Tipo de impacto:
Nivel de disrupción
Facilidad de adopción
El potencial disruptivo de la IA generativa y los factores que facilitan su adopción, definirán la velocidad con la que las empresas de cada sector buscarán nuevas oportunidades para reinventarse y mejorar su eficiencia.
La reinvención no es un concepto nuevo; ha sido esencial para la supervivencia de las organizaciones durante décadas. De hecho, la historia está llena de ejemplos en los que cambiar la forma de trabajar o buscar nuevas fuentes de valor ha marcado la diferencia entre el éxito y el fracaso de una empresa.
El caso de Netflix, que pasó de enviar DVDs con contenidos existentes a ofrecer servicios de streaming y producciones originales, es un ejemplo clásico de reinvención. Sin embargo, muchas otras organizaciones duraderas también han recurrido a la transformación, a menudo impulsadas por la tecnología. Por ejemplo, Samsung ha evolucionado de la industria alimentaria y textil a la electrónica, mientras que Amazon ha pasado de ser una librería en línea a una empresa de comercio electrónico y, posteriormente, a un proveedor de servicios en la nube. Estas trayectorias, junto con muchas otras, sirven de inspiración para las organizaciones que enfrentan una necesidad urgente e innegable de reinventarse.
La 27ª Encuesta Global Anual de Presidentes PwC revela que muchas organizaciones están sintiendo esta presión. Casi la mitad de los encuestados cree que su empresa podría dejar de ser viable en diez años si continúa por el mismo camino. Los ejecutivos consideran que factores clave como la regulación y la evolución de las preferencias de los clientes, representan una amenaza para la viabilidad de su negocio actual.
No obstante, la tecnología se destaca como la fuerza de reinvención más poderosa. El 56 % de los directores ejecutivos afirma que la tecnología cambiará significativamente la forma en que su organización crea, entrega y captura valor en los próximos tres años.
Es razonable pensar que esto se debe, al menos en parte, a la llegada de la IA generativa, una innovación fundamental comparable a la imprenta, la electricidad y el Internet. Esta tecnología tiene el potencial de transformar radicalmente la naturaleza del trabajo y ofrecer una vía rápida para que nuevas empresas basadas en inteligencia artificial revolucionen los mercados existentes.
Los directores ejecutivos reconocen tanto el riesgo como la oportunidad que representa la IA generativa. El 70 % de ellos afirma que esta tecnología impactará su modelo de negocio en los próximos tres años. No obstante, este porcentaje aumenta al 89 % entre las organizaciones que ya han implementado esta herramienta, lo que indica que la experiencia directa con la IA generativa evidencia claramente su potencial transformador.
Los gerentes generales que utilizan la IA generativa en sus empresas están más convencidos de su potencial disruptivo
Pregunta: ¿En qué medida estás de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes afirmaciones sobre la IA generativa? (Sólo se muestran las respuestas «de acuerdo»)
En los últimos 12 meses
Encuestados que han adoptado la IA generativa
Encuestados que no han adoptado la IA generativa
En los próximos 12 meses
Encuestados que han adoptado la IA generativa
Encuestados que no han adoptado la IA generativa
En los próximos 3 años
Encuestados que han adoptado la IA generativa
Encuestados que no han adoptado la IA generativa
Fuente: 27ª Encuesta Global Anual de Presidentes PwC
En este contexto, resulta desconcertante que muchos líderes empresariales se concentren en dos aspectos: el impacto de la tecnología en los costos y los casos de uso limitados. Enfocarse únicamente en la productividad y en las ganancias incrementales subestima la amenaza disruptiva y la oportunidad de reinventar flujos de trabajo, procesos empresariales e incluso modelos de negocio.
Lo anterior no significa que las organizaciones deban ignorar la productividad. Aumentar la eficiencia seguirá siendo crucial y las empresas no pueden permitirse dejarla de lado. Sin embargo, la disrupción a nivel empresarial o de modelo operativo es inevitable, aunque su impacto variará a lo largo de la cadena de valor en distintos sectores. Por esta razón, la velocidad en la que cada organización implementará la IA generativa para mejorar la eficiencia y reinventarse dependerá de varios factores clave como la preparación organizacional, la regulación y la complejidad técnica para implementar las acciones de transformación.
