Si tuviéramos que hacer una predicción clave, sería esta: el éxito de la IA en su empresa dependerá tanto de la visión como de la implementación. Esto significa que sus decisiones relacionadas con la IA podrían ser las más importantes, no solo de este año, sino de toda su carrera.
La capacidad de la IA para aportar valor a gran escala es evidente y apenas estamos comenzando a ver su potencial. Según la encuesta Pulse Survey de PwC de octubre de 2024, el 49% de los líderes tecnológicos afirmó que la IA ya está "totalmente integrada" en la estrategia comercial de sus empresas, y un tercio aseguró que también está totalmente integrada en sus productos y servicios.
Es crucial que la IA se convierta en una parte intrínseca de su organización. Los grandes avances, como la creación de nuevos modelos de negocio, son solo una fuente de valor transformador. La otra fuente es el valor incremental acumulado a gran escala: mejoras del 20% al 30% en productividad, velocidad de comercialización e ingresos, aplicadas primero en un área y luego en otra, hasta lograr transformar toda la empresa.
Para guiarle en esta transformación, le ofrecemos un conjunto de predicciones que abordan las áreas más importantes que necesitan su atención. Estas se basan en nuestra experiencia real al ayudar a nuestros clientes a reinventar sus negocios con IA, en la transformación interna de nuestra propia empresa y en nuestras alianzas estratégicas con líderes tecnológicos en el ámbito de la IA.
La estrategia de IA debe enfocarse en generar valor desde ahora, y este va más allá de la simple productividad o eficiencia. Algunos sistemas de IA ya son capaces de razonar de manera independiente y "comprender" el impacto de sus decisiones. Esto les permite llevar a cabo tareas complejas, como diseñar nuevos servicios o desarrollar estrategias de entrada al mercado, además de detectar sus propios errores. Dado que la IA se está volviendo cada vez más poderosa y confiable, es el momento de integrarla en tu estructura operativa. Si no lo haces, tus competidores que sí lo hagan podrían obtener ventajas duraderas.
Las empresas de alto rendimiento tienen el doble de probabilidades de obtener valor de la IA generativa en comparación con otras. Estas empresas destacan los beneficios de integrar la IA de manera intrínseca en su negocio.
Encuesta de Negocios sobre Inteligencia Artificial y Nube 2024 de PwC.
Una estrategia de IA eficaz, diseñada para ofrecer valor a gran escala este año, adopta un enfoque de cartera compuesto por tres partes:
Lo menos importante para la estrategia de IA será la elección de un modelo de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés), ya que habrá muchas buenas opciones disponibles para todos. En cambio, una estrategia inteligente destacará lo que puede diferenciar a la empresa: cómo aprovechar la IA junto con el conocimiento institucional y los datos patentados, apoyándose en arquitecturas de nube impulsadas por IA.
Hace varias décadas, algunas empresas desarrollaron plataformas, modelos de comercio electrónico y otros modelos de negocio centrados en Internet que todavía hoy son dominantes. Anticipamos que algo similar ocurrirá con la IA. Dado su enorme potencial transformador para crear nuevos modelos operativos y de negocio, aquellas empresas que se adelanten al resto ya sean nativas de IA o establecidas que se reinventen con rapidez, probablemente mantendrán su liderazgo. La brecha creciente entre los líderes en IA y los rezagados también se reflejará en las economías.
Las empresas de EE. UU., gracias a su entorno regulatorio relativamente flexible, podrían superar a las de la UE y China, donde las regulaciones son más estrictas.
Realiza una evaluación formal de su estrategia
Para establecer prioridades tanto para la implementación de IA a gran escala como para sus proyectos más ambiciosos, identifique cómo la IA puede beneficiar a su empresa y sector.
Considere dónde puede reducir costos, crear nuevo valor, aumentar las expectativas de los clientes, amenazar los negocios principales y respaldar nuevos modelos comerciales. Por ejemplo, la IA podría reducir los márgenes en una línea de negocio, pero permitir que otra prospere mediante ofertas hiperpersonalizadas y rentables.
Adopte un enfoque de "menos es más" respecto a los datos
Si moderniza adecuadamente sus datos, la IA le "devolverá el favor" con resultados valiosos. Necesitará un enfoque de datos que abarque toda la empresa, pero no es necesario que todo sea perfecto de inmediato. En su lugar, como parte de su estrategia central, priorice los segmentos de su arquitectura de datos que deben generar valor primero. Luego, enfóquese en identificar los datos correctos para modernizar, ni más ni menos.
