La IA generativa (GenAI) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de nuestras vidas y en una poderosa fuerza para generar valor dentro de las organizaciones. El potencial de la tecnología para acelerar la innovación y mejorar la eficiencia y la productividad se extiende a casi todas las funciones en todas las industrias. Existen amplias oportunidades para que las empresas la tengan en cuenta en su transformación digital, pero también para considerar el papel que desempeñará dentro del modelo operativo de su organización. Sin embargo, como la tecnología aún está en su infancia relativa, las empresas están luchando por encontrar la mejor manera de explotarla para generar valor comercial. El impacto a largo plazo de GenAI no siempre se comprende por completo, lo que plantea una cuestión de riesgo para las empresas. Con tantas aplicaciones potenciales, determinar el mejor enfoque para maximizar la inversión en IA es difícil. Además, los equipos pueden contar con recursos limitados para explorar GenAI frente a esta cautela, incluso cuando enfrentan la presión de ejecutar aplicaciones GenAI a gran velocidad mediante pruebas de concepto. En definitiva, las empresas que avanzan más rápido en GenAI no necesariamente lo están haciendo bien, así como las que parecen más lentas en el proceso pueden estar construyendo las mejores bases y barandillas para el éxito, al estar mejor informadas de los riesgos potenciales y reconocer la necesidad de una gobernanza y una planificación cuidadosa. Diseñar una estrategia detallada de GenAI es un paso que puede pasarse por alto en la carrera por mirar por delante del juego, y ser un pionero para obtener una ventaja competitiva debe equilibrarse con las posibles repercusiones. Abordar estos desafíos requiere una consideración cuidadosa de los casos de uso más prácticos y estratégicamente importantes de la IA, y cómo se alinean con los objetivos comerciales a largo plazo. Sobre la base de estos casos de uso sólidos y definidos, una estrategia de GenAI debe establecer las aplicaciones más relevantes para el negocio, perfilar el valor tangible que se puede extraer y garantizar que las personas, los procesos, la gobernanza y las tecnologías adecuadas estén disponibles para escalar las inversiones en GenAI y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos. En última instancia, será necesario revisar el modelo operativo a largo plazo de la organización para aprovechar realmente el potencial de esta tecnología. A pesar de la publicidad, las empresas se acercan a la IA con cautela Nuestra reciente investigación centrada en la industria reveló que GenAI está en la agenda de las salas de juntas del 96% de las organizaciones a nivel mundial, pero una proporción significativa de ellas (39%) están adoptando una actitud de «esperar y observar» para su adopción. Esta cautela podría explicarse por los importantes desafíos en torno a la implementación de aplicaciones GenAI, incluida la gobernanza, la seguridad y la privacidad de los datos. Muchas organizaciones también siguen explorando las posibilidades de la tecnología para su negocio y los mejores casos de uso en los que centrarse, con preocupaciones legítimas sobre el retorno de la inversión (ROI). Nuestra investigación reveló que GenAI tiene el mayor potencial dentro de las funciones de TI, ventas y servicio al cliente, y marketing, con el sector de alta tecnología liderando el camino en la adopción. La capacidad de GenAI para sintetizar enormes cantidades de datos puede ayudar a aumentar las habilidades de los empleados, mejorando su productividad y rendimiento. Los chatbots son actualmente la aplicación GenAI más utilizada (83%), con una enorme diversidad de aplicaciones que van desde el aumento de la experiencia del cliente, hasta asistentes de IA personalizados para consumidores y personal, o la mejora de los equipos de ventas a través de un producto y ofrece una herramienta de conocimiento. El 75% de los líderes empresariales buscan utilizar la tecnología para crear aplicaciones de datos más avanzadas y una proporción similar (71%) está utilizando IA para el resumen y la búsqueda de texto (70%). Estos casos de uso de la tecnología se están adoptando en múltiples sectores comerciales. Más allá de la productividad básica: desde el modelado 3D hasta los gemelos digitales y el metaverso, la tecnología GenAI puede transformar la experiencia del cliente, haciéndola más eficiente, personalizada y atractiva. Más allá de la idea limitada de lo que alguna vez fue un chatbot, algunos minoristas están experimentando con el uso de GenAI para crear visualizaciones de ropa basadas en las preferencias