¿En qué sectores tendrá más impacto la IA generativa?
La adopción de la IA generativa tendrá un impacto específico en cada sector, lo que se reflejará en el aumento del margen operativo de cada uno. Para calcular esto, se evalúa cómo los casos de uso específicos de la IA afectarán los beneficios y pérdidas de cada industria, considerando sus modelos operativos actuales.También se toman en cuenta las capacidades actuales de esta tecnología y las mejoras esperadas a corto plazo. No obstante, estos cálculos no incluyen los costos de implementación, ya que estos varían significativamente entre empresas.
Como era de esperar, se anticipa que las empresas del sector tecnológico experimenten los mayores beneficios, con un aumento potencial del margen operativo de una media de 19 puntos porcentuales. Dentro de esta industria, la IA generativa puede ampliar los márgenes de varias formas. Por ejemplo, puede acelerar el desarrollo de software, que representa hasta el 20 % de los costos, ayudando a los desarrolladores con la codificación, la creación de documentación técnica y la extracción de características de los datos.
Los proveedores de software están integrando cada vez más la IA generativa en sus productos. Por ejemplo, Microsoft y SAP han incorporado pruebas piloto impulsadas por esta tecnología en su software empresarial, facilitando tareas como resumir documentos y mejorar la experiencia de los colaboradores. Adobe ha añadido capacidades de generación y edición de imágenes a su suite creativa. Además, proveedores como Amazon han desarrollado herramientas de IA generativa para ayudar a los profesionales de tecnología de la información (TI, por sus siglas en inglés) a identificar y seleccionar el software adecuado para sus necesidades.
Los productos de lujo también pueden beneficiarse de la adopción de la IA generativa, ya que ofrece la posibilidad de crear publicidad personalizada, experiencias de cliente únicas e incluso nuevos diseños de productos. Por ejemplo, Gucci utiliza esta tecnología para generar nuevos diseños basados en las tendencias actuales; Bally la emplea para implementar compradores virtuales que ayudan a predecir el comportamiento de los clientes; y marcas como Moncler, Zegna y Valentino la utilizan para mejorar las imágenes en sus campañas publicitarias.
En el sector de transporte y logística, donde los transportistas de mercancías suelen operar con márgenes de hasta el 2 %, una mejora potencial media de 1,8 puntos porcentuales podría casi duplicar estos márgenes para algunas empresas. Los casos de uso en este sector incluyen la optimización de rutas en la logística de salida, la optimización de precios en tiempo real para ventas y la automatización de informes financieros.
Es innegable que muchas de las ganancias actuales derivadas de la IA generativa disminuirán con el tiempo. Actualmente, estas se deben principalmente a las eficiencias que la tecnología ofrece y a su aplicación en las operaciones de las organizaciones. A medida que más actores del mercado adopten tecnologías similares y cambien las expectativas de los clientes, estos casos de uso se generalizarán. Por lo tanto, las empresas deben aprovechar la integración tecnológica para desarrollar aplicaciones más innovadoras que las conduzcan hacia nuevos modelos operativos y mercados.
La situación actual: una visión desde el punto de vista de cada sector
La dinámica del sector juega un papel crucial para determinar la rapidez con la que las organizaciones pueden aprovechar las oportunidades de la IA, especialmente aquellas que implican una transformación significativa, ya sea un cambio radical en el modelo de negocio o una reestructuración en algún proceso empresarial. Esto dependerá en gran medida del potencial disruptivo de la IA generativa dentro del sector y de la facilidad con la que las organizaciones puedan integrarla.
La adopción de la IA generativa en cada sector depende de dos factores
Para entender completamente el valor potencial de los casos de uso de la IA generativa, es crucial ir más allá de las proyecciones financieras y evaluar el nivel de disrupción y la facilidad de adopción.