Hoy en día, la IA a menudo puede cumplir su propósito con un subconjunto pequeño, pero de alta calidad de datos, y puede crear datos sintéticos para cubrir cualquier brecha. La función fiscal, con sus procesos basados en reglas y abundantes datos, suele ser un buen punto de partida, aunque su empresa probablemente ofrezca muchas otras oportunidades de monetización de datos impulsadas por la IA.
Aplique una perspectiva operativa basada en indicadores clave de rendimiento
Mida métricas relevantes para el negocio en relación con la IA, tales como los nuevos ingresos, la entrega acelerada de proyectos, la productividad y la experiencia. Al mismo tiempo, asegúrese de que sus métricas no fomenten una automatización excesiva. La supervisión y el liderazgo humano seguirán siendo necesarios para gestionar la IA de manera efectiva.
Si considera que la IA reducirá su fuerza laboral, es momento de reconsiderarlo. En 2025, su equipo se ampliará con nuevos miembros: trabajadores digitales conocidos como agentes de IA. Estos agentes podrían duplicar fácilmente su fuerza laboral actual en roles de conocimiento, ventas y soporte de campo, transformando aspectos como la velocidad de comercialización, las interacciones con clientes y el diseño de productos.
Un agente de IA puede realizar de forma autónoma muchas tareas, como manejar consultas rutinarias de clientes, crear "primeros borradores" de código de software o convertir ideas de diseño proporcionadas por humanos en prototipos.
Aunque los flujos de trabajo cambiarán de manera fundamental, los humanos seguirán siendo esenciales, ya que el valor innovador surge de un enfoque liderado por la tecnología y dirigido por personas. Los humanos instruyen y supervisan a los agentes de IA mientras estos automatizan tareas más simples. Además, trabajan en conjunto con los agentes en desafíos más complejos, como la innovación y el diseño. Las personas también "orquestan" equipos de agentes, asignando tareas y luego refinando y uniendo los resultados.
de los ejecutivos afirma que los problemas de la fuerza laboral, como la capacitación, la cultura o el cambio en el trabajo, se encuentran entre los cinco principales desafíos que enfrentan sus organizaciones al usar la IA generativa.
Encuesta Radar sobre la Fuerza Laboral 2024 de PwC.
Incorporar el flujo de trabajo de los agentes de IA como una parte fundamental de la estrategia de fuerza laboral puede representar un gran avance para muchas empresas. Esto implicará, por ejemplo, la creación de nuevos roles de gestión encargados de integrar a los trabajadores digitales en las estrategias de personal.
Cuanto antes comience a pensar de esta manera y a transformar su modelo operativo para planificar, capacitar y gestionar una fuerza laboral combinada de humanos y digitales, mejor posicionado estará para aprovechar las ventajas de la IA. Con una fuerza laboral que incluya tanto trabajadores digitales como humanos, podrá planificar con mayor agilidad y ajustar rápidamente los recursos para satisfacer las demandas cambiantes.
A medida que aumenten los agentes de IA, asumirán internamente algunas tareas que actualmente se subcontratan. Sus beneficios van más allá del ahorro de costos, ya que le proporcionarán un mayor control, capacidad de personalización y la habilidad de satisfacer a los usuarios finales. Por ejemplo, en el servicio de atención al cliente, los agentes de IA pueden facilitar un autoservicio más rápido y satisfactorio para los clientes, además de permitir a los especialistas humanos enfocarse en interacciones de alto valor y nivel. Los agentes de IA pueden entregar la información adecuada a su personal en el momento preciso para que puedan abordar rápida y eficazmente incluso las necesidades más complejas de los clientes.
Con la incorporación de agentes de IA, puede ser necesario revisar los planes a largo plazo para su presencia geográfica. Al menos, considere cómo cambiará su curva de crecimiento actual en lo que respecta a los servicios subcontratados.
A medida que las empresas mejoran la gestión de agentes de IA, pueden "deslocalizar" sus operaciones creando fuerzas laborales basadas en agentes de IA en regiones de bajo costo.
Establecer "centros para agentes", en lugar de alquilar agentes a proveedores externos, podría implicar un costo inicial, pero también ofrecer un mayor retorno de la inversión en pocos años.
Cambiar la mentalidad
Es fundamental que las personas se adapten, ya que los flujos de trabajo cambiarán significativamente. Es posible que comiencen a interactuar con agentes de IA de manera similar a como lo hacen con compañeros de equipo independientes y creativos.
