El ROI de la Inteligencia Artificial Aplicada: Cambiar los Negocios a una Nueva Marcha

La inteligencia artificial (IA) está en todas partes y todos hablan de ella, pero muy pocas empresas están entregando valor empresarial con la IA.

Hay una narrativa falsa hoy en día de que muchas organizaciones están adoptando la IA a un ritmo rápido cuando en realidad pocas están obteniendo valor de la tecnología. En 2022, Gartner informó que, en promedio, la mitad (54%) de los proyectos de IA llegan a la etapa de producción. Esto es un ligero aumento con respecto al informe de IA en organizaciones de Gartner de 2019, que determinó que el 53% de los proyectos de IA no llegan a la producción desde la etapa de prueba.

Los líderes empresariales ahora son escépticos sobre los beneficios de la IA porque invirtieron tiempo, dinero y otros recursos en la implementación de soluciones impulsadas por la IA, pero no han podido ver los resultados que esperaban. En lugar de renunciar a la IA por completo, lo que la mayoría de las empresas no puede permitirse hacer, las organizaciones deben reducir las inversiones en IA generalizada y centrarse en adoptar IA aplicada para lograr un ROI significativo en 2024.

El futuro es brillante con la IA – si puedes llegar al ROI

La IA seguirá desempeñando un papel crítico en toda la empresa, a pesar de las preocupaciones sobre su valor. Ahora no es el momento de dejar de acelerar, sino más bien es un buen momento para corregir el rumbo.

En OneStream Software, recientemente realizamos una encuesta a 800 líderes financieros de todo el mundo sobre su uso y percepción de la tecnología de IA en la industria, que reveló que más de la mitad (55%) de los encuestados estuvieron de acuerdo en que la IA se convertirá en un componente fundamental de los procesos financieros en los próximos cinco años. Los equipos deben encontrar soluciones impulsadas por la IA que puedan lograr un ROI significativo. Entonces, entra la IA aplicada.

La IA aplicada utiliza funcionalidades preconstruidas impulsadas por la IA para abordar una necesidad financiera o empresarial específica. Estas soluciones son más rápidas y eficientes para implementar porque se dirigen a un caso de uso específico, generan un ROI más alto y aceleran el tiempo hasta el valor. La IA aplicada se utiliza comúnmente en los equipos financieros para acelerar la velocidad y la precisión de los planes de demanda y los pronósticos de ingresos, detectar anomalías en los datos históricos y automatizar tareas rutinarias. Todo lo cual es extremadamente beneficioso en vista de la continua escasez de talento contable.

En general, la IA aplicada ofrece información valiosa sobre los factores internos y externos que influyen en el negocio, lo que permite a los líderes dirigir su organización con confianza. Estas perspectivas pueden reducir el riesgo, identificar nuevas oportunidades comerciales y mejorar efectivamente la toma de decisiones en general. Estas soluciones con fines específicos se destacan como poderosas herramientas comerciales para la empresa moderna.

Ventajas de la IA aplicada: velocidad y precisión

Las empresas necesitan información oportuna y precisa para respaldar la toma de decisiones confiada y ágil. Esta afirmación puede parecer obvia, pero muchos modelos de IA generalizados no se pueden implementar lo suficientemente rápido como para proporcionar la información necesaria para respaldar las decisiones que deben tomarse hoy.

A diferencia de la IA generalizada, la IA aplicada es más rápida para implementar y sus resultados suelen ser más precisos. Las organizaciones pueden implementar modelos de pronóstico impulsados por la IA en cuestión de días, lo que les da un acceso más rápido a información relevante y crítica para la misión para influir en el negocio.

En el lado de marketing, la IA aplicada puede proporcionar pronósticos de demanda más precisos por producto, canal, geografía y segmento de cliente, lo que permite un marketing más efectivo al dirigirse con precisión a segmentos de mercado específicos. Esta estrategia maximiza el impacto de las campañas y minimiza los recursos desperdiciados.

