Tecnologías emergentes

CEOs y CFOs, tomen nota: Los 3 pilares del éxito en la adopción de la IA generativa

Toma de un grupo de colegas de negocios reunidos en la sala de juntas.

Los líderes empresariales deben plantearse las preguntas adecuadas cuando utilicen la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la sala de juntas. Image: Getty Images

Kalin Anev Janse
Chief Financial Officer and Member of the Management Board, European Stability Mechanism (ESM)
José Parra Moyano
Alumni, Global Shapers Community, IMD Business School
Comparte:
Nuestro impacto
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial para acelerar la acción en Tecnologías emergentes??
La visión global
Explora y monitorea cómo Inteligencia Artificial y Robótica afecta a las economías, las industrias y los problemas globales
A hand holding a looking glass by a lake
Innovación mediante crowdsourcing
Involúcrate con nuestra plataforma digital de crowdsourcing para lograr un impacto a escala
Mantente al día:

Tecnologías emergentes

Este artículo es parte de: Centre for Financial and Monetary Systems
  • Para 2026, se prevé que más del 80% de las organizaciones habrán utilizado la inteligencia artificial generativa (GenAI) en alguna capacidad, frente a menos del 5% en 2023, pero solo el 16% lo hará con éxito.
  • El éxito de la implantación de GenAI depende de tres factores principales: el valor financiero que puede aportar a la organización, la disponibilidad de datos para entrenar los modelos de IA y el impacto en la fuerza laboral.
  • Los líderes empresariales deben centrarse en utilizar la GenAI para abordar problemas reales y no adoptar esta nueva tecnología por el mero hecho de adoptarla.

En 2026, más del 80% de las organizaciones habrán utilizado inteligencia artificial generativa (GenAI) en interfaces o aplicaciones en entornos de producción, un aumento exponencial desde menos del 5% en 2023, según el análisis de Gartner. Por lo tanto, la GenAI dominará los debates en la alta dirección en los próximos años, y los inversores y accionistas exigirán el uso de la tecnología lo antes posible.

Sin embargo, actualmente la mayoría de las iniciativas de IA no tienen éxito, y algunas proyecciones sugieren una tasa de fracaso de hasta el 80%. Es probable que fracasen aún más aplicaciones de GenAI, dada la novedad de la tecnología y la falta de experiencia en su uso. Confiando en estas cifras, podríamos extrapolar que, para 2026, alrededor del 20% de las organizaciones no habrán utilizado ninguna GenAI, alrededor del 64% la habrán utilizado y fracasado, y solo el 16% de ellas la habrán utilizado con éxito.

Estimación aproximada de la experiencia de las organizaciones con la IA.
Estimación aproximada de la experiencia de las organizaciones con la IA. Image: Elaboración propia

Entonces, ¿cómo deben plantear los líderes empresariales la adopción de la GenAI? Y ¿cómo pueden maximizar la probabilidad de un retorno positivo de la inversión para inversores y accionistas?

Por nuestra experiencia colaborando con empresas que utilizan GenAI en los sectores farmacéutico, sanidad, energía e industria pesada, sabemos que utilizar con éxito la IA y la GenAI requiere acertar en tres elementos: valor, datos y personas.

Ilustración de los tres pilares de una buena estrategia de GenAI.
Los tres pilares de una buena estrategia de GenAI. Image: Elaboración propia

Valor financiero

La pregunta sobre el valor es engañosamente sencilla: "¿Qué valor financiero pretende generar nuestra organización con este producto o servicio de GenAI?". Decimos que es engañosamente simple porque es fácil lanzar iniciativas para utilizar la GenAI por el mero hecho de utilizarla, sin evaluar el valor financiero que esto pretende crear.

Seguir este enfoque erróneo equivale a "buscar un problema para encontrar una solución", que es lo que muchas organizaciones han intentado hacer con la tecnología blockchain. Por lo tanto, el primer paso que deben dar los líderes de la alta dirección es identificar los problemas reales de su organización, evaluar el valor financiero que la resolución de ese problema aportaría a la organización y, a continuación, buscar posibles soluciones a ese problema.

