Inteligencia artificial generativa en serie
La ola de entusiasmo por la IA generativa es gigantesca. Casi ninguna otra tecnología está electrizando actualmente a las empresas tanto como la posibilidad de utilizar la IA para generar contenidos y soluciones creativas. Los directivos están reconociendo el enorme potencial para conseguir mejoras de eficiencia en áreas que antes eran difíciles de automatizar. Sin embargo, existe una brecha entre la visión y la realidad: La IA generativa aún no está muy extendida en la práctica.
¿Por qué? Nuestra experiencia en numerosos proyectos con empresas y PYME que cotizan en el DAX demuestra que muchas empresas rehúyen los elevados costes y la complejidad asociados a los proyectos de IA. Faltan casos de uso concretos y rápidamente realizables que aporten un valor empresarial claramente definido.
En nuestros proyectos hemos aprendido que un enfoque ágil y paso a paso es la clave del éxito. En lugar de estancarnos en complejos proyectos a gran escala, nos centramos en casos de uso específicos y rápidamente realizables. Al centrarnos en los beneficios rápidos de la IA, podemos conseguir mejoras tangibles con un esfuerzo manejable y desarrollar paso a paso una estrategia global de IA.
Complejidad y falta de expertos
A pesar del enorme potencial de la IA generativa, a muchas empresas les resulta difícil utilizar la tecnología de forma rentable. Uno de los principales obstáculos es la complejidad del tema. Sin una comprensión sólida, es difícil identificar casos de uso significativos y evaluar de forma realista las posibilidades. Muchos responsables consideran erróneamente que la IA es inmadura y subestiman el nivel de madurez de los sistemas actuales. Sin embargo, hace tiempo que existen soluciones para los problemas más comunes asociados a la IA.
La falta de expertos en IA dificulta aún más las cosas. Sólo unas pocas empresas cuentan con equipos especializados familiarizados con la aplicación de la IA generativa. Este conocimiento es esencial para utilizar estratégicamente la tecnología y adaptarla a los requisitos específicos de su propio negocio. El rápido progreso de la tecnología también plantea a las empresas el reto de mantener constantemente actualizados sus conocimientos.
Debido a estos obstáculos, es comprensible la reticencia de muchas organizaciones. Sin embargo, esto no debe ser motivo para dejar de lado el tema de la IA. Al fin y al cabo, quienes encuentren ahora soluciones pragmáticas obtendrán una ventaja competitiva decisiva.
Casos prácticos en lugar de estrategia
Nuestra experiencia demuestra que muchas empresas siguen debatiendo el tema de la IA generativa de forma muy abstracta. Faltan casos de uso concretos y prácticos. Aunque la mayoría de las empresas conocen sus puntos débiles, solo unas pocas son conscientes de que muchos de ellos pueden resolverse con IA.
Para colmar esta laguna, hemos desarrollado módulos de IA estandarizados para un gran número de casos de uso recurrentes. Están listos para su uso inmediato y pueden integrarse fácilmente en los entornos informáticos existentes. Nos centramos en soluciones rápidas, sólidas y con un valor añadido claramente definido. No se trata de visiones abstractas del futuro, sino de herramientas tangibles que aporten mejoras cuantificables en plazos y presupuestos manejables. Nos centramos específicamente en casos de uso resistentes y empezamos con pequeños proyectos piloto de bajo umbral. Estos se evalúan según criterios claramente definidos y se amplían rápidamente si tienen éxito. De este modo, garantizamos que las operaciones empresariales no se vean comprometidas y que sólo se utilicen a mayor escala los conceptos que hayan demostrado su eficacia.
Casos de uso de la IA
He aquí tres ejemplos prácticos de puntos conflictivos comunes y de cómo creamos un valor añadido mensurable con la IA.
- Gestión inteligente de pruebas: crear casos de prueba manualmente es complejo, lleva mucho tiempo y requiere mucha experiencia. En colaboración con una empresa que cotiza en DAX, hemos desarrollado una solución asistida por IA que genera automáticamente un gran número de casos de prueba para una amplia gama de escenarios basados en procesos y datos maestros. Incluye la salida en formatos comunes o la transferencia a la automatización de pruebas. El resultado: una reducción significativa del esfuerzo y un aumento de la cobertura y la velocidad de las pruebas.
- Creación automatizada de documentación: automatizamos la creación y el mantenimiento de la documentación, que requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Las secuencias del proceso y los datos relevantes se registran y nuestro módulo de IA los utiliza para generar documentación estandarizada y siempre actualizada. Esto ahorra valiosos recursos y garantiza al mismo tiempo un estándar de calidad coherente.
