Con la reciente llegada de Bard a Europa y el lanzamiento de xAI, la empresa de Elon Musk centrada en Inteligencia Artificial, la carrera por dominar la industria de la IA no ha hecho más que empezar. Y no es para menos, ya que según Bloomberg Intelligence e IDC, el mercado global de la IA generativa facturará 67.000 millones de dólares en ingresos este año y diez veces más antes de 2030. Además, Insider Intelligence advierte de que, solo en los Estados Unidos, un tercio de la población hará uso de una plataforma de IA generativa, al menos, una vez al mes de aquí a 2025.
En este sentido, las empresas han de estar preparadas para integrar este tipo de soluciones en su operativa diaria, pero siempre desde un foco en el que la tecnología beneficie a la organización. Para ello es muy importante tener en cuenta la correcta gestión de los datos , ya que la IA se basa en ellos para ofrecer sus resultados. Debido al ‘boom' que está experimentando la Inteligencia Artificial, son muchas las empresas que se han lanzado a incorporarla en el core de su negocio, pero, ¿cómo pueden hacerlo de manera eficaz?
En este contexto, Qlik, líder en el sector de la integración de datos, la calidad de datos y la analítica, recopila 5 ventajas competitivas que poseen estas empresas a la hora de integrar la IA en sus estructuras corporativas:
1.- Las compañías ‘Data Driven' parten con ventaja. La Inteligencia Artificial no se puede concebir sin datos, ya que los modelos de los que se alimenta son entrenados a través de la ingesta masiva de información, lo que presenta una oportunidad competitiva muy grande para todas aquellas organizaciones acostumbradas a trabajar con sistemas de analítica e integración para mejorar la calidad y gobernanza del dato. Por este motivo cuentan con una buena base para poder integrar la IA generativa de una forma natural y eficiente dentro de su organización.
2.- La toma de decisiones basadas en datos permite a las compañías ser más eficientes. Este tipo de empresa pueden ver potenciadas las capacidades de la IA y combinar su vertiente generativa en la toma de decisiones. Como ya hemos mencionado, este tipo de soluciones se nutren de información y cuanto mayor sea la calidad, mejores resultados se obtienen, de ahí que permita identificar tendencias y patrones o generar simulaciones o escenarios futuros. Hacer un buen uso de la IA generativa hará que estas capacidades crezcan exponencialmente y permitirá a las empresas anticipar posibles resultados y tomar decisiones estratégicas basadas en información objetiva.
3.- Un cliente satisfecho vale por dos. Las posibilidades que ofrece la IA generativa en el campo de la experiencia de usuario son enormes. Utilizando el registro histórico de la actividad de los clientes, la IA permite medir en tiempo real el nivel de satisfacción del usuario, mediante el análisis de su tono de voz y sus respuestas. Esto permite reconducir la interacción si se torna negativa, incluso puede proponer una serie de respuestas adecuadas para mejorar el nivel de satisfacción, garantizando una experiencia de cliente óptima.
4.- La innovación no tiene fronteras, pero a veces se estanca. Gracias a los modelos de IA generativa es posible impulsar los diferentes procesos del desarrollo de productos. Estas soluciones pueden ayudar a generar ideas creativas, diseñar prototipos virtuales y simular escenarios para evaluar posibles resultados, lo que facilita a las empresas explorar nuevas oportunidades y optimizar sus procesos de I+D+i.
5.- Decir adiós a las tareas monótonas y repetitivas. Los modelos de IA generativa pueden automatizar tareas que requieren creatividad o generación de contenido, como la redacción de informes, la creación de diseños o la producción de contenido multimedia. Esto permite a las empresas ahorrar tiempo y recursos, liberando a su personal para enfocarse en tareas más estratégicas y de mayor valor.
Está claro que la Inteligencia Artificial generativa ha llegado para quedarse, pero antes de integrarla en el core de las organizaciones es necesario llevar a cabo una correcta gestión y alfabetización del dato. Es por ello que las empresas Data Driven tienen la oportunidad de aprovechar las herramientas de analítica e integración para desarrollar aplicaciones de IA Empresarial basadas en sus propios datos, sin depender de terceros.
