7 estrategias útiles para la transformación mediante IA en 2026
La transformación mediante IA es la siguiente fase de la transformación digital. Las empresas están dispuestas a invertir en tecnologías de IA para mantenerse a la vanguardia de la competencia.
La transformación digital es un requisito previo para que las empresas inicien su transformación en IA, ya que los datos digitales son esenciales para el entrenamiento de la IA y, por lo general, se requieren procesos digitales para implementar soluciones de IA.
¿Qué es la transformación mediante IA?
La transformación mediante IA es el siguiente paso tras la transformación digital. Una vez que una empresa adopta procesos digitales, el siguiente paso es mejorar su inteligencia. Esto incrementaría el nivel de automatización y la eficacia de dichos procesos.
La inteligencia artificial transformadora impacta todos los aspectos de la empresa moderna, incluyendo las actividades comerciales y operativas. Los gigantes tecnológicos están integrando la IA en sus procesos y productos. Por ejemplo, Google se autodenomina una organización que prioriza la IA. Además de los gigantes tecnológicos, IDC estima que al menos el 90% de las nuevas organizaciones incorporarán tecnología de IA en sus procesos y productos.
Si cree que su empresa aún no ha avanzado en su proceso de transformación digital, le invitamos a consultar nuestras soluciones de sostenibilidad digital .
¿Cuáles son los pasos para la transformación mediante IA?
A continuación, enumeramos los pasos principales para las empresas de la lista Fortune 500. Las empresas más pequeñas podrían prescindir de equipos internos y adoptar enfoques menos arriesgados y con menor inversión, como recurrir a consultores para proyectos específicos.
A continuación se presenta un breve resumen de cada estrategia con los detalles de ejemplos reales relevantes:
Estrategia | Compañía | Tipo de IA | Caso de uso | Impacto reportado |
|---|---|---|---|---|
Priorización de casos de uso basada en la visión | JPMorgan Chase | GenAI / LLM multimodal | Automatización de la revisión de contratos (DocLLM) | ↓ Tiempo de revisión manual reducido hasta en un 85%, errores disminuidos |
Experiencia y perfeccionamiento en IA híbrida | Aerobús | Herramientas de desarrollo asistidas por IA | Simulaciones de ingeniería impulsadas por IA | Simulaciones de diseño de aeronaves un 40 % más rápidas. |
Automatización de agentes de extremo a extremo | Unilever | agentes de IA autónomos | Agente de negociación de adquisiciones | Ahorros anuales de hasta 250 millones de dólares |
Gobernanza responsable de la IA | CVS Health | GenAI con medidas de seguridad | Chatbot de farmacia que cumple con la normativa de la FDA | Cumplimiento normativo + mitigación de sesgos |
Estrategia de IA centrada en los datos | Clínica Mayo | LLM específico del dominio | Médico-GPT entrenado con datos clínicos seleccionados | Superó a los modelos de uso general en precisión médica. |
Innovación rápida impulsada por la IA | L'Oréal | GenAI (ChatGPT-4) | Análisis de tendencias e ideación de productos | Ciclo de vida del producto reducido de 18 meses a 4 semanas. |
Arquitectura de IA modular | Samsung Electronics | LLM modular empresarial (Gauss) | Generación de código y soporte al cliente | Flexibilidad del proveedor + integración escalable |
1. Definir una visión clara y una hoja de ruta estratégica para la adopción de la IA.
Una transformación exitosa mediante IA comienza con la identificación y priorización de los casos de uso donde la IA generativa (GenAI) , los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y la IA con agentes pueden tener un impacto más significativo en los resultados empresariales. Las organizaciones deben comenzar evaluando qué flujos de trabajo operativos son más adecuados para la automatización y dónde la experiencia humana puede mejorarse eficazmente mediante la IA.
Esto podría incluir la automatización de tareas repetitivas, la optimización del análisis de datos o la síntesis de información valiosa a partir de conjuntos de datos vastos y no estructurados. La clave reside en alinear estos casos de uso con los objetivos estratégicos generales para que cada iniciativa de IA genere resultados tangibles y contribuya a un mayor retorno de la inversión.