- Entrada de pedidos asistida por IA: Introducir pedidos manualmente desde diversas fuentes cuesta tiempo y dinero, pero es una práctica habitual, especialmente en las PYMES. Nosotros podemos automatizar este proceso de forma completa e inteligente: Nuestro módulo de IA procesa los pedidos entrantes desde correos electrónicos, documentos o llamadas telefónicas, extrae toda la información relevante, crea los procesos adecuados de forma independiente e incluso solicita los datos que faltan por correo electrónico si es necesario. Esto acelera y agiliza enormemente los procesos de introducción de datos y libera recursos para tareas de mayor valor añadido.
La creación automatizada de documentación, la gestión inteligente de pruebas y la entrada de pedidos asistida por IA son sólo tres ejemplos de estas soluciones llave en mano. En todos estos casos, la IA aborda específicamente procesos ineficaces y propensos a errores que antes eran difíciles de automatizar. El resultado es un enorme aumento de la eficiencia, un ahorro de costes y una mejora de la calidad, con un esfuerzo y un riesgo de implantación mínimos.
La automatización asistida por IA de estos casos de uso específicos permite una rápida creación de valor con un esfuerzo manejable y bajas barreras de entrada. Esto permite a las empresas aprovechar el potencial de la IA generativa paso a paso, sin tener que abordar de inmediato un proyecto complejo a gran escala. Por cierto, estos y muchos otros casos de uso están integrados en nuestra plataforma holística ProcessBridge. La vinculación de las distintas aplicaciones de IA crea valiosas sinergias: el conocimiento del proceso a partir de la documentación fluye hacia la creación de casos de prueba, mientras que los hallazgos de la entrada de pedidos optimizan el procesamiento de documentos. Así se crea una base de conocimientos centralizada que crece con cada caso de uso y aumenta continuamente el valor añadido de la plataforma.
Colaboración y agilidad
En numerosos proyectos de IA con empresas de diversos tamaños e industrias, han cristalizado algunos factores clave del éxito. Empezar poco a poco, ampliar rápidamente: empezar con un proyecto piloto de IA manejable en estrecha colaboración entre expertos técnicos y especialistas en IA. Una vez validada con éxito, la solución puede extenderse y ampliarse rápidamente a otras áreas; enfoque ágil e iterativo: Los ciclos de desarrollo largos sin retroalimentación son el enfoque equivocado. En su lugar, los métodos ágiles han demostrado su eficacia: Las soluciones se desarrollan de forma incremental en sprints cortos, se validan continuamente y se adaptan a los resultados. De este modo, los costes y los riesgos son manejables; gestión realista de las expectativas: los proyectos de IA necesitan un tiempo de puesta en marcha. A menudo se necesitan varias semanas para que los modelos alcancen todo su potencial y los nuevos procesos se establezcan. Esta fase introductoria debe planificarse desde el principio para evitar frustraciones.
Con este enfoque pragmático pueden evitarse muchos de los obstáculos típicos de los proyectos de IA. Por supuesto, no hay garantía de éxito, pero sí muchas posibilidades de avanzar rápidamente y desarrollar paso a paso una sólida estrategia de IA.
Pequeños pasos, grandes transformaciones
El potencial de la IA generativa es enorme, pero muchas empresas tienen dificultades para aprovecharlo. Los obstáculos parecen demasiado grandes y es demasiado arriesgado empezar con proyectos faro complejos. Sin embargo, la clave del éxito reside en las victorias rápidas y pragmáticas: soluciones de IA manejables que aborden específicamente los problemas cotidianos y aporten rápidamente mejoras concretas. Con este tipo de proyectos se puede construir paso a paso una estrategia de IA sostenible orientada a las necesidades reales de la empresa. En lugar de perderse en visiones abstractas del futuro, se crean hechos y se generan valores medibles. Los módulos de IA llave en mano son un punto de partida ideal para ello: están rápidamente listos para su uso, probados en la práctica y adaptados a casos de uso específicos.
Por tanto, nuestro llamamiento a los responsables de la toma de decisiones es: no tengan miedo de dar el primer paso, aunque parezca pequeño. Porque puede ser el comienzo de una gran transformación. Con un esfuerzo manejable, se puede adquirir una valiosa experiencia que siente las bases de una organización preparada para el futuro y respaldada por la IA. El camino puede ser largo, pero empieza con una iniciativa pragmática. Y hay muchas posibilidades de lograr un éxito tangible desde los primeros metros.