Aunque las repercusiones de la IA generativa serán transformadoras en todos los ámbitos, los
efectos disruptivos variarán según el sector. Esto puede manifestarse de diversas maneras,
incluyendo cambios en el modelo de negocio, operativos y/o competitivos.
En ciertos sectores, la disrupción en los modelos de negocio será considerable, como en la
industria del entretenimiento, donde el crecimiento acelerado de herramientas de
creación de contenido basadas en la IA generativa
está provocando una reevaluación completa del desarrollo,
distribución y estrategias de precios de los contenidos.
Entertainment & Media Outlook 2023-2027
En otros sectores, como el de los bienes de consumo envasados,
es probable que la transformación más notable ocurra en el modelo operativo,
enfocándose en la optimización de operaciones y en el desarrollo de las habilidades de su fuerza laboral.
Por último, en términos de competencia, la adopción temprana de la IA generativa puede
ofrecer una ventaja significativa en ciertos sectores, como en los servicios profesionales y jurídicos,
donde captar la fidelidad de los clientes es crucial. Sin embargo, en sectores como las telecomunicaciones,
las barreras para la entrada de nuevos participantes en el mercado seguirán siendo elevadas.
Esto podría reducir la ventaja competitiva de las empresas que adopten inicialmente iniciativas de
IA generativa, aunque este efecto puede variar según el contexto.
La adopción de la IA generativa no es un proceso sencillo y su implementación puede
variar considerablemente entre sectores. En algunos casos, adaptar la IA para cumplir con
los requisitos exclusivos de una empresa puede ser una tarea monumental, que depende
principalmente de la disponibilidad, volumen y complejidad de los datos relevantes, así como
de la necesidad de personalizar el modelo de manera significativa.
Por ejemplo, en el sector de los seguros, que maneja grandes cantidades de datos no
estructurados, el procesamiento requiere recursos informáticos considerables, aunque
manejables. Se necesita un esfuerzo significativo para aplicar políticas, documentos y datos
específicos del sector y de la empresa, lo cual permite la creación de pólizas y el
procesamiento personalizado de siniestros.
La facilidad de adopción de la IA generativa está influenciada por diversos factores
internos y externos. Internamente, la disposición de la fuerza laboral y la cultura de cada
sector para adoptar nuevas tecnologías son críticos. Además, la capacidad de implementar
prácticas responsables de IA, como la
gobernanza, transparencia, equidad y
seguridad, presenta desafíos variables
según las expectativas de los clientes, la sensibilidad de los datos requeridos y el
progreso actual de las organizaciones en la integración de estas prácticas en su estructura.
Externamente, factores como las regulaciones restrictivas o facilitadoras también ejercen
influencia en la adopción de la IA.
22 sectores y cuatro escenarios de adopción
Hemos evaluado 22 sectores considerando dos variables: el nivel de disrupción y la facilidad de adopción. No obstante, como sucede con los impactos anticipados de la IA generativa en los sectores, habrá mucha variabilidad entre las organizaciones.
En términos generales, se espera que la adopción de la IA generativa se manifieste de cuatro formas diferentes: algunas empresas serán disruptoras, otras actuarán como pioneras, algunas se concentrarán en múltiples áreas y otras se centrarán en la optimización. La forma en que se manifieste dependerá del contexto específico de cada sector.
- Pioneros: gran facilidad de adopción y alto nivel de disrupción
- Disruptores: baja facilidad de adopción y alto nivel de disrupción
- Optimizadores: gran facilidad de adopción y bajo nivel de disrupción
- Multitarea: baja facilidad de adopción y bajo nivel de disrupción
Pioneros: gran facilidad de adopción y alto nivel de disrupción
Los pioneros están en una posición privilegiada para aprovechar rápidamente las capacidades transformadoras de la IA generativa. Estos sectores ya están presenciando las capacidades atractivas de esta tecnología que permitirán a las empresas ágiles implementar modelos de negocio innovadores y alterar el statu quo.
