Cómo será la adopción de la IA generativa en las empresas

La inteligencia artificial generativa se ha consolidado como una herramienta estratégica para empresas de todo el mundo. Según McKinsey, el 65% de las organizaciones ya la utiliza regularmente, casi el doble que hace solo diez meses. Además, más del 72% de las empresas han integrado alguna forma de inteligencia artificial en al menos una función de negocio, reflejando un interés global sin precedentes en esta tecnología.

Sin embargo, este crecimiento vertiginoso no siempre se traduce en un uso profundo o amplio. La misma investigación revela que, aunque muchas empresas han logrado implementarla en uno o dos escenarios específicos —como marketing, desarrollo de productos o servicio al cliente—, muy pocas han escalado la tecnología a múltiples áreas operativas. De hecho, solo una pequeña fracción de las organizaciones reporta que la IA generativa impacta significativamente en su rentabilidad, lo que pone en evidencia las dificultades para llevar estas soluciones más allá de las pruebas iniciales.

Ingeniería de IA y Compositor de productos: el nacimiento de dos nuevos roles profesionales

En esta entrega de PROMPTING, la columna de WIRED en Español dedicada a explorar los alcances de la inteligencia artificial, veremos dos roles laborales que tendrán un gran porvenir en un mundo protagonizado por esta tecnología.

Los desafíos para escalar la IA generativa son significativos. Problemas como la calidad y gobernanza de los datos, la falta de talento especializado, y los riesgos asociados a la privacidad y la inexactitud de los resultados limitan el alcance de la tecnología. Además, muchas empresas aún no han imaginado sus procesos para aprovechar completamente las capacidades de esta herramienta, lo que las deja atrapadas en implementaciones superficiales y dependientes de modelos genéricos.

A pesar de estos retos, el potencial sigue siendo enorme. Las empresas que han logrado integrarla de manera efectiva reportan beneficios concretos: reducción de costos operativos, aumento de ingresos y una mayor capacidad para responder a las demandas del mercado. Pero el mensaje es claro: para desbloquear el verdadero valor de la IA generativa no basta con adoptarla; es necesario escalarla estratégicamente, rediseñando procesos, formando equipos y mitigando riesgos desde el principio.

IA generativa: hablemos de un caso de éxito

En PiP Latam, un proyecto de inteligencia artificial generativa comenzó con una curiosidad surgida en la dirección general: ¿Qué podemos hacer con la IA? La pregunta, sencilla pero ambiciosa, llevó a Carlos Solorio, director de desarrollo de software, y su equipo a explorar las capacidades de esta tecnología en un contexto empresarial.

El equipo, integrado por miembros de las áreas de tecnología y áreas de negocio, comenzó identificando problemas operativos concretos que pudieran beneficiarse de esta herramienta. En particular, detectaron un desafío recurrente relacionado con la calidad de los datos extraídos de documentos financieros clave, como prospectos y contratos. Estos documentos contenían información no estructurada esencial para evaluar instrumentos financieros, pero errores de captura, como comas o puntos mal ubicados, estaban afectando la precisión de los procesos.

“Sabíamos que muchos proyectos de inteligencia artificial fracasan porque no se seleccionan bien los casos de uso,” comenta Carlos. Con esto en mente, optaron por un enfoque disciplinado, asegurándose de que el problema seleccionado cumpliera con tres criterios: ser significativo, estar bien definido, y contar con datos históricos suficientes para entrenar y validar los modelos.

Al identificar el caso de uso, el equipo comenzó su investigación probando diferentes modelos de lenguaje, desde ChatGPT hasta soluciones en plataformas como AWS Bedrock. La clave fue la experimentación práctica: alimentaron los modelos con datos históricos para evaluar su capacidad de extraer información crítica con precisión. En ese sentido, la participación del usuario de negocio fue fundamental. Tonatiuh Hurtado, Subdirector de Operaciones, y su equipo jugaron un rol relevante en la elaboración de los prompts adecuados para extraer la información de forma clara y precisa de los prospectos de inversión. El involucramiento del usuario final creó así un círculo virtuoso que generó rápidamente confianza y reforzó el patrocinio de la dirección general.