La inteligencia artificial generativa transformó el panorama tecnológico en 2024, consolidándose como una herramienta esencial tanto a nivel individual como corporativo. En lo que respecta al mundo de los negocios, introdujo cambios profundos que van desde la automatización en tareas cotidianas hasta decisiones estratégicas de las operaciones diarias. Ahora, el foco está puesto en 2025 y un nuevo objetivo para las compañías: lograr que esta herramienta genere retornos de inversión. 

"La principal tendencia para 2025 en cuenta al uso de IA en empresas es establecer casos de uso reales que generen rentabilidad. Es decir, buscar retorno de inversión a partir de un uso más intensivo. El periodo de exploración y aprendizaje, que marcó 2024, ya está pasando. Ahora, empieza una etapa donde se priorizarán los casos de uso con retorno de inversión bien identificado, sobre todo en Latinoamérica donde la eficiencia y la productividad tienen un valor destacado", explicó Luis Fernando Padilla, General Manager para IBM Consulting en América Latina, durante el IBM AI Experience LA, evento que tuvo como objetivo reflejar las experiencias que muchas empresas están viviendo y explorando hoy en día con la evolución de sus negocios en la era de IA. 

En el marco de las jornadas, Padilla dialogó con Forbes Argentina y profundizó sobre la búsqueda de las empresas de obtener mayor rentabilidad de la aplicación de IA en sus modelos de negocios. "Estamos en un momento donde ya aseguramos que son herramientas confiables, que entregan los resultados esperados y que hay gobernanza de los datos. Ahora, es momento de encontrar casos de uso con retornos de rentabilidad claros y medibles", resalta Padilla. 

- ¿En qué áreas pueden las empresas encontrar estos casos de uso con rentabilidad?

- Vemos tres grandes áreas. La primera es atención al cliente. La segunda es todo lo que sea transversal a la compañía, como recursos humanos, finanzas y compras. Y la tercera es el sector de tecnología y desarrollo de aplicaciones. También destacaría la experiencia que se le puede dar a los usuarios. Creo que el gran cambio que genera la adopción de una tecnología es no sumarla a lo ya existente sino aprovecharla para repensar el proceso de negocios. Pero eso tiene que estar basado en una experiencia. Lo que masificó la IA es la sencillez de poder usarla. Entonces, para lograr esa rentabilidad también es importante que sea una experiencia sencilla para los clientes.  

- ¿Qué niveles de retorno de inversión se puede esperar?

- Hace un par de años, los beneficios eran relativamente bajos, entre el 12% y el 15%. Ya el año pasado, nuevas mediciones posicionaban a los retornos en alrededor del 30%. Y ahora, cuando ves casos de uso bien orientados se notan niveles más altos por la madurez y los activos reutilizables que tenes. En casos de recursos humanos, el incremento puede alcanzar hasta un 60% de productividad al combinar IA, IA generativa, automatización y digitalización. Eso ocurre porque procesos que antes tardaban meses ahora tardan semanas o días y arrojan resultados con mayor calidad y menor error. En el área de atención al cliente se observa lo mismo. Podes tener un aumento de productividad de hasta el 90% porque logras resolver problemas con mayor satisfacción al talento humano. Lo mismo a la hora de desarrollar tecnología. El desarrollo de código se puede acelerar y luego automatizas pruebas en el área de testing. Esto te puede dar un incremento de productividad de hasta el 60%. 

- ¿Recomendarías realizar estos procesos de forma interna o tercerizar con una empresa dedicada a esto?

- Nuestros clientes van cada vez más a un concepto de ecosistema. No quieren tener todo interno y parte del desarrollo lo realizan colaborando con otras compañías. Empresas que inclusive pueden ser competidores. Hay una mayor apertura a colaborar. Nosotros nos enfocamos mucho en esto y en la co-creación porque para poder lograr beneficios es importante la capacidad y el talento humano y la visión de negocio. Entonces, lograr ese ecosistema termina siendo más ventajoso que pensar en tener todo interno o todo externo. 

