IA GENERATIVA: LOS DESAFÍOS QUE VIENEN PARA LAS EMPRESAS LOCALES
IA GENERATIVA: LOS DESAFÍOS QUE VIENEN PARA LAS EMPRESAS LOCALES 12023 fue el punto de inflexión en la tecnología, principalmente por la incorporación de la inteligencia artificial (A), herramienta que ha revolucionado el uso de aplicaciones en el contexto organizacional chileno. Es más, según datos del Centro ESE Business School de la Universidad de los Andes, un tercio de los líderes empresariales indica que ya la están implementando en sus compañías.
En ese contexto, la lA generativa está emergiendo como un instrumento ampliamente utilizado por las firmas del país para la optimización de sus tareas, enfocándose principalmente en la automatización y en el aumento de la productividad.
Esto se explica. entre otras razones, porque su capacidad permite tratar acciones repetitivas y laboriosas, "lo que aumenta la eficiencia y libera tiempo para que las personas se enfoquen en actividades de mayor valor agregado". indica Luz María García, gerenta general de la Asociación Chilena de Empresas de Tecnologías de Información (ACT). destacando su capacidad de adaptación a las preferencias y necesidades individuales para ofrecer experiencias personalizadas.
Esta tecnología se está aplicando en distintas industrias, desde la banca y fintech, transporte, telecomunicaciones, retail, salud y minería. siendo retail, salud y minería. siendo porte, aciones y aciones y implementada "en áreas de marketing, procesos logísticos, ciberseguridad, atención al cliente, manejo de data g« analytics, desarrollo, apps y entre otras", define Lesley Robles, director general de America Digital. detallando que "todo depende de las industrias y de las necesidades de cada empresa". Adopción y acciones En Latinoamérica, las empresas ya están abiertas al uso de lA generativa y según datos del IBM Global Al Adoption Index 2023,37% de ellas implementan activamente esta tecnología y 45% se encuentra explorando la herramienta. Pero junto con las oportunidades, vienen los desafíos.
Para José Miguel Guzmán, co-fundador de Whitestack, uno de los mayores retos es contar con la infraestructura necesaria para lograr convertir los datos adquiridos en información valiosa, ya que "el procesamiento de grandes volúmenes miento de grandes volúmenes miento de grandes volúmenes de datos requiere contar con una capacidad de cómputo suficientemente potente para actuar en tiempo real, así como también con centros de datos en los cuales se puedan correr los modelos de lA de forma confiable y privada", señala el ejecutivo. Por lo que una estructura adecuada se vuelve fundamental para poder incluir plataformas y herramientas de software específicas en el desarrollo y despliegue de estos modelos.
Todas las acciones están intrínsecamente ligadas a una inversión financiera adecuada que permita el desarrollo continuo de esta innovación. afirma la gerenta de ACT, quien además recalca que se ha vuelto crucial mantener una capacitación continua para los colaboradores, "enfocándose en el desarrollo del talento y las habilidades especializadas necesarias para adoptar esta tecnología de manera efectiva". Esa opinión es compartida por Enzo Fighetti co-fundador de Omnix, quien define que la gran cantidad de datos y su dispersión complejiza el escenario para personas que no tengan este conocimiento, junto con identificar oportunidades "y realmente, construir casos de negocio factibles, concretos y medibles". Es porlo anterior que el ejecutivo de America Digital afirma que para las empresas es fundamental educar a sus colaboradores en una herramienta que no los suplirá en el trabajo, "pero que sí requerirá de personal cada vez más copacitado en su uso", concluye..