Para facilitar este cambio de mentalidad, los líderes deben modelar estas nuevas formas de trabajo y asegurar que la IA esté diseñada para potenciar el valor de las personas, no para reemplazarlas.
Actualizar el enfoque de Recursos Humanos
A medida que Recursos Humanos gestione una fuerza laboral compuesta por humanos y agentes de IA, necesitará nuevas habilidades y métodos para adquirir, desarrollar y medir el talento humano. Con la IA asumiendo gran parte del trabajo de nivel inicial, será crucial encontrar formas, como asociaciones con universidades, para preparar a los nuevos reclutas para roles de nivel superior.
Prepararse para gestionar trabajadores digitales
Los agentes de IA, al ser parcialmente autónomos, requieren un modelo de gestión bajo supervisión humana. Es necesario equilibrar costos y retorno de inversión durante su implementación, desarrollar métricas para equipos mixtos de IA y humanos, y mantener una supervisión rigurosa para prevenir actividades inesperadas, perjudiciales o fuera de las normas.
Una estrategia integral de IA responsable puede ofrecer el marco adecuado para abordar estos desafíos.
La gestión de riesgos y las prácticas de IA responsable han sido una prioridad para los ejecutivos. Sin embargo, hasta ahora se han tomado pocas acciones significativas. Esto cambiará. En 2025, los líderes empresariales ya no podrán permitirse abordar la gobernanza de la IA de manera inconsistente o limitada a ciertos sectores de la empresa.
A medida que la IA se integre profundamente en las operaciones y las ofertas de mercado, las empresas necesitarán adoptar enfoques sistemáticos y transparentes para asegurar el valor sostenido de sus inversiones en IA y gestionar los riesgos asociados con su implementación a gran escala.
La evaluación y validación rigurosas de las prácticas y controles de gestión de riesgos en IA se volverán esenciales. Incluso si estas evaluaciones no son obligatorias, las partes interesadas las exigirán, de la misma manera que exigen confianza en otros aspectos críticos para la toma de decisiones, como los resultados financieros, las prácticas de ciberseguridad y la privacidad.
de los ejecutivos afirma que uno de sus tres principales objetivos al invertir en prácticas de IA responsable es diferenciar su organización, así como sus productos y servicios.
Encuesta sobre Inteligencia Artificial Responsable en EE. UU. 2024 de PwC.
Los líderes empresariales, especialmente aquellos que están impulsando transformaciones a través de la IA, comenzarán a abogar por esta supervisión necesaria. No esperarán a que las regulaciones sean claras, porque la IA está avanzando demasiado rápido y es demasiado crucial para las empresas.
Cuando la IA solo se utilizaba en casos aislados, el impacto de un retorno de inversión decepcionante, resultados inexactos o fallas de cumplimiento era limitado. Ahora, los colaboradores dependen de ella diariamente y los clientes interactúan regularmente con experiencias y servicios impulsados por IA, lo que la hace esencial para el crecimiento de los ingresos. Si las partes interesadas no confían en la IA, si está expuesta a una violación cibernética u otros riesgos, o si las iniciativas se retrasan o exceden el presupuesto, su empresa sufrirá.
Para implementar una supervisión de la IA que genere valor, será necesario contar con un segundo par de ojos. Esto podría provenir de equipos de auditoría interna debidamente capacitados o de un especialista externo que realice evaluaciones basadas en prácticas y estándares líderes de la industria. Cualquiera que sea el enfoque, contar con una perspectiva independiente sobre la gobernanza y los controles de la IA será fundamental en 2025 y en adelante.
Las elecciones de noviembre en Estados Unidos sugieren que es probable que las regulaciones federales sigan siendo flexibles, permitiendo que los rápidos avances en tecnología e implementación de IA continúen. Sin embargo, las empresas deberán estar atentas a las normativas estatales, que están evolucionando rápidamente y pueden generar un conjunto de regulaciones a veces contradictorias, especialmente en lo que respecta a la privacidad. Aun así, el entorno regulatorio general en los Estados Unidos probablemente seguirá siendo uno de los más favorables del mundo para la innovación en IA.
Evaluar el riesgo de manera integral
Si aún no lo ha hecho, el primer paso hacia una IA responsable es realizar una evaluación de riesgos de IA. También necesitará una taxonomía de riesgos estandarizada y centrada en la IA para asegurar que las decisiones de gobernanza sean coherentes y repetibles.
