Seis predicciones sobre la IA para 2024

Los avances tecnológicos, el incremento de las inversiones y la lucha por el talento están hoy en día enfocadas a un mismo objetivo: que en 2024 la IA empiece a cambiar radicalmente la forma de hacer negocios. Esta tecnología impactará diversos aspectos como el crecimiento empresarial, las operaciones diarias, la atracción de clientes y colaboradores, la creación de nuevos modelos de negocio, entre otros.

Según el estudio Emerging Technology Survey 2023 de PwC, el 73 % de las empresas estadounidenses ya incorporaron la IA en al menos algunas áreas de sus operaciones. En este contexto, la IA Generativa, comúnmente conocida como GenAI, se destaca como líder. De hecho, a tan solo un año después del lanzamiento de ChatGPT, el 54 % de las empresas encuestadas ya la ha implementado.

La IA generativa ha hecho que la IA sea accesible y fácilmente escalable. Un único modelo de GenAI puede aplicarse, con un grado mínimo de personalización, en muchas actividades empresariales y en distintos ámbitos de negocio. No importa si eres un CEO, un desarrollador de software, un fiscalista o un diseñador de producto: a finales de 2024, la IA te permitirá hacer tu trabajo de forma distinta y más eficaz.

PwC lleva siete años haciendo predicciones sobre la IA, a partir de la experiencia y liderazgo en este campo. Para el 2024 hay seis nuevas, algunas ya son tendencias visibles y otras están algo más lejos en el horizonte. Conócelas a continuación:

En 2024, se prevé que muchas empresas obtengan retornos atractivos sobre sus inversiones en IA, pero sólo unas pocas lograrán obtener de ella su valor transformador. Puede parecer fácil de usar, y muchos proveedores de servicios en la nube ya están incorporando las capacidades de la IA Generativa en sus ofertas de productos. Pero para aprovechar todo su potencial es necesario algo más que dar acceso a los colaboradores de la compañía a estas nuevas funciones, por muy eficaces que sean. Exige beneficiarse de la capacidad que tiene la GenAI para adaptarse a las necesidades de cada compañía y su notable escalabilidad, al tiempo que se presta especial atención a sus posibles riesgos.

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Si la IA generativa se utiliza solo en situaciones específicas, su valor será limitado. En cambio, al priorizar patrones de uso que se puedan expandir, el valor resultante será significativo. Un ejemplo de esto es la capacidad de la GenAI para extraer información de datos no estructurados, como textos, lo que puede beneficiar a casi todos los colaboradores involucrados en la gestión del conocimiento, mejorando sus capacidades y decisiones.

Es esencial proporcionar a los colaboradores incentivos no solo para usar la nueva tecnología, sino también para redefinir sus roles laborales. Los avances tecnológicos deben ser herramientas que permitan a los profesionales reinventar sus trabajos de forma que puedan automatizar algunas tareas y mejorar el desempeño del resto. A medida que la tecnología siga mejorando y los costes sigan cayendo, los directivos tendrán que redefinir sus trabajos. Una vez que la GenAI reduzca el coste de la mano de obra digital, ¿serán capaces de aplicar la IA en nuevas funciones y modelos de negocio?

Aún no se conoce el impacto a largo plazo que la IA tendrá en el mercado laboral y es probable que en 2024 sea demasiado pronto para determinarlo. No obstante, la IA comenzará a modificar la manera en que prácticamente todos, especialmente los profesionales altamente capacitados, llevan a cabo sus labores. Ya sea al frente de una dirección ejecutiva o en una planta de producción, las personas que dominen el uso de la IA competirán con las que no lo hacen. Por eso, desde hace tiempo se habla de la necesidad de que los colaboradores desarrollen capacidades de IA de forma responsable.

Los directivos, sin embargo, enfrentarán desafíos aún más significativos. Además de aprender a utilizar la IA de manera responsable, los líderes deberán capacitarse para supervisar y evaluar equipos que utilicen esta tecnología. Los responsables tendrán que entender cómo la IA puede no sólo mejorar los procesos, sino sustituirlos; y la alta dirección tendrá que tomar la iniciativa para impulsar nuevos modelos de negocios basados en esta. 