Caso práctico: DocLLM de JPMorgan Chase demuestra cómo aprovechar la IA genérica para transformar el análisis de contratos. Al automatizar el proceso de revisión, el banco ha reducido el tiempo de revisión manual hasta en un 85 % y minimizado significativamente los errores. Estas iniciativas de alto impacto liberan recursos críticos, lo que permite a los expertos centrarse en decisiones estratégicas en lugar de verse atrapados en tareas rutinarias. 1
2. Crear una red híbrida de expertos en IA.
Las organizaciones que buscan impulsar la transformación digital mediante IA en 2025 deben asegurarse de tener acceso a talento técnico de vanguardia y conocimientos especializados. Crear una red híbrida de IA implica combinar la experiencia de laboratorios y proveedores externos de IA, como OpenAI, con la capacitación de los equipos internos. Esta combinación es fundamental, ya que dota a la organización de capacidades de IA de última generación y fomenta una comprensión profunda de cómo estas tecnologías pueden adaptarse a los desafíos empresariales específicos.
Caso práctico: Airbus invirtió en la formación de aproximadamente 10 000 ingenieros en herramientas como GitHub. Este esfuerzo aceleró sus simulaciones de diseño de aeronaves en un impresionante 40 %, lo que demuestra que la capacitación interna y las alianzas externas pueden generar importantes mejoras en la eficiencia. 2
Las empresas pueden fomentar una cultura de aprendizaje continuo e innovación invirtiendo en programas de formación integral adaptados a diferentes puestos, desde ejecutivos hasta ingenieros junior.
Además, implementar la minería de procesos es uno de esos proyectos fáciles de lograr y con gran impacto. Con una herramienta de minería de procesos, su empresa puede identificar ineficiencias existentes y automatizar o mejorar procesos para generar ahorros o mejorar la experiencia del cliente. Algunas herramientas de minería de procesos generan un gemelo digital de la organización (DTO), que proporciona una visión integral de los procesos de la empresa y permite realizar simulaciones para comparar escenarios reales e hipotéticos.
3. Implementar IA agencial para la automatización de extremo a extremo.
El concepto de IA automatizada se centra en el despliegue de sistemas autónomos capaces de gestionar flujos de trabajo complejos sin intervención humana constante. Al integrar agentes de IA en los procesos empresariales, las empresas pueden automatizar la toma de decisiones y la ejecución de tareas complejas. Esta estrategia optimiza la eficiencia operativa, permitiendo a los empleados centrarse en tareas de mayor nivel que requieren pensamiento creativo y estratégico.
Caso práctico: La implementación por parte de Unilever de un agente de compras con IA ilustra cómo los sistemas autónomos pueden revolucionar la gestión de la cadena de suministro. El agente de IA puede negociar con los proveedores, lo que genera ahorros anuales de hasta 250 millones de dólares. Este caso práctico subraya el inmenso potencial de los agentes de IA para agilizar las operaciones y optimizar la eficiencia de costos en diversas funciones. 3
4. Incorporar medidas de seguridad responsables en materia de IA.
Con la creciente integración de la IA en todos los aspectos de las operaciones comerciales, garantizar un uso ético y prevenir sesgos es más importante que nunca. Implementar una IA responsable implica establecer marcos de supervisión sólidos que monitoreen los resultados de la IA para asegurar su precisión, imparcialidad y cumplimiento normativo. Este enfoque proactivo es fundamental para mantener la confianza pública y garantizar que los sistemas de IA operen de forma transparente y ética.
Un ejemplo de implementación responsable de la IA es el uso que hace CVS Health de AWS Guardrails para Amazon Bedrock. Al integrar modelos críticos y mecanismos de auditoría, CVS Health garantiza que sus chatbots de farmacia cumplan sistemáticamente con las estrictas directrices de la FDA, a la vez que mitiga los riesgos de resultados sesgados. Estas prácticas son cruciales en el sector sanitario y otras industrias sensibles donde hay mucho en juego y cualquier desviación puede tener graves repercusiones. 4
5. Dominar la IA centrada en datos
El éxito de las iniciativas de IA radica en la calidad y la gestión de los datos. Una estrategia maestra centrada en los datos implica invertir en prácticas superiores de gestión del ciclo de vida de los datos para garantizar que los modelos de IA se entrenen con conjuntos de datos de alta calidad, relevantes y bien organizados. Sin esta base, incluso los sistemas de IA más avanzados pueden tener un rendimiento deficiente y producir resultados poco fiables.