Nuestra taxonomía de riesgos de IA abarca modelos, datos, sistemas e infraestructura de IA; usuarios; impacto legal y de cumplimiento; e impacto en los procesos. Un área clave de enfoque son los proveedores y proveedores de servicios. Por lo tanto, es importante entender cómo utilizan la IA en sus productos y servicios y si pueden proporcionar validación a través de informes como SOC-2.
Elegir su supervisión
Determine cómo incorporará una capa de validación independiente y continua para el sistema de IA y sus resultados, ya sea mediante equipos internos especialmente capacitados o proveedores externos con experiencia. Comience con las áreas de mayor riesgo, aquellas con mayor exposición o impacto financiero.
Enfocarse en las diferencias de la industria
Aunque la gobernanza y supervisión de la IA son necesarias en todos los sectores, las particularidades de cada industria determinarán los enfoques específicos.
Por ejemplo, los servicios financieros deben considerar cómo cumplir con los requisitos de cumplimiento existentes, diseñados para tecnologías más antiguas.
Las empresas aeroespaciales, de defensa y aquellas que trabajan estrechamente con el sector público deberán centrarse en los desarrollos regulatorios a nivel mundial.
La IA acelerará la transición energética y ayudará a las empresas a cumplir sus objetivos de sostenibilidad, especialmente en sectores con altas emisiones como la construcción y el transporte. Sin embargo, la IA consume tanta energía que actualmente no hay suficiente electricidad ni potencia computacional para que todas las empresas la implementen a gran escala. Aunque se están desarrollando más chips, los modelos están avanzando y el suministro de energía se está expandiendo, no se espera un equilibrio entre oferta y demanda para 2025.
Por eso, es prudente tratar la IA como una estrategia de valor, no de volumen. Esto significa usarla en un número creciente de áreas, pero siendo estratégico en cómo y dónde se implementa. Por ejemplo, su organización puede diseñar interfaces de IA que fomenten el uso eficiente, evitando el desperdicio de tiempo y recursos computacionales.
de las empresas de alto rendimiento está incrementando sus presupuestos de nube para aprovechar la IA generativa. Además, el 34 % de estas empresas señala que las consideraciones de sostenibilidad están motivando los aumentos presupuestarios previstos.
Encuesta de Negocios sobre Inteligencia Artificial y Nube 2024 de PwC.
Aunque los desafíos a corto plazo son significativos, no deben ocultar el panorama general: la IA será un motor clave para la sostenibilidad. A nivel mundial, probablemente acelerará la transición hacia las energías renovables. Por lo tanto, dentro de tu empresa, la IA puede facilitar el cumplimiento de una nueva ola de regulaciones de divulgación de información sobre sostenibilidad.
La IA puede automatizar la recopilación de datos internos y externos necesarios para cumplir con estas regulaciones, analizar los datos y generar informes, que luego pueden ser refinados por el área financiera. La capacidad de la IA para la recopilación y el análisis de datos también ayudará a optimizar la sostenibilidad en toda tu cadena de suministro. Incluso los pequeños proveedores podrán ofrecer datos granulares sobre sostenibilidad, como su consumo de energía mensual o anual.
Además, la IA puede cuantificar nuevos tipos de valor, como los beneficios de comercializar productos con bajas emisiones de carbono. A medida que estas capacidades de IA se integren en la estrategia corporativa y en las aplicaciones empresariales diarias, todos, no solo los especialistas en ESG, podrán acceder y utilizar datos de sostenibilidad para tomar decisiones informadas.
Con el tiempo, surgirán nuevas fuentes de potencia computacional y suministros de energía renovable, lo que reducirá drásticamente los costos y permitirá la implementación de IA en todos los aspectos de tu empresa e industria.
Ser estratégico
Aunque es importante que todos en tu empresa tengan acceso a las funciones básicas de IA, selecciona cuidadosamente dónde implementar soluciones más avanzadas. Los directivos deben tomar estas decisiones basándose en las fortalezas de la empresa, las fuentes de datos disponibles y las prioridades estratégicas.
Transforme los datos de sostenibilidad
La IA puede ayudarle a recopilar y analizar datos una sola vez, lo que permite informar repetidamente para reducir los costos de cumplimiento y medir mejor su huella de carbono y el impacto en la sostenibilidad.
Tenga en cuenta tanto el impacto directo como el indirecto de la IA, a través de los proveedores de IA, en su balance de carbono. Cuanto más mida este impacto, más presión sentirán sus proveedores para reducir el suyo.
Además, puede utilizar estos datos de sostenibilidad para mejorar sus estrategias de marketing, identificando, por ejemplo, qué clientes estarían dispuestos a pagar más por productos con una huella de carbono menor.
