En el marco del Forbes IA Summit, evento en donde se habló sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial, se abordaron los avances, las oportunidades y los retos que representa la IA aplicada para las compañías que desean integrar esta tecnología en sus operaciones.
En el panel de “IA aplicada”, integrado por Alexis Superí, Director de Información y Tecnología de FrávegaTech, y Santiago Urrizola, CEO de Flux IT, se habló sobre como las empresas se encuentran utilizan la inteligencia artificial para optimizar sus procesos.
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Desafíos de la IA aplicada en las empresas
Urrizola destacó la importancia de comprender el nivel de madurez que tiene cada empresa antes de adoptar la IA para poder adaptar las distintas técnicas de IA a sus procesos. Además, agregó: “A medida que avanza el proceso, las compañías pueden empezar a implementar técnicas más avanzadas como machine learning o hasta modelos generativos como los LLM“.
También hizo hincapié en que la IA no es una solución mágica: “Hoy en día hay mucho hype alrededor de la inteligencia artificial, como ha pasado con otras tecnologías en el pasado”. También sostuvo que la realidad es que no todo se resuelve con esta herramienta, ni mucho menos con modelos lenguajes generativos.
El papel fundamental de la gobernanza de datos
Uno de los puntos en donde ambos especialistas coincidieron fue en señalar la importancia que tiene la gobernanza de datos en torno a la IA aplicada. Urrizola explicó que para que un modelo de IA funcione correctamente dentro de una empresa se necesita que los datos sean manejados de forma eficiente.
“Falta mucho trabajo previo en cuanto a cómo manejar los datos, cómo gobernarlos y cómo documentar los criterios que definen el contexto de esos datos”, reflexionó el CEO de Flux IT. “Sin una estructura adecuada, la IA no puede dar resultados óptimos”, enfatizó
Por otro lado, Alexis Superí, subrayó que la IA aplicada en una empresa depende principalmente de “transformar los procesos y la cultura dentro de la empresa para que la IA realmente agregue valor”.
IA aplicada en las empresas
Superí compartió algunos ejemplos concretos de cómo la inteligencia artificial está siendo utilizada en su organización. “Venimos trabajando hace años en sistemas de recomendación de productos en línea, utilizando IA para analizar el comportamiento de los usuarios y hacer recomendaciones personalizadas”, comentó. Además, reveló: “Eso ya está muy avanzado y está dando resultados positivos”.
Sin embargo, tanto Superí como Urrizola coincidieron en que la IA aplicada va mucho más allá de las recomendaciones de productos. El líder de desarrollo de soluciones tecnologías en FravegaTech mencionó que la automatización de procesos repetitivos, como los chatbots conversacionales, también mostraron un gran potencial. “Los chatbots no solo mejoran la eficiencia, sino que también optimizan la experiencia del cliente. Medimos un alto retorno de inversión en estos casos de uso”, destacó.
La importancia de los datos previos a la implementación
Otro de los aspectos que fueron discutidos durante este panel fue el rol de los datos en la IA aplicada. Urrizola señaló que uno de los errores más frecuentes a la hora de implementar esta herramienta en los procesos de una empresa es no haber preparado adecuadamente los datos del modelo.
“Lo que te falla no es la IA, es la falta de información”, enfatizó el CEO de Flux IT. Si los datos no están bien organizados, el modelo no puede tomar decisiones acertadas. En este contexto, la gobernanza de datos se torna fundamental.
IA aplicada: el futuro de las organizaciones
A pesar de los avances, ambos expertos coincidieron en que la IA aplicada en las empresas todavía se encuentra en una etapa de experimentación y aprendizaje.
Superí comentó que, aunque algunas soluciones, como los chatbots, ya están dando resultados, hay muchas áreas por explorar. “Estamos aprendiendo mucho sobre cómo utilizar la IA para mejorar la productividad de nuestros desarrolladores y para automatizar procesos más complejos”, agregó.
También se refirió a los retos que todavía existen en cuanto a la integración de la IA en la infraestructura tecnológica de las empresas: “Falta mucho para llegar a una instancia donde la inteligencia artificial esté completamente integrada en las compañías”. El especialista enfatizó que “estamos en una etapa de adopción, midiendo el impacto y haciendo pruebas”.
El costo de la inferencia y la sostenibilidad de la IA
“La IA no es gratis. Cuando llevas el uso de la inteligencia artificial al entorno corporativo, los costos se disparan”, explicó Urrizola. “Cada vez que le haces una pregunta a un modelo generativo, estás consumiendo tokens que no son baratos”, agregó.
Sin embargo, reconoció que el retorno de inversión es beneficioso para las empresas en muchos casos: “A pesar del costo, los beneficios que estamos viendo justifican la inversión, sobre todo en áreas como la automatización de procesos repetitivos”.
Por su parte, Superí hizo hincapié en que el uso responsable de la IA es necesario para su sostenibilidad a largo plazo. “Hoy estamos en una etapa donde la inteligencia artificial está siendo adoptada por un alto porcentaje de empresas tecnológicas. Sin embargo, aún estamos probando y aprendiendo sobre su viabilidad a largo plazo”, detalló.
La computación cuántica como el siguiente gran paso
Durante los últimos minutos del panel, ambos expertos señalaron que el futuro de la IA está directamente relacionado con los avances en hardware y computación cuántica. “El salto cualitativo que puede dar la computación cuántica sobre la IA será enorme. Nos permitirá procesar datos en paralelo de una manera mucho más eficiente”, dijo Superí mientras destacó a empresas como Google e IBM que ya se encuentran explorando este terreno.
Urrizola coincidió en que la computación cuántica va a ser fundamental para el futuro: “Este tipo de avances van a cambiar todo el panorama, no solo en términos de velocidad de procesamiento, sino también en la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos”.
