A medida que la IA sigue cambiando las distintas industrias, surgen interrogantes sobre su verdadero impacto y los desafíos que enfrentan quienes buscan integrarla en sus empresas.
Las empresas están entusiasmadas con el potencial de la inteligencia artificial generativa. Los gigantes tecnológicos ya presumen de un impulso significativo en su productividad gracias a esta tecnología. Pero, según Quartz, ahora viene el verdadero reto: implementarla de forma efectiva.
Un informe reciente de PwC revela cuáles son los principales obstáculos. La consultora encuestó a más de 700 líderes empresariales en EE. UU. y encontró que entre los mayores desafíos están: lograr un valor medible con la IA (88%), el costo de adopción (85%) y la capacitación del talento (84%).
A pesar de las dificultades, el optimismo empresarial en torno a la inteligencia artificial generativa sigue en alza. El 46% de los líderes encuestados por PwC aseguró que planea invertir en esta tecnología en los próximos 12 a 18 meses.
Los sectores financieros, de ciencias de la vida y de consumo lideran la adopción, y funciones como atención al cliente, ventas y marketing, desarrollo de software e I+D están marcando el ritmo en la carrera hacia la eficiencia impulsada por IA, según Neil Dhar, codirector de consultoría de PwC en EE. UU.
El desafío de llevar la IA a la práctica
Algunas compañías, incluso dentro de la propia industria tecnológica, ya comenzaron a reemplazar agentes de atención con chatbots basados en IA. Pero, como advierte Dhar, se trata de una inversión costosa. Las empresas están analizando con cautela qué beneficios concretos pueden obtener y cómo se traduce esta tecnología en mejoras reales en sus procesos.
El panorama aún es incipiente. No existe una hoja de ruta clara sobre cómo capacitar al talento para utilizar herramientas de IA generativa en el trabajo. Por eso, el camino hacia su adopción total tomará tiempo.
Por ahora, los líderes se concentran en responder tres preguntas clave: dónde invertir, cómo distribuir el presupuesto y qué retorno esperar.
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