Por ejemplo, la industria del entretenimiento está al borde de cambios significativos en la producción de música, películas y series, impulsados por mejoras continuas y rápidas en las herramientas generativas de música y vídeo. Este sector pronto podría dirigirse hacia la creación de contenidos altamente personalizados, donde la IA genere material basado en las preferencias individuales de los espectadores. Aunque esta personalización a gran escala puede presentar desafíos iniciales, tiene el potencial de transformar profundamente la producción y el consumo de entretenimiento.
Por otro lado, los servicios de marketing también enfrentarán cambios importantes por muchas de las mismas razones que la industria del entretenimiento. Las herramientas de marketing basadas en IA generativa representan una de las primeras generaciones de aplicaciones disponibles en este campo. El mercado está saturado de nuevos proveedores emergentes, lo que probablemente lleve a una consolidación significativa en los próximos meses. Incluso las empresas establecidas, como Salesforce, están integrando cada vez más la IA generativa en sus productos.
Similar al sector del entretenimiento, las herramientas de generación de vídeo y música ofrecerán ahorros significativos de costos para los servicios de marketing. Además, la capacidad de personalización, impulsada por la eficiencia y la rapidez de la IA generativa, es uno de los casos de uso más valiosos y transformadores, aunque su impacto aún está en sus primeras etapas. Esta tecnología podría incluso provocar la desintermediación en los servicios de marketing, gracias a la capacidad que proporciona a las empresas para internalizar funciones que antes eran proporcionadas por terceros.
Las industrias de esta categoría tienen poco margen de tiempo, por lo que es crucial que las organizaciones que las conforman desarrollen las plataformas y capacidades necesarias para asegurar su supervivencia a largo plazo.
Disruptores: baja facilidad de adopción y alto nivel de disrupción
En sectores disruptivos, la adopción de la IA generativa puede ser más desafiante debido a factores como regulaciones o la necesidad de una personalización extensiva. Sin embargo, reconocen la importancia de mantenerse relevantes frente a futuras perturbaciones inminentes, por lo que están motivados a integrar dicha tecnología en sus modelos de negocio.
Por ejemplo, en el sector farmacéutico, la IA generativa está en camino de transformar el descubrimiento de fármacos y la atención al paciente mediante la predicción de respuestas moleculares y la personalización de tratamientos. Esta innovación revolucionará considerablemente el mercado, acelerando el desarrollo y mejorando la eficacia de los tratamientos, lo que podría incrementar significativamente tanto la velocidad de comercialización como los márgenes de beneficio operativo.
La industria farmacéutica, conocida por su estricta regulación, está mostrando un interés creciente en adoptar la IA generativa en diversas áreas de su negocio. Pfizer, por ejemplo, recientemente anunció el lanzamiento de Charlie, una nueva aplicación interna basada en esta tecnología diseñada para ayudar a sus equipos de marketing a crear mensajes y presentaciones para medios digitales. Esta herramienta incluye un sistema de etiquetado de contenido de alto riesgo que permite su revisión posterior para asegurar la precisión y el cumplimiento normativo. La empresa planea integrar análisis de marketing y otras funcionalidades en futuras actualizaciones de la aplicación.
Optimizadores: gran facilidad de adopción y bajo nivel de disrupción
Los optimizadores son sectores en los que la adopción de la IA generativa es relativamente sencilla y es más probable que se utilice principalmente para mejorar la eficiencia y la productividad a corto plazo, que para reinventar por completo los modelos de negocio de forma inmediata.
En el sector de la alimentación, la IA tiene el potencial de optimizar las cadenas de suministro y la gestión de inventarios, reduciendo los desperdicios y asegurando productos más frescos. Además, puede mejorar tanto la experiencia de compra como la de los colaboradores. Por ejemplo, Walmart utiliza esta tecnología para su función "Text to Shop", que permite a los clientes ordenar productos y programar su entrega usando lenguaje natural a través de mensajes de texto.
Otro sector es la gestión de activos y patrimonios. A pesar de ser altamente regulado, este sector presenta numerosas oportunidades para adoptar rápidamente la IA generativa y obtener eficiencias significativas. Estas incluyen acelerar la investigación de inversiones, generar informes y mejorar el servicio al cliente.