En el departamento de finanzas, los equipos pueden utilizar la IA aplicada para generar pronósticos de demanda más precisos para proporcionar una base sólida para la planificación financiera, lo que permite a las empresas asignar presupuestos de manera más efectiva y tomar decisiones de inversión más informadas.

La encuesta de finanzas impulsada por la IA también mostró que los líderes financieros globales creen que la IA ya ha proporcionado a sus equipos una toma de decisiones más rápida (49%), mejores perspectivas de datos (48%), una mejor calidad de resultados (48%) y una asignación de recursos optimizada (38%). Cuando la IA se utiliza para un caso de uso específico, puede ser significativamente más efectiva y práctica.

Despejar el camino de los desafíos de la IA

Si bien la IA aplicada ofrece un mejor ROI que la IA generalizada en la mayoría de los escenarios, todavía hay algunos desafíos restantes que tener en cuenta.

Los líderes empresariales tienen poca confianza en los resultados impulsados por la IA porque han sido decepcionados por los resultados poco impresionantes de la IA generalizada, como se mencionó anteriormente. Los líderes pueden haber experimentado una falta de transparencia en los modelos detrás de los resultados o no haber integrado la IA en los procesos comerciales debido a la falta de alineación de los modelos de IA y los valores comerciales. Es aquí donde la funcionalidad con fines específicos de la IA aplicada aumenta la velocidad hasta el valor y el ROI.

Una solución es proporcionar transparencia en los datos y los resultados derivados del modelo de IA aplicada. Los equipos pueden trabajar con socios tecnológicos para comprender la composición del modelo y realizar pruebas de escenarios para mostrar cómo determinaron el modelo más preciso. También, busque IA incorporada y con fines específicos, ya sea para finanzas o un departamento comercial específico, para permitir un consumo y análisis sin problemas.

La capacitación de los empleados es otro obstáculo al implementar la IA. Según el mismo informe de finanzas impulsada por la IA, casi un tercio (32%) de los líderes financieros de todo el mundo nombraron la implementación de la IA como el principal desafío, por encima de las regulaciones y procedimientos de privacidad de datos (31%). Las organizaciones deben asociarse con proveedores de tecnología que tengan las mejores prácticas y materiales de capacitación desarrollados para educar a los miembros del equipo. Un verdadero socio ayudará a abordar las necesidades de capacitación de los empleados en lugar de simplemente entregar las llaves de la máquina. La IA automática con fines específicos para finanzas o negocios también puede apoyar las brechas de habilidades al ofrecer flujos de trabajo incorporados y capacidades de retroceso para que los empleados tengan más apoyo mientras aprenden.

La privacidad y seguridad de los datos pueden no ser el principal desafío para la implementación de la IA, pero todavía están en la lista. La mayor preocupación aquí es que compartir datos confidenciales con herramientas de IA de propósito general, como ChatGPT, podría poner información sensible en manos de competidores y del público en general.

Para mitigar este riesgo, las empresas pueden aprovechar LLM y herramientas de IA de propósito general con estructuras de seguridad robustas que puedan integrarse con sistemas existentes que permitan a los usuarios consultar “datos curados” sobre sus clientes, finanzas, empresa o la aplicación de software que están utilizando. En esencia, hay formas de agregar guardrails sin exponer información altamente sensible.

Cambiar los negocios a una nueva marcha con la IA aplicada

El futuro de la IA sigue siendo brillante, ya que más líderes reconocen los beneficios de la IA para la productividad del equipo, la colaboración y el impulso de los resultados comerciales. Muchas organizaciones seguirán desafió a demostrar el ROI mientras limitan el gasto no esencial, considerando el panorama económico actual. Apúntate a la IA aplicada y a los proveedores de software que la incorporan en aplicaciones existentes para aumentar la productividad y resolver problemas comerciales del mundo real.

Las soluciones de IA aplicada pueden ayudar a las empresas a lograr los máximos resultados de su inversión y obtener perspectivas predictivas que les ayuden a crecer de manera rentable. Las empresas cambiarán a una nueva marcha con el ROI y la oportunidad que conllevan las funciones de IA con fines específicos.