Entre los ejemplos de usos económicamente valiosos de GenAI se incluyen el análisis de documentos públicos de la competencia para encontrar información que de otro modo permanecería oculta y la gestión de clientes a través de servicios de chat.

Datos clave

Las soluciones de GenAI -como cualquier solución de IA- se basan en algoritmos entrenados a partir de datos. Los datos permiten a los algoritmos reconocer patrones y hacer predicciones. Por lo tanto, un modelo de IA de cualquier tipo (incluido un modelo de GenAI) requiere datos suficientemente representativos relacionados con el problema que se está tratando de resolver.

En esta fase pueden surgir problemas de privacidad, pero varios proveedores ofrecen soluciones que permiten el uso seguro e interno de datos propios para entrenar IA propia. Así es como el Mecanismo Europeo de Estabilidad utiliza la generación de ideas impulsada por GenAI con datos propios.

Los líderes empresariales deben determinar si disponen de los datos necesarios para desplegar modelos de GenAI. Si no lo disponen, deben planificar la adquisición de datos, entendiendo al mismo tiempo que el progreso sin ellos puede no tener éxito. Si los datos son suficientes, el siguiente paso es centrarse en el tercer pilar: las personas.

Potenciadores de personas

La percepción que la gente tiene de la IA es muy heterogénea y oscila entre el puro entusiasmo y el miedo más absoluto. Los líderes empresariales deben considerar si la solución de GenAI que están desarrollando complementará o sustituirá a las personas de su organización.

Sin entrar en debates sobre el aumento de ingresos frente a la reducción de costes o sobre qué es lo "correcto" hacer, los líderes empresariales deben decidir si quieren hacer lo que están haciendo con menos recursos, y sustituir así a parte de su personal por el sistema de GenAI, o hacer más de lo que están haciendo con los mismos recursos, potenciando los recursos humanos de los que disponen.

Como es lógico, las organizaciones que opten por la sustitución se enfrentarán a la oposición interna, algo que podría resultar contraproducente y comprometer la adopción de una solución de GenAI, que de otro modo sería un éxito.

¿Has leído?

El futuro ya está aquí

El camino hacia la adopción con éxito de la GenAI presenta un reto importante, ya que solo se espera que relativamente pocas empresas utilicen esta tecnología con eficacia.

Aunque la GenAI no consiga el objetivo previsto, puede aportar a la organización conocimientos útiles que fomenten éxitos posteriores. Sin embargo, abordar las cuestiones relativas al valor financiero, los datos clave y el empoderamiento de las personas puede contribuir a un camino más directo hacia la adopción con éxito de esta nueva tecnología.

Los debates sobre la IA deben aterrizar hoy en la sala de juntas. Los líderes empresariales que inicien la conversación y formulen las preguntas adecuadas liderarán el futuro de la IA; los que no lo hagan se quedarán atrás. Ahora es el momento de actuar.

No te pierdas ninguna actualización sobre este tema

Crea una cuenta gratuita y accede a tu colección personalizada de contenidos con nuestras últimas publicaciones y análisis.

Inscríbete de forma gratuita

Licencia y republicación

Los artículos del Foro Económico Mundial pueden volver a publicarse de acuerdo con la Licencia Pública Internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, y de acuerdo con nuestras condiciones de uso.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.

Comparte:
World Economic Forum logo
Agenda Global

La Agenda Semanal

Una actualización semanal de los temas más importantes de la agenda global

Suscríbete hoy

Puedes anular tu suscripción en cualquier momento utilizando el enlace que figura en nuestros correos electrónicos. Para obtener más información, consulta nuestro Política de privacidad.

¿Cómo puede optimizarse la IA generativa al servicio de las personas y los procesos?

May Habib

13 de junio de 2024

Sobre nosostros

Eventos

Medios

Socios y Miembros

  • Únete

Ediciones en otros idiomas

Política de privacidad y normas de uso

© 2024 Foro Económico Mundial