La inteligencia artificial (IA) empresarial ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una realidad palpable que está transformando la forma en que las organizaciones operan. Según un informe del MIT Technology Review Insights en asociación con Uniphore, se prevé que la inversión global en IA alcance los 2.5 billones de dólares para 2026, lo que representa un aumento del 44% en comparación con el año anterior. Este crecimiento acelerado trae consigo tanto oportunidades como desafíos, ya que muchas empresas luchan por integrar eficazmente estas tecnologías antes que se conviertan en obsoletas, mientras que las capacidades de los modelos avanzan a un ritmo vertiginoso.
Uno de los principales problemas que enfrentan las empresas es la fragmentación de la inteligencia, donde los datos relevantes se encuentran aislados en diferentes silos. Esto puede causar que áreas críticas, como ventas y soporte al cliente, operen sin la información necesaria para mejorar la experiencia del cliente. A pesar de que cada departamento puede alcanzar sus metas de forma independiente, la falta de un enfoque cohesivo limita el aprendizaje y la inteligencia colectiva de la organización. Según el informe, esta disociación impide que las compañías aprovechen todo el potencial de la IA, dificultando la identificación de patrones y oportunidades valiosas.
Para abordar estos desafíos, la transición de la IA como una mera herramienta a un modelo operativo integrado, conocido como «cambio agentic», es esencial. Este cambio implica una reestructuración significativa que no solo se centra en la mejora de modelos o infraestructura, sino que también enfatiza la interconexión en tiempo real de personas, procesos y datos. Tener una gobernanza adecuada y un control confiable sobre cómo se utiliza esta inteligencia es crucial para que las organizaciones puedan actuar sobre los conocimientos adquiridos y adaptarse a un entorno en constante evolución.
La transformación de la infraestructura de datos es otro aspecto fundamental en esta nueva era de inteligencia empresarial. Las organizaciones deben evolucionar de arquitecturas tecnológicas rígidas a infraestructuras componibles que promuevan la accesibilidad y la flexibilidad. Esto implica un enfoque en la preparación de datos, permitiendo que sean utilizados de manera efectiva por los agentes de IA, en lugar de centrarse únicamente en la cantidad de datos disponibles. Adoptar una base de datos soberana que trata la información donde reside, sin necesidad de migración, resulta ser clave para crear una inteligencia operativa fuerte y efectiva.
Por último, el informe destaca la importancia de la gobernanza de la IA, especialmente en un contexto donde la regulación sobre la residencia de datos y las complejidades de operaciones en entornos multicloud están en aumento. Las organizaciones deben considerar quién tiene el control sobre los modelos y los datos, y cómo estos operan dentro de diferentes fronteras y jurisdicciones. Al abordar estas preguntas de forma proactiva, las empresas no solo fortalecerán su capacidad operativa, sino que también podrán maximizar la adaptabilidad y la innovación, manteniendo su competitividad en el panorama empresarial del futuro.
