Seis reflexiones clave sobre IA generativa para CIO

La inteligencia artificial generativa (GenAI) está redefiniendo las prioridades de los Chief Information Officer (CIO) y de los líderes tecnológicos, ya que las expectativas del negocio crecen al mismo ritmo que la complejidad de implementarla. En este escenario, liderar con pragmatismo, sin perder visión de largo plazo, se vuelve una ventaja competitiva, no solo una aspiración. 

Los CIO enfrentan una doble exigencia. Por un lado, CEO y CFO piden resultados inmediatos en reducción de costos y eficiencia operativa. Por otro, esperan que el departamento de TI lidere una transformación de mayor alcance hacia nuevos modelos de negocio habilitados por inteligencia artificial (IA). El reto es que lo segundo demanda tiempo, inversión y cimientos que no se improvisan, como una arquitectura de datos moderna y una operación de IA a escala. 

Pero hay una pregunta que no se puede ignorar: ¿por qué esta vez será diferente? Los líderes tecnológicos ya han visto cómo otras promesas tecnológicas perdieron impulso antes de generar resultados tangibles para las organizaciones. 

La clave está en encontrar un equilibrio, es decir, enfocarnos en las áreas donde la GenAI pueda demostrar valor de forma rápida y, al mismo tiempo, sentar las bases de una estrategia para una transformación de mayor escala. Un punto de partida natural es la propia función de TI, donde esta tecnología puede impulsar nuevas formas de trabajo y permitir la reinvención del área desde dentro. 

La inteligencia artificial generativa tiene el potencial de ampliar la capacidad de los equipos, acelerar el desarrollo de software y fortalecer las iniciativas de datos. Una función de TI potenciada por GenAI coloca a las organizaciones en una mejor posición para escalar esta tecnología en toda la empresa, donde cada vez está más integrada en la forma en que operan y crecen. 

¿Cuál es el papel cambiante del CIO en la era de la IA?
A continuación, te presentamos seis reflexiones clave:

La inteligencia artificial generativa llega a las empresas por tres vías distintas, y con frecuencia las tres conviven. Lo más probable es que los CIO sean responsables de desplegar y supervisar cada una de ellas. 

La primera es la más accesible y la que responde más rápido a la presión por resultados. Se trata de funcionalidades de IA generativa que ofrecen los proveedores de servicios en la nube, integradas en aplicaciones empresariales que la organización ya utiliza. Hoy, muchas de estas aplicaciones incluyen copilotos e interfaces de chat diseñadas para responder preguntas en lenguaje natural. 

En poco tiempo, muchos usuarios de negocio empezarán a utilizarlas de forma predeterminada, incluso sin ser conscientes de que están usando IA generativa. Para los CIO, el reto es entender y gobernar las capacidades que estas aplicaciones ya incluyen y las que sumarán en el corto plazo, así como determinar si su habilitación supondrá costos adicionales con los proveedores. 

La segunda vía abre la puerta a una transformación más profunda. Las organizaciones pueden optar, como lo hacemos en PwC, por licenciar una versión privada de un modelo fundacional público de GenAI. Al desplegarlo dentro de un entorno seguro de TI, es posible potenciar su valor con datos propietarios sin comprometer la seguridad. Este enfoque se puede escalar a toda la organización.

La tercera son los modelos entrenados para dominios específicos, como desarrollo de software, finanzas, legal o fiscal. Estos modelos especializados aceleran el tiempo de obtención de valor, pero requieren integración con los datos y procesos del negocio, supervisión continua y una visión clara de cómo utilizarlos para impulsar la transformación.

Un modelo de IA generativa bien entrenado eleva el desempeño del departamento de Tecnologías de la Información de la misma forma en que tu función eleva al negocio, es decir, tecnología más adecuada para su propósito, confiable, fácil de usar y productiva. 

Tomemos el desarrollo de software como ejemplo. En nuestra experiencia, la GenAI ya incrementa la productividad y la velocidad entre 20 y 50% en distintas etapas del ciclo de desarrollo, al tiempo que mejora la calidad y la experiencia del usuario. Desde la definición de historias de usuario hasta la automatización de pruebas y la generación de documentación, su impacto es tangible. A futuro, incluso podría habilitar el desarrollo integral de código y dar paso a nuevas metodologías que reemplacen al enfoque ágil. 

Pero como CIO, tu alcance va mucho más allá del software, y el de la IA generativa también. Si tu organización aún migra cargas de trabajo a la nube, el modelo puede analizar arquitecturas heredadas y, una vez ahí, automatizar y optimizar consultas SQL. En ciberdefensa, ya se utiliza para supervisar tráfico, detectar anomalías, resolver incidentes sencillos y generar recomendaciones que aceleran la respuesta ante eventos más complejos. En la práctica, la IA generativa tiene el potencial de transformar cada aspecto del trabajo de tu función.

