Los empresarios buscan activamente soluciones de IA que transformen sus organizaciones para siempre, sean fáciles de implementar y gratuitas. Nuestras expectativas pueden ser un poco irrealistas.
En los últimos meses, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una amenaza teórica para los humanos a una infinidad de aplicaciones reales que las empresas pueden implementar de inmediato. Sin embargo, también debemos ser prácticos. Es peligroso establecer expectativas poco realistas sobre la tecnología, ya que los usuarios se rebelarán, lo que ralentizará su adopción. Es un momento oportuno para reevaluar la situación actual de la IA.
Sabemos que nuestra opción es implementar la IA o competir con ella. Sin embargo, dada nuestra falta de comprensión al respecto, todos debemos comenzar con una evaluación práctica de nuestra tolerancia al riesgo. Los equipos directivos deben abordar este complejo problema evaluándolo por etapas, considerando los impactos a largo, mediano y corto plazo, y luego considerar las inversiones que están dispuestos a realizar.
Uso a corto plazo de los LLM
Si bien los modelos de lenguaje grandes tienen la adopción más rápida de cualquier tecnología en la historia de la humanidad (excepto TikTok), nuestra aceptación es notablemente lenta. La mayoría de las empresas solo están experimentando hoy en día. Considere la evidencia: solo el 5% de los usuarios de ChatGPT pagan por una suscripción 4.0, a pesar de que desbloquea todo el potencial, incluyendo los GPT personalizados (piense en los GPT personalizados como una herramienta que convierte a cualquier persona de su organización en un programador, creando automatizaciones y utilidades en minutos).
Los GPT se han convertido en una apuesta segura. Otros LLM gratuitos han ganado popularidad recientemente, incluyendo:
Perplexity: Ideal para búsquedas en internet y se asemeja más a un navegador web que ChatGPT. Use Perplexity para la generación de contenido, libros blancos e I+D.
NotebookLM: Útil para realizar investigaciones, analizar y resumir documentos. Úselo para escribir procedimientos operativos estándar (POE), manuales de empleados e instrucciones de trabajo.
El punto medio: 2025 es el año del agente.
La mayoría de los líderes de pequeñas y medianas empresas buscan más de la IA, y las innovaciones que se están presentando actualmente se conocen como “agentes”. Los agentes, a diferencia de las tecnologías algorítmicas que los precedieron, son flujos de trabajo integrales que completan muchos pasos sin supervisión humana. Por ejemplo, la IA podría gestionar todo el proceso de incorporación de empleados mediante pasos repetibles, como completar una solicitud de empleo, realizar una verificación de antecedentes y asignar contraseñas.
Si bien estos sistemas existen hoy en día, generalmente requieren una persona (como un generalista de RR. HH.) para supervisar las tareas por separado, mientras que los agentes pueden comunicarse con otros agentes para desencadenar una ola de automatizaciones. Si bien el profesional de RR. HH. es necesario para supervisar las automatizaciones, el proceso de contratación puede acelerarse a una velocidad vertiginosa. En lugar de “explotar el océano”, las empresas deberían buscar procesos completos que puedan automatizarse mediante flujos de trabajo integrales, gestionados por agentes de IA.
La gallina de los huevos de oro: Transformación empresarial
Aprovechar la naturaleza transformadora de la IA requerirá pensar a lo grande e invertir más. La IA representa quizás la mayor oportunidad de negocio en la historia de nuestra economía, mayor que la fiebre del oro o el auge de internet. Ofrece la oportunidad de construir modelos de negocio completamente nuevos que ofrecen a los clientes un valor único. ¿Cómo?
Las empresas que ya han aprovechado la IA utilizan un “núcleo digital”. No hay empleados operativos en su ruta crítica de actividades. Por ejemplo, imagine crear una nueva cuenta de QuickBooks. El usuario iniciaría sesión, añadiría una tarjeta de crédito y cargaría información sin asistencia humana.
Sin embargo, alcanzar esta cima lleva tiempo. Muchos líderes en IA han logrado escalar mediante efectos de red. Pero esta masa crítica requiere dinero e inversión, ya que es más costoso automatizar algo que completar una tarea manualmente hasta alcanzar el volumen suficiente para justificar la automatización.
Utilizaremos la IA de maneras inimaginables, como la creación de estrategias empresariales y la medición de resultados. La ventaja competitiva definitiva reside en utilizar la IA para predecir el futuro: la esencia del modelado predictivo. Hoy en día, nuestra empresa dedica cada hora del día a desarrollar estas herramientas para que las PYMES y sus líderes estén posicionados para usarlas.
Imagina que operas una heladería y necesitas saber cuánto producto comprar o cuánta mano de obra contratar. Los modelos informan sobre los eventos de la zona, el clima y los patrones de tráfico, y predicen lo que deberías vender cada día. Aplicando este enfoque a las empresas privadas, podemos pronosticar la demanda y crear una estrategia basada en información en tiempo real.
También debemos ser realistas, ya que cambiar un negocio de la noche a la mañana requerirá inversión en IA e infraestructura en la nube. Estas soluciones serán gestionadas por los trabajadores más caros de nuestra economía: ingenieros de vanguardia y científicos de datos, que pueden costar $300,000 al año, algo que parece inalcanzable para muchas pequeñas y medianas empresas.
Por lo tanto, debemos actuar antes de correr. Comienza por crear una estrategia de IA para tu empresa que considere los impactos a largo, mediano y corto plazo en tu negocio hoy, mientras te preparas para la transformación futura.
Este artículo se publicó primero en Vistage US, puedes leer la versión original en inglés aquí.
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