- ¿Qué tan perjudicial puede ser para una empresa no generar este ecosistema?

- Creo que ya hay una visión generalizada a nivel de líderes que la IA generativa combinada con otras tecnologías va a ser una ventaja competitiva. Incluso, según estudios que hacemos nosotros hablando directamente con CEOs, la mayoría de ellos están dispuestos a tomar riesgos para avanzar más rápido y no retrasarse en la integración de esta tecnología. Por lo tanto, hay una visión generalizada de que esto tiene que ser parte de la estrategia de negocios. Definitivamente, los próximos dos o tres años, si una compañía decide no tomar este camino, creo que van a terminar dando ventajas a los competidores que sí lo hagan. 

Recomendaciones para la integración de IA al modelo de negocios

La firma internacional de análisis de negocios MarketsAndMarkets estima que el tamaño del mercado mundial de inteligencia artificial crezca de 214.600 millones de dólares en 2024 a 1.339.100 millones de dólares en 2030, lo que da como resultado una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 35,7% durante el período de pronóstico. 

"El segmento de software se convertirá en el más grande del mercado de IA por ingresos en 2024. Esto se debe a su papel fundamental en la habilitación de diversas aplicaciones de IA en todas las industrias. Este segmento incluye tanto la IA discriminativa, que se destaca en tareas como la clasificación y la predicción, como la IA generativa, conocida por crear nuevos contenidos y simular escenarios", destacan los expertos de la firma. Y agregan: "A medida que las empresas buscan mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y fomentar la innovación, aumenta la demanda de soluciones de software de IA versátiles y escalables. La flexibilidad del software de IA para adaptarse a varios casos de uso e industrias lo posiciona como un impulsor crítico de la adopción de IA, lo que sustenta el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA a gran escala".

Este nuevo contexto puede ser un gran desafío para la mayor parte de las empresas. Por ese motivo, el segmento de Consultoría de IBM, liderado por Padilla en América Latina, trabaja a diario con sus clientes para poder ayudarlos a implementar la IA a sus operaciones de la mejor manera posible. 

- ¿Cómo trabajan para lograr esto? 

- Hay algunos fundamentos que nosotros creemos que tienen que tener la IA. Para cada organización u empresa pueden haber distintas soluciones que sean 'la mejor' para cada caso. Es decir, no hay una 'mejor' para todos.

- ¿Cuáles son esos fundamentos? 

- Por un lado, que sea abierta porque le va a dar mucha más confiabilidad con la trazabilidad y el manejo de los datos. Además, puede ser más optimizada en costos por tener lenguajes fundacionales más amplios para cuestiones más generales. El concepto de abierto, más allá de la solución en particular es importante. El segundo es el empoderamiento, donde se hace muy importante que el talento de la organización atraviese un re-skilling para aprovecharlo. El tercer concepto es la seguridad o confianza en temas de éticas, sesgos, cómo está entrenada la IA, cómo es su seguridad y su gobernanza. Finalmente, que sea dirigida y no que sea algo para todo. Lo que decía antes, buscar casos de uso concretos con retornos de inversión esperados. En la medida que se consideren estos cuatro grandes conceptos, luego depende de la organización el uso que se quiera dar pero hay una base de la cual partir. 

- Mencionaste el re-skilling del talento. ¿Qué deberían tener en cuenta las empresas en este tema?

- En el estudio que hacemos y mencioné antes, el 53% de los CEOs entrevistados dice ya tener problemas para contratar profesionales en roles claves de carreras tecnológicas. Además, se estima que el 35% de la fuerza laboral deberá volver a capacitarse y adquirir nuevas habilidades en los próximos 3 años, frente al 6% en 2021. Esto muestra que la IA no solo redefine los modelos de negocios sino también las habilidades necesarias dentro de las compañías. Por eso, es importante realizar proceso de re-skilling donde los profesionales puedan adquirir nuevas habilidades que se adapten a este nuevo contexto y a los desafíos que presenta.