Las organizaciones actuales se enfrentan a múltiples desafíos relacionados con la digitalización de sus negocios y la optimización de la cadena de valor, con el fin de aumentar los ingresos y mejorar los modelos operativos.
En sectores como el financiero, el desafío es encontrar formas de conectar e integrar ambos mundos: legacy y las soluciones digitales, lo que requiere un cambio de mentalidad hacia una cultura de innovación abierta y experimentación.
En este sentido, es fundamental adoptar un enfoque proactivo y no esperar a que una solución tecnológica esté completamente validada en el mercado para comenzar a utilizarla, ya que esto podría significar perder oportunidades de competir con productos o servicios de valor para los clientes.
Las compañías deben estar abiertas a cambiar su forma de trabajar, reinventarse y repensar sus estructuras, ya que la transformación hacia lo digital y la adopción de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) representan un cambio significativo que nos interpela a trabajar de forma más inteligente, ágil y eficaz.
El dato dorado y la integración de lo tradicional con lo digital
Diversas industrias se enfrentan al reto de lograr la convivencia entre sus sistemas tradicionales con los digitales.
Las entidades bancarias, por ejemplo, buscan que sus clientes realicen la mayor cantidad de transacciones a través de plataformas digitales, lo que demanda arquitecturas digitales desacopladas debido a las limitaciones que presentan los sistemas monolíticos tradicionales.
Esto, sumado a las regulaciones y estándares de integración, pone de manifiesto un arduo trabajo por delante, principalmente en la gestión y el gobierno de datos para alcanzar el Golden Record.
Dicha meta implica definir una estrategia que permita a todos en la organización entender el mismo concepto detrás de una entidad. No solo aplica internamente para controlar, por ejemplo, las transacciones que ocurren en los diferentes puntos de venta, sino también externamente cuando se necesita un estándar de integración para intercambiar información con otras plataformas, de forma transparente, segura y clara.
Es posible que una compañía tenga al mejor científico de datos o el mejor algoritmo, pero si no cuenta con datos de calidad y con una estandarización adecuada, el resultado del procesamiento de esos algoritmos será algo irreal y se perderá la credibilidad en la iniciativa de transformación tecnológica.
Los datos son la principal materia prima de los modelos de AI que se van a usar, mismos que, a su vez, seguirán evolucionando y madurando en un entorno productivo.
Es fundamental que toda la organización entienda los beneficios de hacer una buena gestión, limpieza y calidad de los datos, y que todas las áreas la implementen.
Además, es de vital importancia que el caso de uso o problema de negocio a resolver con AI tenga el patrocinio del negocio y que esté alineado a sus prácticas para que realmente lo utilicen y les genere el retorno de inversión esperado.
Más allá de automatizar todo
El papel que juega la inteligencia artificial en la transformación digital de las organizaciones es una realidad innegable.
Su potencial es enorme y se vislumbran muchas oportunidades en otras industrias como retail o manufactura. Por ejemplo, a través del mantenimiento predictivo para intervenir anticipadamente sin afectar la producción.
Igualmente, hay una gran cantidad de trabajo de escritorio que se pueda automatizar y flujos de trabajo administrativo que se pueden realizar con estos modelos eficientemente.
Sin embargo, si se considera que no todo es viable de ser automatizado, las empresas deben examinar qué procesos conviene automatizar.
En el corto plazo, el escenario tecnológico también se abre a las plataformas de low code y no code, cuyo objetivo principal es la democratización del desarrollo de software.
En este caso, a las organizaciones se les presentará el desafío de crear un modelo de gobierno alrededor de dicha democratización para controlar y proponer un estándar de diseño, de seguridad y de implementación.
Por otro lado, la tecnología de blockchain es valiosa para el seguimiento de mercancías y tener un registro inmutable; mientras que el metaverso tendrá usos especialmente en sectores como el de educación y entrenamiento.
También, veremos un crecimiento interesante de la realidad aumentada y virtual (AR/VR, por sus siglas en inglés) dentro de la industria manufacturera.
El poder de la GenAI
Finalmente, un impacto muy importante en la productividad de las personas dada la introducción de la inteligencia artificial generativa (GenAI), donde hay una disrupción muy importante en todas las industrias.
En lo relativo a servicios de IT, en particular en los gestión de soporte nivel 1, mesas de ayuda y el ciclo de vida de desarrollo de software seguro, se están obteniendo mejoras de productividad entre un 25 y 40%, dada la generación de código a través de modelos grandes de lenguaje (LLM).
Estar abiertos al cambio y a la reinvención significa que la transformación proviene desde un nivel más profundo.
Es preciso considerar todas las variables, escenarios, el tipo de tecnologías que los negocios están en capacidad de soportar y sostener en el tiempo, y, especialmente, el impacto que dicha transformación tendrá en las operaciones y el modelo de negocio.