En el sector de la energía y los servicios públicos, la adopción de la IA podría ser más gradual debido a normativas y preocupaciones de seguridad, pero eventualmente podría llevar a un uso más eficiente de la energía y a una prestación de servicios más fiable. Las organizaciones en este sector podrían emplear esta tecnología para optimizar la distribución de energía y prever las necesidades de mantenimiento de infraestructuras.
Es crucial que los sectores optimizadores eviten la complacencia al buscar formas de aprovechar la IA generativa para explorar oportunidades más transformadoras. La aparición temprana de disruptores como Amazon en el comercio minorista y Airbnb en el sector de viajes y ocio en los primeros días de Internet es un recordatorio claro. Dado el rápido avance de la IA generativa y su amplio espectro de aplicaciones potenciales, se anticipa que los disruptores avanzarán a un ritmo considerablemente más rápido durante esta ola de innovación tecnológica.
Multitarea: baja facilidad de adopción y bajo nivel de disrupción
Los sectores multitarea consideran la IA generativa como una entre muchas tecnologías que pueden respaldar sus operaciones existentes. Un ejemplo es la industria de las telecomunicaciones, que ya está implementando importantes actualizaciones tecnológicas como el 5G y, próximamente, el 6G, además de equipar sus activos con sensores y otras tecnologías de IoT.
Sin embargo, las telecomunicaciones tienen una oportunidad considerable, con un potencial de aumento medio del margen operativo del 13 %. Los casos de uso principales para este sector incluyen ventas y marketing, gestión de infraestructuras y operaciones internas.
Otros sectores en esta categoría, como la banca minorista, podrían avanzar más lentamente en la aplicación de IA generativa en ciertas áreas debido al escrutinio normativo. Las ofertas hiper personalizadas para clientes podrían ser un ejemplo, dada la creciente preocupación por el manejo de datos sensibles. Sin embargo, áreas como el desarrollo de software, los servicios informáticos automatizados y los chatbots de atención al cliente enfrentan menos barreras y muestran una mayor eficiencia. De hecho, algunos bancos minoristas como Bank of America y NatWest ya están utilizando IA generativa en estos ámbitos.
Enfoque integral para implementar la IA generativa en cada sector
Independientemente del momento en que la industria pueda enfrentar la disrupción y los desafíos específicos de adopción, hemos desarrollado un enfoque integral para implementar la IA generativa. Esto permite a las organizaciones capturar eficiencias mientras establecen las bases para aplicaciones más transformadoras, basándose en el reconocimiento de patrones.
El término 'patrón' se refiere a la estructura común del modelo, las herramientas y los elementos de diseño que posibilitan las seis principales capacidades de la IA generativa: nuevas creaciones, aumento, transformación, diálogo, recuperación de información y resumen. Al desarrollar estos elementos para un caso de uso específico, se pueden reutilizar eficientemente en otros que requieran las mismas capacidades. Adoptar este enfoque integral en la implementación de IA generativa, en lugar de focalizarse exclusivamente en las tareas específicas automatizadas, genera un impulso continuo que facilita la implementación de soluciones que realmente transformen la industria.
Seis patrones comunes de uso de la IA generativa
Dado que un único modelo de IA puede adaptarse y ajustarse para abordar múltiples tareas específicas, aplicar un patrón a un caso de uso puede abrir camino para otros similares.
Empezar con la hipótesis de valor y los casos de uso potenciales
Aunque recomendamos enfocarse en los patrones, no estamos sugiriendo que las organizaciones lo hagan en lugar de identificar sus fuentes de valor más prometedoras. Sin embargo, el primer paso es formular la hipótesis de valor.
La IA generativa puede generar valor en todas las industrias. Al priorizar despliegues de esta tecnología, mediante el concepto de “Volante” que se presenta a continuación, las empresas pueden concentrarse en iniciativas que aceleren esta creación de valor con el tiempo. Esto les permite posicionarse mejor para capturar y maximizar los beneficios de esta herramienta.
El volante de creación de valor de la IA generativa
Creación de valor de la IA generativa
Enfoque responsable de la IA
Se basa en una estrategia de IA responsable y en una aplicación de IA fiable.
