El Ritmo de la IA: La Próxima Fase en el Futuro de la Innovación

Desde la aparición de ChatGPT, el mundo ha entrado en un ciclo de auge de la IA. Pero, lo que la mayoría de las personas no se dan cuenta es que la IA no es exactamente nueva, ha estado presente durante bastante tiempo. Incluso en los primeros días del motor de búsqueda de Google, la automatización estaba en el corazón de los resultados. Ahora, el mundo está empezando a despertar y a darse cuenta de cuánto la IA ya está integrada en nuestra vida diaria y cuánto potencial sin explotar todavía tiene.

El ritmo de la adopción y la innovación de la IA se está moviendo tan rápido, alcanzando alrededor de $1 billón en gastos, que mucha gente se pregunta si podemos anticipar con precisión la expansión de los modelos futuros, incluso dentro de dos años. Esto se ve impulsado aún más por empresas tecnológicas como Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle y OpenAI, que presentan una tras otra nuevas mejoras y modelos de IA para tratar de satisfacer la demanda de la industria. El fabricante de chips de IA Nvidia está creciendo tan rápido que su negocio no puede ser valorado adecuadamente.

Lo que sabemos sobre el ritmo de la IA es que, a medida que aumenta la cantidad de datos y mejora la calidad de los datos, también mejorará la capacidad de la IA para impulsar la innovación en las actividades comerciales, aplicaciones y procesos en todas las industrias. Para estimar dónde estará la IA en unos pocos años, primero debemos entender que los casos de uso de la IA son de dos tipos. El primero es que es una tecnología habilitadora, que mejora las soluciones existentes para hacerlas más eficientes, precisas e impactantes. El segundo es que la IA tiene el potencial de ser una tecnología innovadora, haciendo que los avances o soluciones inimaginables sean tangibles.

Reevaluando el Ritmo de la IA a lo Largo de la Historia

Aunque parece que el revuelo detrás de la IA comenzó cuando OpenAI lanzó ChatGPT en 2022, el origen de la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) se remonta a décadas atrás. Los algoritmos, que son la base de la IA, se desarrollaron por primera vez en la década de 1940, sentando las bases para el aprendizaje automático y el análisis de datos. Los primeros usos de la IA en industrias como la gestión de la cadena de suministro se remontan a la década de 1950, utilizando la automatización para resolver problemas en la logística y la gestión de inventarios. En la década de 1990, los enfoques basados en datos y el aprendizaje automático ya eran comunes en los negocios. A medida que avanzaba la década de 2000, tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA) simplificaron las tareas administrativas en muchas funciones comerciales complejas.

Luego vino ChatGPT. Es muy claro que la percepción de la IA ha cambiado debido a la IA generativa. Antes del surgimiento de la IA generativa, los consumidores no entendían los mecanismos de la automatización, y mucho menos el poder de la automatización para las empresas. La IA subyace a mucha de nuestra tecnología moderna, como el motor de búsqueda de Google. La mayoría de los consumidores confían en Google para proporcionar respuestas precisas a innumerables preguntas, rara vez consideran los complejos procesos y algoritmos detrás de cómo aparecen esos resultados en su pantalla. Pero ver es creer: con ChatGPT, el mundo empezó a ver casos de uso en la vida real. Sin embargo, todavía hay una concepción errónea de cuán integrada está la IA en nuestra vida diaria, incluso en el mundo empresarial. Como se mencionó anteriormente, la IA permite que la tecnología existente sea mejor, y al igual que los microchips de Intel, la IA se encuentra en el trasfondo de las tecnologías que usamos todos los días.

Si los líderes no pueden comprender la magnitud de la IA, ¿cómo pueden esperar adoptar con éxito la IA en sus operaciones comerciales diarias? Ese es exactamente el problema.

Desafíos de Adopción y Crecimiento

Si alguien le preguntara a una herramienta de GPT, “¿Qué dirán los profesionales de la compras y la cadena de suministro sobre la IA?”, probablemente resaltaría las brechas de conocimiento relacionadas con la adopción de la IA. A nivel global, la adopción de la IA aumentó exponencialmente en el último año, después de un crecimiento limitado en años anteriores. Durante los últimos seis años, solo el 50% de los líderes empresariales dijo que estaban invirtiendo en tecnología de IA en sus operaciones. En 2024, la tasa de adopción saltó al 72%, lo que muestra que los líderes empresariales están despertando al potencial de la IA para mejorar sus organizaciones en todas las líneas de negocio.