solicitadas por el cliente en cuanto a color, tela y estilo. Por ejemplo, en Capgemini en el Reino Unido estamos trabajando con organizaciones como el Aeropuerto de Heathrow para implementar soluciones GenAI para la experiencia del pasajero, respaldando sus operaciones con un servicio al cliente más rápido, integral y sensible para sus casi 80 millones de pasajeros cada año. En las industrias aeroespacial, manufacturera y de defensa, GenAI se está utilizando para mejorar el diseño de productos a través del modelado 3D. Al emplear modelos GenAI, los ingenieros y diseñadores pueden optimizar el proceso de diseño, creando estructuras innovadoras para aeronaves, naves espaciales y sistemas de defensa. Este enfoque permite la producción de componentes altamente eficientes y aerodinámicamente optimizados, mejorando el rendimiento general del producto final y reduciendo los costos. Otra aplicación atractiva de GenAI, cuando se combina con el modelado 3D, la computación espacial y la automatización del flujo de trabajo, es que se puede utilizar para crear experiencias virtuales únicas. El fabricante de chips Nvidia utiliza GenAI dentro de su plataforma Omniverse para crear mundos virtuales emocionantes en el metaverso. Esta tecnología se puede utilizar para crear medios relacionados con 3D para el entretenimiento y las demostraciones de productos, y para construir gemelos digitales o réplicas virtuales de productos, fábricas e infraestructura. El «metaverso empresarial» permite a los fabricantes replicar lo que pueden hacer en una línea de producción física en un entorno virtual, lo que les permite ejecutar simulaciones y probar cambios de productos virtualmente antes de aplicarlos a un producto físico. GenAI, combinada con gemelos digitales, también puede ayudar a desarrollar nuevos materiales modelando la solución y sus componentes, simulándola con un gemelo digital y haciendo los ajustes necesarios para crear el producto óptimo. Impulsar la innovación industrial con simulaciones y datos sintéticos Otro caso de uso poderoso con GenAI radica en su potencial para analizar enormes cantidades de datos para crear escenarios de prueba, simulaciones e incluso datos sintéticos. Esto ya lo explotan las empresas automotrices para mejorar el desarrollo de vehículos autónomos al generar y probar escenarios de seguridad y rendimiento, personalizar las características del vehículo y mejorar el mantenimiento predictivo. En los sectores de energía y servicios públicos, la tecnología también se puede utilizar para rastrear y predecir el uso de energía, mientras que en la industria farmacéutica puede acelerar significativamente el descubrimiento de fármacos. GenAI puede aprender las relaciones complejas en los conjuntos de datos originales y producir datos sintéticos que reflejen de manera más confiable estos patrones únicos. Los datos sintéticos son particularmente valiosos para las organizaciones que almacenan conjuntos de datos complejos de gran volumen o que están altamente reguladas, como las industrias de energía, servicios públicos o servicios financieros. Este enfoque permite que los algoritmos de IA almacenen las relaciones y los patrones en los datos sin la necesidad de guardar información a nivel individual, lo que garantiza la privacidad de los datos y mejora la seguridad. Un enfoque que priorice la estrategia para el éxito El «esperar y observar» solo durará un tiempo: la investigación de tendencias de inversión de Capgemini de enero de 2024 muestra que el 88% de las organizaciones globales perfiladas planean centrarse en la IA, incluida la GenAI, en los próximos 12 a 18 meses. Para poder aprovechar al máximo todas estas oportunidades, las empresas deben avanzar para integrar y escalar GenAI en su estrategia y operaciones organizacionales, ya que los pioneros pueden ganar considerablemente. Pero antes de experimentar con la tecnología, es esencial establecer una estrategia GenAI. Esto requerirá centrarse en los casos de uso de IA que se alineen con sus prioridades estratégicas e incorporar confianza y responsabilidad en sus sistemas de IA. También es fundamental adoptar un enfoque centrado en el ser humano para la implementación de la IA, incorporando la supervisión humana y la retroalimentación de los usuarios, y mejorando las habilidades de los empleados para garantizar que todos puedan aprovechar al máximo la tecnología. En un entorno de rápida evolución, una estrategia GenAI eficaz puede llevar a una empresa desde las aplicaciones iniciales hasta la madurez con confianza y abrir una gran cantidad de oportunidades. Steven Webb es el director de tecnología e innovación de Capgemini UK.