Es la palabra de moda, todos quieren saber cómo se usa y si de verdad los dejarán sin trabajo una vez implementada como promesa de desarrollo y evolución. La inteligencia artificial (IA) deja de ser una simple promesa de ciencia ficción para convertirse en una herramienta crucial en el mundo empresarial. El 86 por ciento de las organizaciones proveedoras de asistencia ya adoptan esta herramienta, según un informe de CB Insights, y no es difícil entender por qué.
Esta tecnología no solo tiene el potencial de transformar procesos internos, sino que también puede impulsar la productividad y eficiencia de manera significativa. Sin embargo, aunque la adopción de esta herramienta está en auge, su implementación exitosa depende de un enfoque personalizado que contemple las necesidades particulares de cada sector y empresa. Los riesgos.
Uno de los sectores donde los modelos de aprendizaje muestran un impacto inmediato es en el ámbito de la investigación médica. Empresas como Pfizer, que en México encabeza Juan Luis Morell, utilizan herramientas tecnológicas vinculadas a la IA para reducir los periodos de desarrollo de nuevos medicamentos, lo que resulta crucial en un sector donde los recursos y el tiempo son limitados.
IBM, que dirige Eduardo Gutiérrez en nuestro país, por ejemplo, destaca que este avance tecnológico puede ayudar a optimizar el diseño de fármacos y descubrir nuevas combinaciones prometedoras, lo que reduce considerablemente el tiempo y los recursos invertidos en los ensayos clínicos.
Sin embargo, aunque las ventajas de estos algoritmos avanzados son innegables en áreas de alta investigación, como la farmacéutica, no se puede aplicar la misma fórmula en otros departamentos, como los recursos humanos. La búsqueda de talento, la gestión de empleados y la retención son desafíos muy distintos de los que enfrenta un equipo de investigación y desarrollo.
De ahí surge la importancia de la personalización en la implementación de la IA. Como bien lo señala Creai, una consultora mexicana especializada en IA y liderada por Franco Palacios, la clave del éxito de esta tecnología no radica únicamente en la herramienta, sino en cómo se adapta a las particularidades de cada organización.
A nivel mundial, el 60 por ciento de las empresas que adoptan soluciones de modelos de aprendizaje reportan un aumento significativo en su productividad, según un informe de McKinsey. En México, por ejemplo, la adopción de esta innovación ayuda a las empresas a optimizar procesos y mejorar su competitividad.
Por otro lado, la mayoría de los éxitos son en sectores específicos como la logística, la banca y la investigación médica. Estas industrias tienen procesos estandarizados donde la IA puede integrarse fácilmente para reducir márgenes de error y automatizar tareas repetitivas. Un caso típico es el sector logístico, donde la optimización de rutas y la automatización de inventarios pueden generar ahorros inmediatos.
Pero el reto real para muchas empresas radica en sectores menos automatizables, como el comercio minorista o el marketing, donde las decisiones requieren un análisis más subjetivo y centrado en el consumidor. En estos casos, una implementación personalizada que contemple tanto los datos estructurados como los no estructurados, así como una integración humana en los procesos de toma de decisiones, es vital.
No todas las empresas pueden seguir el mismo camino que las empresas farmacéuticas o grandes firmas de tecnología. La IA, si bien es una tecnología con potencial revolucionario, no es una solución que funcione igual en todas las áreas. Es aquí donde los consultores y expertos en IA juegan un papel esencial. Empresas como Creai abren caminos en México al ofrecer soluciones a la medida, diseñadas específicamente para los sectores en los que operan sus clientes. Por lo pronto, otras industrias buscan la fórmula que les evite quedarse fuera de la conversación y no correr riesgos innecesarios.