por herramientas que ayuden a los humanos, No Reemplázalos. Estos agentes de IA están preparados para asumir tareas repetitivas o que requieren un gran volumen de datos, liberando tiempo para que las personas se concentren en el pensamiento y la toma de decisiones de alto nivel.

¿Qué pueden hacer las empresas con la IA aplicada? Actualmente, estamos presenciando una transición del desarrollo teórico a la implementación práctica. La IA aplicada no se trata solo de innovación, sino también de impacto. El enfoque ya no se centra únicamente en lo que la IA puede hacer, sino en cómo integrarla en los sistemas cotidianos para generar valor empresarial de forma fiable y responsable.

La oportunidad de la IA reside en los datos

La IA tiene el potencial de liberar uno de los activos más infrautilizados en las empresas modernas: los datos. Las organizaciones almacenan grandes cantidades de datos; de hecho, El 64% gestiona al menos un petabyte de datos y el 41% lo supera con al menos 500 petabytes de datos.En lugar de almacenar esta información, la IA puede analizarla y extraer información de ella para ayudar a los líderes a tomar decisiones informadas y mantenerse a la vanguardia de la competencia.

Por ejemplo, una gran barrera para la previsión de ventas e ingresos es la introducción manual de datos. Existen sistemas que antes abordaban estas laboriosas operaciones comerciales, pero no están preparados para gestionar grandes volúmenes de datos ni cuentan con las herramientas necesarias para utilizarlos con precisión. No pueden adaptarse a los volúmenes de datos actuales ni ofrecer información práctica en tiempo real. Con la IA, estas tareas pueden automatizarse de principio a fin, extrayendo información de múltiples fuentes, identificando tendencias y generando previsiones precisas con mínima supervisión humana.

La automatización de estas operaciones ofrece más beneficios que simplemente dar a los empleados más tiempo para realizar otras tareas. También centraliza las operaciones comerciales y la gestión de datos, y elimina la posibilidad de errores humanos, lo que en última instancia se traduce en decisiones mejor informadas y resultados más fiables.

Si bien muchas empresas poseen grandes cantidades de información que podrían fundamentar una mejor toma de decisiones, a menudo carecen de la infraestructura o las herramientas para analizarla eficazmente. Esto se debe a que los sistemas heredados no fueron diseñados para soportar entornos de datos dinámicos basados ​​en IA, y la mayoría de los equipos no están preparados para cubrir esa necesidad por sí solos. La IA aplicada ofrece una vía para convertir estos datos desaprovechados en una verdadera ventaja estratégica.

La precisión es el riesgo fundamental en las empresas

Para las empresas, el principal reto para la verdadera adopción de la IA es la precisión. La mayoría de los flujos de trabajo empresariales, especialmente en sectores como finanzas y ventas, requieren una precisión extremadamente alta. Las herramientas de IA generativa actuales, si bien potentes, aún no son lo suficientemente fiables como para operar de forma autónoma en entornos empresariales de alto riesgo. Incluso un pequeño error puede suponer un riesgo significativo. Por eso, el trabajo humano sigue siendo esencial para garantizar la calidad, la responsabilidad y la confianza.

Lo que está en juego es claro: El 97% de los líderes de ventas y finanzas Coincido en que los datos correctos facilitarían enormemente la elaboración de pronósticos precisos. Pero la IA solo es tan buena como los datos con los que se entrena. Garantizar la calidad y la relevancia de los datos es clave para obtener un verdadero retorno de la inversión (ROI) de los sistemas de IA. El principio de que entra basura, sale basura sigue vigente, especialmente en IA.

Dicho esto, la IA puede reducir el error humano en la previsión y revelar información difícil de detectar manualmente. Cuando se integra correctamente, la IA puede automatizar las funciones principales de previsión, eliminar sesgos y lograr un nivel de consistencia que los procesos manuales no pueden lograr.

El futuro del éxito empresarial reside en la combinación de la supervisión humana y la inteligencia artificial. La IA puede identificar las señales más importantes, priorizar a los clientes potenciales de alto potencial y recomendar los mejores pasos a seguir. Pero son los representantes humanos quienes construyen relaciones, interpretan los matices y, en última instancia, cierran los tratos. Las empresas que logren este equilibrio entre aprovechar la IA para optimizar la estrategia y liberar la creatividad humana, en última instancia, ofrecerán pronósticos más precisos, mejores experiencias de cliente y mejores resultados de ventas.

El futuro de la IA Agentic en los negocios

De cara al futuro, los líderes deben priorizar estrategias de IA que equilibren la ambición con la responsabilidad, generando un valor real y medible. No se trata solo de lo que la IA puede hacer, sino de cómo se integra con los flujos de trabajo humanos para resolver problemas empresariales significativos a gran escala.

La IA agéntica es una de las formas más potentes de IA aplicada. Hoy en día, los profesionales tienen dificultades para analizar sus datos eficazmente y extraer información práctica que les permita operar con mayor eficiencia. Al identificar oportunidades, adaptar estrategias y ejecutar tareas de forma autónoma, los sistemas agénticos brindan a los equipos la libertad de centrarse en el trabajo de alto impacto. sin sacrificando la supervisión o la precisión.

Aquí es donde la IA puede tener un impacto significativo en las empresas el próximo año y en adelante. La IA aplicada, especialmente cuando se basa en datos sólidos y se guía por el criterio de expertos, puede alcanzar nuevos niveles de eficiencia, precisión e innovación. La verdadera oportunidad no reside en la publicidad: reside en desarrollar herramientas de IA fundamentadas, específicas y diseñadas para resolver problemas relevantes.