Enfoque humano
Se fundamenta en la creatividad y el entendimiento humano, así como en las habilidades y la cultura apropiadas.
1. Hipótesis de valor
Evaluar los riesgos y las posibles recompensas de implementar la IA generativa considerando el equilibrio de la organización, los estándares de la industria y sus valores fundamentales.
2. Casos de uso
Identificar los principales casos de uso potenciales basándote en tu hipótesis de valor y priorízalos para maximizar el impacto derivado del esfuerzo necesario para su implementación.
3. Patrones
Asignar los casos de uso priorizados a patrones comunes de la IA generativa para facilitar el diseño y desarrollo de estas herramientas tecnológicas.
4. Herramientas
Evaluar las herramientas adecuadas para satisfacer las necesidades de los casos de uso priorizados, al tiempo que se minimiza el riesgo de incurrir en una futura deuda tecnológica.
5. Soluciones
Identificar los datos disponibles y las posibles modificaciones necesarias para que las herramientas ofrezcan la máxima escalabilidad y proporcionen beneficios diferenciados a la organización.
6. Evaluación de costes y carbono
Evaluar el costo de desarrollo y despliegue, incluyendo las necesidades de infraestructura en la nube y el impacto ambiental asociado.
7. Despliegue y aprendizaje
Realizar pruebas en entornos controlados. Luego, aprender de los resultados, iterar en base a esas lecciones, y reevaluar el riesgo y la gobernanza antes de proceder con un despliegue más amplio.
8. Escalado adyacente
Expandir la implementación a otros casos de uso, aprovechando las similitudes basadas en patrones para lograr el máximo crecimiento con el menor costo y esfuerzo posible.
Este enfoque no difiere mucho de las evaluaciones que las organizaciones han realizado en el pasado al decidir dónde comenzar con sus esfuerzos de transformación digital. Identificar las fuentes principales de valor y luego determinar si la IA generativa puede ampliar aún más ese valor es fundamental.
Después de esto, es crucial evaluar la facilidad de adopción para priorizar la lista de opciones. La capacidad de implementación responsable es uno de los factores más importantes. Ignorar este paso no solo podría desperdiciar oportunidades valiosas, sino que también podría provocar problemas significativos.
Encontrar los patrones para poner en marcha el “Volante de creación de valor”
Una vez que hayas identificado los casos de uso clave para tu organización, es crucial buscar patrones. ¿Qué casos de uso utilizan los mismos modelos y herramientas? Este paso es frecuentemente pasado por alto, lo que puede resultar en una significativa acumulación de deuda técnica y en un valor limitado a largo plazo. A veces, el caso de uso más valioso inicialmente puede no ser el más adecuado para comenzar debido a limitaciones técnicas subyacentes. Sin embargo, algunos casos de uso pueden ser habilitadores, pero solo si los datos, modelos y herramientas de soporte están diseñados para ser flexibles.
A medida que avanzamos hacia el futuro, todas las organizaciones convergen hacia un objetivo común: capturar las enormes ganancias de productividad que ofrece la IA generativa, mientras navegan por su potencial para transformar paradigmas existentes. Los primeros indicios del cambio transformador ya se sienten en algunas industrias, anticipando los cambios generalizados que otras pronto experimentarán. Los líderes empresariales son conscientes de esta evolución inminente y reconocen la urgencia de guiar a sus empresas a través de estos cambios masivos para mantenerse competitivos.
El desafío, y la oportunidad, radica en resistir a la mera automatización y soluciones aisladas. En su lugar, las organizaciones visionarias serán aquellas que identifiquen patrones más amplios y utilicen este entendimiento para catalizar la reinvención. Este enfoque las preparará no solo para sobrevivir a las próximas olas de cambio, sino también para establecer el nuevo estándar en sus respectivos sectores en un futuro dominado por la IA.
Este artículo está basado en el artículo “Productivity or pioneering? Your industry’s GenAI adoption play” de PwC Global. Esta versión es organizada y revisada por PwC Colombia.
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