Así como un solo modelo de GenAI puede transformar el desarrollo de software, la ciberseguridad y la gestión de la nube, también puede generar valor en toda la empresa. Por eso, para lograr valor a escala, conviene no centrarse en casos de uso individuales, sino en "patrones" que abarquen muchos casos de uso a la vez. En nuestra experiencia, más del 80% de los casos de uso de IA generativa se agrupan en uno de seis patrones  

Según nuestra experiencia, más del 80% de los casos de uso de IA generativa se agrupan en uno de seis patrones:

Si planificas y ejecutas el despliegue de la GenAI en torno a estos patrones, es posible que un solo modelo genere valor en múltiples tareas, funciones y líneas de negocio.

Tener el control de los datos siempre ha sido una prioridad para el CIO. Hoy, lo que está en juego es aún mayor, dado su papel central para capitalizar el valor de la IA generativa. Pero esta tecnología también puede ayudar a resolver ese mismo desafío. Puede dar sentido a datos no estructurados atrapados en presentaciones, documentos de estrategia, registros de clientes e innumerables archivos más. Puede automatizar gran parte del proceso de limpieza, organización y estandarización. Y con eso, iniciativas de datos que antes parecían impracticables se vuelven no solo viables, sino atractivas. 

También es probable que aún necesites migrar datos a la nube y habilitar que la IA generativa acceda a ellos de forma segura. Será necesario evaluar el valor de los conjuntos de datos, asegurar su calidad y cumplimiento, reducir sesgos y gestionar riesgos. En resumen, la IA generativa no va a eliminar la necesidad de personas capacitadas que hagan un trabajo de calidad. Lo que sí puede hacer es ampliar la capacidad de tu equipo, permitiéndoles convertir más datos en valor, al tiempo que transforma la naturaleza del trabajo.

La mayoría de los líderes tecnológicos ya contemplan la IA generativa como palanca para habilitar nuevos modelos de negocio. Eso dimensiona la relevancia que tendrá esta tecnología y el papel del CIO en su implementación. Es probable que necesites trabajar junto con los líderes de negocio para definir ese nuevo modelo, educándolos sobre lo que la GenAI puede hacer y cómo puede hacerlo. 

Si el camino incluye una AI Factory, como la que tenemos en PwC, es muy probable que también lideres esa iniciativa. La GenAI exige nuevos roles y habilidades, y otros líderes de la alta dirección recurrirán a ti para ayudar a desarrollarlos. Además, con esta tecnología potencialmente extendida a toda la organización en poco tiempo, los stakeholders esperarán la certeza de que produce resultados confiables. Eso implica incorporar principios de IA responsable desde el primer día. Al hacerlo, estarás mejor posicionado para gobernarla, validar sus resultados, monitorear su retorno de inversión y gestionar los riesgos. 

A medida que la IA generativa se extienda, tu equipo probablemente necesitará nuevos roles y habilidades, aunque la capacitación cruzada suele ser una vía efectiva, puedes utilizar esta tecnología para aliviar la carga de científicos de datos e ingenieros de software y, a partir de ahí, complementar sus capacidades para que se enfoquen en la gestión de modelos de IA generativa o en su gobernanza.

De igual manera, podría ser necesario acompañar a tu equipo para trabajar más cerca del negocio y ayudar a otros equipos a entender y aprovechar la IA generativa en su día a día. 

Para habilitar al negocio, tu equipo podría necesitar moverse más rápido de lo habitual y adoptar una mentalidad experimental, orientada a fallar rápido para aprender rápido. 

Como parte de un enfoque de IA responsable, también podrían requerir nuevas prácticas de control que permitan mantener ese ritmo acelerado sin perder de vista los riesgos. Además, es probable que pronto necesites asignar nuevos recursos para apoyar las iniciativas de GenAI y de datos, lo que podría implicar nuevas soluciones para monitorear e informar sobre el gasto y el retorno de inversión. 

Puede parecer demasiado en qué enfocarse, y lo entendemos. En PwC estamos atravesando esta misma transformación. Y aunque la IA generativa es nueva, en cierto sentido ya hemos recorrido este camino antes. Como líderes en nuestro sector, hemos implementado y gobernado otras tecnologías transformadoras, desde la IA tradicional hasta la nube. La diferencia es que, dada la velocidad a la que avanza la IA generativa, probablemente necesites moverte más rápido que nunca.