Obtener nuevos beneficios de sostenibilidad
Las eficiencias impulsadas por la IA pueden disminuir sus necesidades energéticas, reduciendo así los costos y el impacto de las emisiones de carbono. Al reducir a la mitad el tiempo de investigación y desarrollo (I+D), o al hacer lo mismo con otros procesos, también disminuye el consumo de energía.
Además, al utilizar IA para hacer que los edificios de oficinas y los sistemas de gestión de energía sean más inteligentes y eficientes, también se logra un avance en sostenibilidad.
Si su empresa fabrica bienes tangibles y sus equipos de desarrollo de productos aún no utilizan la IA para el diseño, la creación de prototipos y las pruebas, es el momento de comenzar. La IA multimodal, que puede procesar y generar diversos tipos de datos, desde archivos CAD hasta simulaciones, está transformando el diseño de productos y los procesos de I+D. Por ejemplo, las herramientas de IA generativa pueden proponer configuraciones optimizadas para el chasis de un automóvil, simular su rendimiento en diferentes condiciones e incluso sugerir diseños que los ingenieros podrían pasar por alto.
La IA le permite iterar diseños en horas en lugar de semanas, probar soluciones virtualmente antes de construir prototipos físicos y resolver más problemas antes de llegar a la producción. Basándonos en el trabajo de PwC con clientes y en nuestro análisis de tendencias tecnológicas e industriales, estamos convencidos de que la adopción de la IA en I+D puede reducir el tiempo de comercialización en un 50% y los costos en un 30% en sectores como el automotriz y el aeroespacial. En muchas empresas farmacéuticas, la IA ya ha ayudado a reducir los plazos de descubrimiento de fármacos en más del 50%.
de las empresas de alto rendimiento ya está percibiendo el valor de utilizar la IA generativa para la innovación de productos y servicios.
Encuesta de Negocios sobre Inteligencia Artificial y Nube 2024 de PwC.
La mayoría de las empresas no están preparadas para esta revolución en el diseño de productos físicos. Aunque la IA está lista para impulsar estos cambios, la falta de habilidades es a menudo un obstáculo. Los ingenieros con amplia experiencia en diseño y fabricación suelen carecer incluso de las habilidades básicas en ciencia de datos. Por esta razón, es crucial comenzar ahora con la capacitación de estos equipos y la incorporación de talentos expertos en IA.
Aquellas empresas que aprovechen el potencial de la IA en el desarrollo de productos disfrutarán de una mayor velocidad de comercialización, costos reducidos y una mayor personalización, lo que puede traducirse en usuarios finales más satisfechos.
A medida que la fuerza laboral de diseño e ingeniería se capacita o se actualiza para trabajar con IA, la capacidad de I+D de las empresas se multiplicará. Esto conducirá a una era de innovación cada vez más rápida en el diseño y desarrollo de productos.
Implementar ingeniería de última generación
Es crucial contar con arquitecturas de datos y de nube actualizadas que puedan integrar la "IA de borde" en tus equipos de ingeniería. Esto permitirá que la IA se utilice de manera más eficiente y efectiva en el diseño de productos.
Reinventar la TI
La IA puede ser una herramienta poderosa para transformar el departamento de TI, mejorando el soporte a las iniciativas de IA más amplias. Esto incluye la transformación del desarrollo de software, la mejora de la ciberseguridad y la aceleración de la modernización de datos.
Reorganizar los equipos técnicos
El equilibrio de habilidades necesarias en los equipos técnicos cambiará significativamente. Incluso aquellos equipos que trabajan exclusivamente con objetos físicos necesitarán desarrollar competencias en informática y ciencia de datos para mantenerse competitivos y eficientes en un entorno impulsado por IA.
La IA transformará todas las industrias, aunque algunas avanzarán más rápido que otras. Así es como prevemos que varios sectores importantes avanzarán con la IA durante el próximo año.
de los ejecutivos afirma que utilizarán la IA generativa para realizar cambios en el modelo de negocio de su empresa.
Encuesta Pulse de PwC, 11 de junio de 2024.
Las empresas que atienden a los consumidores están implementando la IA en todas sus operaciones y negocios. La IA está mejorando el marketing, la gestión de la cadena de suministro, las operaciones financieras y el servicio al cliente.