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Este año, la IA se convertirá en una parte esencial de la interacción de los colaboradores con los datos, grupos de interés y entre sí. Establecer confianza en la IA va más allá de contar con sistemas seguros; implica la implementación de soluciones adaptadas a cada situación, respaldadas por datos, normativas y supervisión adecuados para garantizar resultados fiables. En todos los niveles de la empresa, es crucial desarrollar una IA responsable, y aquellos que la utilicen deben hacerlo con la premisa de generar confianza.

Este momento será determinante para la IA responsable porque a medida que la GenAI asuma más trabajo como redactar informes financieros, automatizar partes del desarrollo de un software y analizar datos confidenciales para determinar la mejor estrategia para salir al mercado, los efectos de los posibles errores tendrán un mayor alcance.

Los considerables riesgos de la IA atraerán una atención pública cada vez mayor. Los responsables políticos ya están tomando medidas y es plausible que en un futuro cercano, errores relacionados con IA generativa, como deep fakes políticos, se hagan públicos en los medios de comunicación. Muchos proveedores de GenAI están dispuestos a compensar a sus clientes por posibles infracciones de derechos de autor, lo que puede mitigar un riesgo, pero la responsabilidad de garantizar la fiabilidad de los resultados de la IA recae en cada empresa.

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La IA generativa se presenta como una herramienta clave para agilizar y profundizar el valor de los datos, a menudo convirtiéndose en el elemento esencial para lograr una relación costo/beneficio atractiva en muchos proyectos.

Esta forma de IA tiene la capacidad de escanear, leer, resumir, traducir, analizar e incluso abordar problemas relacionados con datos altamente desestructurados en presentaciones, documentos estratégicos y registros de clientes, entre otros innumerables documentos empresariales. En esencia, la IA puede enfrentar uno de los desafíos más significativos para muchas empresas: procesar y generar inteligencia en torno a grandes conjuntos de datos complejos y desorganizados.

Sin embargo, es importante destacar que la IA generativa no puede realizar todas las tareas por sí sola. Aún se requiere la digitalización de los datos, su traslado a la nube, la autorización para que la IA acceda a ellos, la garantía de su confiabilidad y cumplimiento, así como la gestión de riesgos. Los líderes empresariales son cada vez más conscientes de la importancia de modernizar los datos. De hecho, el 44 % de los ejecutivos indicaron que sus empresas están planificando implementar iniciativas de modernización de datos en 2024 con el fin de aprovechar al máximo la IA generativa.

La IA generativa está a un paso de hacer que los procesos de transformación sean cada vez más urgentes. Su capacidad para interpretar datos no estructurados, junto con el uso de la nube, tiene el potencial de acelerar prácticamente cualquier iniciativa de transformación y llevarla a niveles previamente inalcanzados.

En numerosas ocasiones, la IA generativa puede encargarse de tareas y procesos complejos que antes estaban fuera del alcance de departamentos como finanzas, impuestos, legales, tecnología de la información, cumplimiento normativo y otros. Por ejemplo, puede facilitar el cumplimiento eficiente de los nuevos requisitos de información fiscal del Pilar Dos o que en el futuro no sea necesario actualizar las aplicaciones tradicionales de la empresa. En su lugar, se podrán trasladar a la nube, donde las propias aplicaciones y los módulos GenAI personalizados evolucionarán continuamente para satisfacer las necesidades de los usuarios.

La forma en que las empresas idean nuevas propuestas y generan ingresos está experimentando una transformación radical. Actividades como el desarrollo de procesos, productos, servicios y la creación de entornos innovadores para atraer a nuevos clientes se están simplificando gracias a la IA generativa.

Es evidente cómo las aplicaciones empresariales en la nube incorporan cada vez más funciones de IA generativa, pero esto es sólo el principio. Pronto, las aplicaciones empresariales la tendrán no como un complemento, sino que será el núcleo sobre el que se construyan. Serán más rápidas, ágiles y personalizables con respecto a todo lo anterior. También habrá productos y servicios derivados de la convergencia de la GenAI con otras tecnologías, incluido el aprendizaje automático. Los dispositivos de realidad aumentada, las redes IoT, los procesos de aprendizaje automático y otros, dependerán muy pronto de esta tecnología.

Este artículo está basado en el artículo “Seis predicciones sobre la IA para 2024” de Ideas de PwC España. Esta versión es organizada y revisada por PwC Colombia.