Los diferentes sectores del tejido empresarial no son homogéneos en cuanto a su digitalización:

• Sectores plenamente digitalizados dado que el componente digital forma parte de su modelo operativo como telecomunicaciones, tecnologías de la información o medios de comunicación o sectores que se encuentran finalizando sus planes de transformación digital con recursos dedicados, y que buscan mejoras en el negocio como el de servicios financieros y auxiliares de servicios financieros.
• Sectores con madurez digital que están iniciando planes de transformación digital e invirtiendo en digitalización, entre los cuales se encuentran comercio al por mayor, logística, administración pública, consultoría y contabilidad, metalurgia, energía, alojamiento y restauración y arquitectura e ingeniería.
• Sectores retrasados en su madurez digital, más lentos en reaccionar como agricultura, inmobiliario, alimentación, sanidad…

Por lo que puede ser una ventaja competitiva si te adelantas a tu competencia; puedes realizar un rápido autodiagnóstico en nuestra web para ver qué ámbitos debes reforzar y podemos ayudar a acelerar tu plan de transformación digital.

La inteligencia artificial está transformando los modelos de negocio actuales y estableciendo otros nuevos que impactan en la economía. Como indica el informe de la Adigital, la inteligencia artificial se define, según la Unión Europea, como el software que puede, para un conjunto determinado de objetivos definidos por los seres humanos, generar información de salida, como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones, que influyan en los entornos en los que opera, utilizando una o varias de las siguientes técnicas:

• Enfoques estadísticos, estimación bayesiana, métodos de búsqueda y optimización.
• Estrategias basadas en la lógica y el conocimiento, especialmente la representación del conocimiento, la programación (lógica) inductiva, las bases de conocimiento, los motores de inferencia y deducción y los sistemas de razonamiento (simbólico).
• Estrategias de Machine Learning, rama de la inteligencia artificial, que se centra en el desarrollo de sistemas que pueden aprender de los datos y tomar decisiones con la mínima intervención humana.

Por consiguiente, el marco regulatorio de la Unión Europa, no solo afectará a aquellos grandes modelos de aprendizaje automático (LLM) o modelos de lenguaje de los que tanto estamos oyendo hablar en los últimos meses, sino también a muchas otras aplicaciones que utilizan sistemas estadísticos, lógicos o de razonamiento. Mientras sean sistemas que a partir de las entradas generen salidas coherentes que se adapten o aprendan de los datos, serán considerados como sistemas de IA y, por tanto, han de cumplir con el reglamento de inteligencia artificial de la UE.

La inteligencia artificial tradicional (IA) está diseñada para realizar tareas específicas. De esta forma, cada algoritmo realiza la tarea para la cual ha sido diseñado basado en las instrucciones definidas por los humanos. El ámbito de la inteligencia artificial tradicional es mucho más amplio que el de la generativa.

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) La principal diferencia de este tipo de inteligencia es la capacidad de generar nuevo contenido (p.ej., texto, imágenes, voz) y de realizar varias tareas, no teniendo que ceñirse a la tarea específica para la que ha sido creada. Estos modelos, una vez diseñados, tienen mayor capacidad de adaptación al entorno y son capaces de generar contenidos individualizados en función del contexto que se le provea.

Entendiendo la Transformación Digital como un proceso de reorientación de toda la organización hacia el cliente -externo e interno-, la toma de decisiones en base a datos y hacía la innovación debemos asegurar que estamos desplegando la Inteligencia Artificial en todos los ámbitos de la digitalización: ventas/marketing (AI Marketing), producto/negocio, operaciones y por supuesto personas (AI HR).

La Inteligencia Artificial Generativa ha supuesto la democratización de la IA por la sencillez en los outputs versus los ofrecidos la inteligencia artificial tradicional y está teniendo un impacto sin precedentes en todos los ámbitos, desde la generación de contenidos, como vídeos, imágenes, textos, presentaciones o audios, hasta la hiperpersonalización y automatización de servicios o la agilidad de los procesos o en las formas de trabajo.

Entre otros datos importantes, según las principales conclusiones del informe de la Adigital:

• El 50% de las compañías está realizando pruebas piloto con tecnología de IA generativa, para posteriormente incorporarla en sus modelos operativos. El 10% de este grupo de compañías había obtenido un valor significativo del uso de otras tecnologías de IA.
• El 10% está escalando la IA generativa. El 45% de estas empresas ya había desplegado programas de IA tradicional con éxito y había sido capaz de obtener valor a partir de la misma.
• El 40% restante de las compañías encuestadas no ha incorporado en ninguna medida la IA generativa. Dentro de este grupo de compañías, el 7% había obtenido un valor significativo de la aplicación de técnicas de predicción de IA.

Según la encuesta de BCG11, que refleja las opiniones de más de 1.400 miembros de los comités de dirección de empresas, indica que el 89% de los directivos coloca a la IA y la IA generativa como una de sus tres prioridades tecnológicas, con el 51% posicionándola en el primer puesto. Sin embargo, la mayoría de los directivos señalan que los retos más importantes para aprovechar todo el potencial de esta nueva tecnología son:

• Falta de talento y de habilidades (62%) necesarias para desplegarla.
• Hoja de ruta y prioridades de inversión no definidas (47%).
• Inexistencia de una estrategia para el uso responsable de la IA (42%) y de la IA generativa, lo que pone en riesgo su aplicación por los posibles problemas que podría conllevar.

Es clave que definas equipos pilotos de diferentes áreas de la compañía para que aprendan como trabajar por ejemplo con Copilot de Office 365 o Chat GPT como su nuevo asistente virtual para que puedan desarrollar las nuevas habilidades necesarias en esta nueva era. No olvidemos, por ejemplo, que según los análisis de Goldman Sachs indican que el 25% de los empleados de la industria de EE. UU. está expuesto a la automatización por parte de la IA.

La IA tiene un potencial elevado de reducción de los costes operativos, especialmente en los de personal -permite una mejor gestión de recursos disponibles y una reducción del tiempo dedicado a las tareas repetitivas-, en el de materias primas -por la capacidad de proyectar la demanda con una mayor tasa de acierto- y en el de producción -por optimizar el aprovisionamiento de los recursos y mejorar la capacidad de negociación de precios de compra-.

Así mismo, las organizaciones que han creado herramientas de trabajo inteligentes basadas en IA experimentan un importante aumento de eficiencia. La IA permite automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones a través del análisis de un mayor volumen de datos y reducir el tiempo invertido en operaciones diarias.

Pero sobre todo está permitiendo a las empresas el aumento de los ingresos por tener una toma de decisión más efectiva, una experiencia de compra superior, un lanzamiento de campañas de marketing más preciso, y una mejor optimización de los precios:

• En Marketing, destaca el uso de la hiperpersonalización de las campañas de marketing y las ventas, lo que mejora la experiencia del cliente en la venta y aumenta las ventas 7-10% según el estudio de la Adigital. La generación de contenido también está impactando en la eficiencia del marketing.
• En las ventas, la IA está resultando clave en la evaluación del potencial de compra de clientes potenciales, permitiendo priorizar esfuerzos en aquellos más prometedores. También está permitiendo mejorar los procesos de ventas mediante el apoyo de un software copiloto.
• En la fijación de precios, el análisis masivo de datos en tiempo real está permitiendo la optimización y personalización de precios, así como la fijación de precios dinámicos