Muchas compañías están renovando su servicio al cliente combinando chatbots más avanzados con agentes de IA que proporcionan al personal humano la información precisa que necesitan para ayudar a los clientes. Otros agentes de IA están automatizando las interacciones con los clientes bajo estrecha supervisión humana, utilizando múltiples puntos de contacto para impresionar y atraer.
Los ingresos se incrementarán gracias a una fijación de precios dinámica más sofisticada basada en inteligencia artificial, diseñada para ajustarse instantáneamente a los cambios del mercado y la competencia. Cada vez más empresas de los mercados de consumo utilizarán las capacidades de análisis de datos y automatización de la IA para acelerar la debida diligencia en las transacciones y sortear el panorama regulatorio.
Algunas empresas líderes también comenzarán a diseñar productos mejorados con IA, aunque la mayoría aún carece de las habilidades y la infraestructura tecnológica necesarias para maximizar esta oportunidad de I+D en el corto plazo. Estas empresas rezagadas deberán recuperar el tiempo perdido pronto.
El impacto de la IA en los servicios financieros es amplio, pero se ha observado un efecto medible y concentrado en las empresas emergentes nativas de IA y en las grandes instituciones financieras.
En el sector Fintech, ha habido un resurgimiento con empresas nativas de IA que están resolviendo problemas antiguos con nuevas plataformas y modelos de negocio. De manera similar, muchas de las grandes instituciones financieras están experimentando con varios casos de uso comunes de IA. Esta experimentación no solo les ha permitido generar confianza en la nueva tecnología, sino también refinar sus modelos de riesgo y control, posicionándolas para beneficiarse a un ritmo acelerado.
Mientras las empresas emergentes nativas de IA y las grandes instituciones financieras continúan avanzando en sus estrategias, hay un riesgo para aquellas empresas que siguen evaluando su estrategia de entrada: podrían comenzar a quedarse rezagadas notablemente a partir de 2025.
Para 2025, se espera que el uso de la IA en el sector salud se acelere gracias a un entorno regulatorio más flexible.
Las empresas farmacéuticas y de tecnología médica estarán a la vanguardia en el uso de la IA para revolucionar sus cadenas de valor, especialmente en el desarrollo de medicamentos y productos. Los proveedores de servicios de salud implementarán más aplicaciones de IA para optimizar ingresos y volumen, abordar la escasez de mano de obra clínica y ayudar a los médicos en el diagnóstico, lo que contribuirá a mejorar los resultados clínicos.
Las principales prioridades de la IA en el ámbito de la atención sanitaria incluirán la transformación de la fuerza laboral, la personalización, las actualizaciones tecnológicas, la eliminación de la "deuda de procesos", procedimientos previos a la IA, y, sobre todo, el uso responsable de la IA. Incluso con un marco regulatorio más favorable, las organizaciones de la industria de la salud manejan datos confidenciales y resultados de vida o muerte, lo que subraya la importancia de la responsabilidad en el uso de IA.
Para 2025, se espera que un grupo más pequeño de líderes de la industria comience a destacarse respecto a sus pares. Las empresas de productos industriales que cuenten con datos de alta calidad y procesos estandarizados aprovecharán la IA para mejorar la eficiencia, obtener mejores conocimientos, acelerar la I+D y reducir el tiempo de comercialización.
Mientras tanto, muchas otras empresas seguirán enfocándose en mejorar su infraestructura tecnológica, la gobernanza de datos y desarrollar habilidades en IA. Sin embargo, el ritmo de la experimentación con IA se acelerará, lo que generará nuevas preguntas sobre los modelos operativos, las estructuras organizacionales y los requisitos de talento necesarios para mantenerse competitivas.
Para 2025, se espera que los agentes de IA comiencen a reconfigurar la demanda de plataformas de software, ya que las empresas los utilizarán para llenar los vacíos en sus sistemas existentes, como los Sistema de planificación de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés).
Con los agentes de IA personalizando y extendiendo la vida útil de estas plataformas, algunas empresas podrían optar por invertir menos en actualizaciones premium. Este cambio podría llevar a una transformación en los modelos de negocio del software, pasando de grandes inversiones en infraestructura a la oferta de soluciones de IA personalizadas.
Además, es probable que las empresas de telecomunicaciones avancen con soluciones de IA híbridas que combinen la IA generativa con otras tecnologías, como el aprendizaje automático y los gemelos digitales. Esto impulsará sus propias capacidades de IA y reducirá su dependencia de los socios tradicionales, permitiéndoles ofrecer servicios más innovadores y eficaces.
Bismark Rodríguez
Socio Líder Regional de Consultoría, PwC Interaméricas
