La guía para acelerar la adopción de IA en su empresa (especialmente para LATAM y MENA)

¿Alguna vez te has parado a pensar en cómo la Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de ser el motor de tu empresa, pero de alguna manera, parece que el coche no va a ninguna parte?

Este sentimiento tiene un nombre: la «paradoja de la ambición digital ». En América Latina ( LATAM ) y Oriente Medio y Norte de África ( MENA ), el deseo de innovar es enorme, pero la realidad es más desafiante.

Los datos de mercado muestran que más del 70 % de las organizaciones en estas regiones aún se encuentran en las primeras etapas de exploración de la IA. Es como si tuviéramos un motor de Fórmula 1 (GenAI) , ¡pero tuviéramos que impulsarlo con una bomba manual ! ¿El freno de mano? Normalmente, está en sus sistemas heredados .

Si su empresa está sintiendo el peso de esta inercia, es hora de ver qué es lo que realmente falta en esta ecuación de innovación.

El freno de mano llamado "legado"

Los sistemas heredados, como los ERP, albergan el corazón de su negocio: información crítica, la lógica que impulsa el negocio. Sin embargo, se convierten en el freno de mano para la innovación y no pueden hablar el lenguaje de la nube y la IA .

En este escenario, la modernización no implica necesariamente reescribir el código desde cero, lo cual sería extremadamente costoso y arriesgado. La solución comienza por preparar estos sistemas para la nube , manteniendo intacta la lógica de negocio y utilizando la modernización como primer paso para conectar los sistemas heredados al potencial de la IA, con seguridad y previsibilidad .

El trípode esencial de la confianza (y la rentabilidad)

En estos tiempos de transición, la innovación sin una gobernanza experimento costoso y arriesgado . Por eso, los expertos señalan que el éxito de la adopción de la IA depende de un "triángulo de confianza" :

1. Modernización : transformar su legado en una plataforma escalable con acceso universal.
2. Datos preparados para IA : centralice y limpie sus datos, garantizando que se conviertan en el "combustible para la IA" .
3. Seguridad y gobernanza : garantizar una de Confianza Cero y monitorización 24/7 para proteger su negocio. Después de todo, el 45 % de los líderes cita el riesgo de precisión, sesgo y privacidad como el mayor desafío.

“El éxito significa poner la IA basada en datos en el centro de los procesos de negocio.” Cristian Vivanco , arquitecto de soluciones de datos e IA en Skyone

Con este enfoque triple, no solo innovas, sino que lo haces de manera responsable y basada en datos .

¿Y dónde está la gente en esta revolución?

La tecnología está disponible, pero el desafío humano es el principal obstáculo. Nos referimos a la resistencia cultural , la escasez de talento y la dificultad de encontrar casos prácticos de uso para la IA.

Se necesita un enfoque centrado en el ser humano .

• Transparencia : mitigar el miedo a la pérdida de empleos . Es necesario que las personas comprendan que la IA está diseñada para ampliar las capacidades humanas, no para reemplazarlas .
• Capacitación/recapacitación : el enfoque debe centrarse en la capacitación de los empleados actuales. Irónicamente, la propia IA, a través de los modelos LLM, puede facilitar este rápido aprendizaje .
• Objetivos claros : Es fundamental empezar poco a poco, centrarse en los resultados inmediatos y establecer KPI claros para medir el valor, ya sea mediante la reducción de costes o el aumento de los ingresos. Los proyectos demasiado ambiciosos suelen provocar retrasos.

El futuro no requerirá reemplazar personas, sino más bien adaptarse para gestionar una fuerza laboral híbrida (humanos y agentes de IA).

El camino de los datos a la toma de decisiones autónoma

El viaje hacia responsable y valiosa para tu negocio está estructurado e implica etapas bien definidas:

1. Integre todo : utilice una única plataforma para conectar datos de más de 400 sistemas (ERP, CRM, etc.).
2. Organice los datos : limpie, transforme y segmente sus datos, tratando la gobernanza, la privacidad y el cumplimiento como una prioridad.
3. Automatización con inteligencia : desarrollo de agentes de IA que orquestan tareas, utilizan modelos de lenguaje avanzados (como Gemini 1.5 Pro , GPT-4 , Llama 3 ) y toman decisiones autónomas basadas en el contexto .

La revolución radica en implementar estrategias de IA basadas en datos dentro de los procesos de negocio .

Si desea descubrir los próximos pasos en este viaje, comprender las estrategias específicas para su región ( LATAM o MENA ) y aprender sobre el marco utilizan las empresas Future Ready libro electrónico es su punto de partida.

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Este ebook es el resultado de una charla exhaustiva y práctica con expertos. Para enriquecer aún más tu experiencia, consulta también: IA generativa y nube: Toma de decisiones basada en datos e innovación responsable en Latinoamérica y Oriente Medio y Norte de África.

Escrito por Skyone