Sin embargo, para aprovechar al máximo el valor de la IA, se requiere más que simplemente desplegar soluciones de vanguardia. Necesita tener acceso a los datos adecuados, datos que proporcionen un contexto rico sobre los patrones de gasto empresarial real, el rendimiento de los proveedores, la dinámica del mercado y las restricciones del mundo real. El acceso inadecuado a los datos significa la vida o la muerte para la innovación de la IA dentro de la empresa. Al menos el 30% de todos los proyectos de IA generativa se espera que sean abandonados debido a la mala calidad de los datos, entre otros desafíos como controles de riesgo inadecuados, costos en aumento o valor empresarial poco claro. Pero hay muchos otros desafíos que las empresas enfrentan al adoptar la IA y llevarla a escala.

En las grandes organizaciones, desafortunadamente es común tener silos que pueden exponer a los negocios a riesgos importantes. Tomemos, por ejemplo, la industria de la cadena de suministro. La cadena de suministro juega un papel crítico dentro de la estrategia empresarial y, para las organizaciones globales grandes, la escala interconectada del sector es casi inimaginable. Si un aspecto del negocio opera en un silo, puede poner en riesgo a toda la organización. Si los equipos de la cadena de suministro no comunican los cambios en la demanda a sus proveedores, ¿cómo pueden los líderes esperar crear pronósticos precisos? Si el equipo de ventas no comunica los pronósticos actualizados a la compras, pueden asegurar contratos a largo plazo basados en información desactualizada, comprometiéndose con acuerdos que pueden no alinearse con la demanda actual de los clientes.

Ya sea un silo organizacional o informativo, la falta de comunicación puede llevar a un colapso en el servicio al cliente, crear ineficiencias y detener la innovación en general. La IA puede demostrar su valor al abordar estos silos: si su tecnología está conectada de manera eficiente, entonces sus empleados y proveedores también pueden estarlo.

Los líderes empresariales están invirtiendo activamente en soluciones impulsadas por la IA para impulsar la automatización de procesos, capacidades de aprovisionamiento estratégico, visibilidad y control del gasto, y rentabilidad general. Para encontrar el éxito con estas capacidades de la IA y alcanzar sus objetivos de gestión total del gasto, las empresas deben trabajar juntas para fomentar la transparencia y trabajar hacia un objetivo común.

La Próxima Evolución de la IA

En este momento, el mejor caso de uso de la IA que realmente impulsa la eficiencia y el crecimiento empresarial es la automatización de tareas administrativas simples. Ya sea que se trate de eficiencias en el flujo de trabajo, extracción y análisis de datos, gestión de inventarios o mantenimiento predictivo, los líderes se dan cuenta de que la IA puede acelerar tareas monótonas y que consumen mucho tiempo a velocidades y con precisión sin precedentes. Aunque parezca simple, cuando se aprovecha en industrias como la cadena de suministro o la compras, casos de uso como estos pueden ahorrar a las empresas innumerables horas y miles de millones de dólares.

Hemos hablado de la IA como una tecnología habilitadora, pero todavía hay un potencial sin explotar para que la IA se convierta en una tecnología innovadora. A medida que nos acercamos a un nuevo año, hay muchos avances de la IA que los líderes empresariales deben tener en cuenta en el horizonte.

Para la gestión de la cadena de suministro y la compras en particular, uno de estos avances será la mejora en la fuente autónoma. Al aprovechar la IA y otras tecnologías avanzadas, las empresas pueden automatizar tareas que tradicionalmente dependían de los humanos, como la fuente y la contratación, para impulsar la eficiencia y liberar recursos permitiendo que la IA analice vastas cantidades de datos, identifique tendencias y tome decisiones de fuente informadas en tiempo real. La fuente autónoma no solo ofrece ahorros de costos sin precedentes al ahorrar tiempo de los empleados, promover la eficiencia y reducir los errores, sino que también puede mitigar el riesgo de fraude y falsificación al garantizar continuamente el cumplimiento de los estándares éticos y de sostenibilidad.

Sin embargo, incluso antes de introducir la fuente autónoma, las empresas deben centrarse en ofrecer una experiencia de usuario (UX) que sea intuitiva, eficiente y fácil de navegar tanto para los equipos de compras como para los proveedores. Una vez que se crea una UX hiperpersonalizada, las empresas pueden implementar soluciones autónomas de manera coherente.

El resultado de la IA no es solo mejorar el ROI de las empresas, sino también mejorar la toma de decisiones, predecir patrones futuros y construir resiliencia. Los ejecutivos de nivel C en todos los sectores ven cada vez más la adopción de tecnologías de IA como esencial para transformar y garantizar el futuro de sus operaciones a través de la automatización. Con el tiempo, al igual que cualquier otra tecnología antes que ella, la IA se volverá cada vez más asequible mientras que el valor de su salida seguirá aumentando. Esto nos da muchas razones para ser optimistas sobre el futuro de la IA y el papel equilibrado que desempeñará en nuestras vidas, tanto en el ámbito empresarial como personal.