Caso práctico: El sistema Medical-GPT de la Clínica Mayo es un ejemplo paradigmático de IA centrada en datos. Gracias al entrenamiento con interacciones anonimizadas de pacientes y datos específicos del sector, el sistema Medical-GPT ha superado a los modelos de propósito general, ofreciendo información más precisa y contextualmente relevante en el ámbito médico. Este éxito subraya la importancia de dominar la curación y la gestión de datos para aprovechar al máximo el potencial de la IA. 5
6. Innovación impulsada por la IA
La innovación en IA no es un esfuerzo puntual, sino un proceso continuo que se beneficia de las pruebas iterativas y la creación rápida de prototipos. Los ciclos de innovación impulsados por IA ofrecen un enfoque estratégico para probar y validar rápidamente nuevas ideas antes de implementarlas en toda la organización. Estos ciclos permiten a las empresas experimentar con aplicaciones de IA genérica en la generación de contenido de marketing, el mantenimiento predictivo y la mejora del servicio al cliente.
Caso práctico: L'Oréal ofrece un ejemplo convincente de esta estrategia. Mediante la realización de sprints de innovación con IA específicos, L'Oréal logró reducir los ciclos de desarrollo de productos de 18 meses a 4 semanas utilizando herramientas como ChatGPT-4 para el análisis de tendencias y la generación de ideas de productos. Este enfoque acelera el proceso de innovación y permite lanzar nuevos productos y servicios al mercado con mayor rapidez. 6
7. Escala con IA modular
Una arquitectura de IA modular permite a las organizaciones integrar múltiples modelos de IA, desde el conjunto de herramientas de OpenAI hasta soluciones de código abierto, en un sistema escalable. Esto garantiza que las empresas no dependan de un único proveedor y estén bien posicionadas para adoptar nuevos avances a medida que estén disponibles.
Caso práctico: El sistema Gauss LLM de Samsung demuestra la eficacia de una arquitectura modular. Mediante la integración de diversos modelos de IA, Samsung ha optimizado tareas que abarcan desde la generación de código hasta la atención al cliente. Este enfoque integrado no solo mejora el rendimiento general del sistema, sino que también garantiza que la organización pueda adaptarse rápidamente a nuevos modelos o tecnologías sin necesidad de realizar modificaciones significativas. 7
¿Cuáles son los obstáculos para la transformación mediante IA?
Los principales obstáculos que enfrenta la transformación de la IA son:
- Falta de talento y experiencia en inteligencia artificial en la organización.
- Problemas de calidad de los datos y datos insuficientes.
- Dificultades para identificar casos de uso empresarial aplicables.
- La cultura empresarial a menudo no reconoce el valor de la IA.
¿Cuáles son las mejores prácticas?
Basándonos en nuestra revisión de investigaciones existentes y entrevistas:
- Defina objetivos claros: Identifique desafíos empresariales específicos que la IA pueda resolver y asegúrese de que estas iniciativas estén alineadas con sus objetivos estratégicos.
- Desarrolle un marco de integración sólido: Establezca directrices claras para la gobernanza de datos, el entrenamiento de modelos, la integración de TI, el monitoreo del rendimiento y el cumplimiento normativo.
- Empiece con proyectos piloto: ponga en marcha proyectos piloto a pequeña escala para evaluar la eficacia de la IA, recopilar información y minimizar los riesgos antes de ampliar su escala.
- Implementar la iteración continua: evaluar periódicamente el rendimiento de la IA, recopilar comentarios de los usuarios y perfeccionar los modelos para adaptarlos a las necesidades cambiantes del negocio.
- Colabora con expertos y desarrolla habilidades internas: trabaja en conjunto con proveedores experimentados de programas LLM e invierte en la capacitación de tu equipo para garantizar una transformación sostenible.
- Priorizar la seguridad y las prácticas éticas: abordar los sesgos, garantizar la transparencia y aplicar medidas rigurosas de privacidad de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
- Fomentar la colaboración interfuncional: Promover la comunicación y el trabajo en equipo entre los distintos departamentos para alinear las iniciativas de IA con las estrategias empresariales más amplias.
- Céntrese en la experiencia del usuario : Diseñe herramientas intuitivas que se integren fácilmente con los flujos de trabajo existentes y promuevan activamente su adopción por parte de los usuarios.
- Adopte una estrategia preparada para el futuro: construya arquitecturas flexibles que permitan el aprendizaje continuo, se adapten a las nuevas tecnologías y reduzcan la dependencia de un único proveedor.
Para obtener más información sobre IA
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- Principales casos de uso/aplicaciones de la IA
- Los 50 principales casos de uso y estudios de caso de aprendizaje profundo .
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Comentarios 1
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.