Dentro de las empresas modernas, la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa futurista sino una herramienta operativa consolidada.
Según el reciente SAP Value of AI Report, elaborado en colaboración con Oxford Economics a partir de una muestra de 1.600 líderes empresariales, las inversiones en IA generan un retorno de inversión (ROI) promedio del 16% ya en su primer año de implementación.
Este porcentaje está proyectado para duplicarse en los dos años siguientes, lo que demuestra la rentabilidad tangible de esta tecnología en el entorno profesional. A pesar de estas cifras positivas, el panorama actual muestra una polarización entre el entusiasmo por una revolución instantánea y el escepticismo de quienes no han obtenido los beneficios esperados tras sus primeras pruebas experimentales.
El estudio proyecta que para el año 2029 la IA se convertirá en un componente central de los procesos corporativos y las decisiones estratégicas. De hecho, solo una mínima fracción de los encuestados, equivalente al 3%, considera que esta tecnología no se integrará plenamente en la gestión del negocio. Para Carla Masperi, quien ejerce como directora ejecutiva de SAP Italia, la clave para cerrar la brecha entre las expectativas y los resultados reales radica en entender que la IA no debe ser una entidad autónoma. La tecnología debe concebirse como una capa integrada en los sistemas ya existentes para evitar complicaciones innecesarias en temas de autenticación, seguridad y gobernanza de datos.
Cuando la IA se implementa como un módulo separado de los sistemas principales, tiende a heredar todas las complejidades técnicas de estos, lo que ralentiza significativamente su adopción. Masperi sostiene que el valor generado aumenta de forma exponencial cuando la IA se integra directamente en el nivel de las aplicaciones desde donde provienen los datos. Esta integración permite una mayor agilidad y una gestión mucho más eficiente de la información crítica. Además, el informe destaca que la era de las soluciones genéricas está llegando a su fin, pues los modelos diseñados para ser aplicables a todo el mundo muestran limitaciones evidentes en contextos corporativos que requieren alta precisión.
Los modelos de IA genéricos a menudo carecen de la capacidad para captar los matices específicos de una empresa, lo que resulta en perspectivas poco precisas y dificultades para escalar entre diferentes funciones operativas.
En la actualidad, las organizaciones buscan soluciones que comprendan profundamente su contexto particular, ya sea para acelerar la toma de decisiones o para transformar la experiencia del cliente. En conclusión, la competitividad del tejido industrial en los próximos años no dependerá únicamente de la tecnología por sí sola, sino de la capacidad de las empresas para contextualizarla y transformarla en valor concreto mediante el uso de modelos diseñados a medida de sus necesidades.
Fuente: SAP
