Los modelos de base se están convirtiendo rápidamente en parte de la infraestructura de la transformación digital empresarial. Los modelos están mejorando a un ritmo sin precedentes, los costes de inferencia siguen disminuyendo, los ecosistemas de código abierto están floreciendo y las diferencias de rendimiento entre los modelos líderes se están reduciendo.
Si todas las empresas pueden acceder a una inteligencia artificial de capacidad similar, ¿qué diferenciará a los líderes del mercado del futuro??
La respuesta no reside en el modelo en sí, sino en el contexto organizativo que se ha construido a partir de él.
El contexto organizativo abarca el conocimientos empresariales, procesos operativos, normas de toma de decisiones, experiencia en el sector, y buenas prácticas acumulada a lo largo de años de gestión empresarial. Determina si la inteligencia artificial puede comprender realmente cómo funciona una empresa, respaldar los objetivos empresariales y aprender continuamente de cada interacción para desarrollar capacidades propias de dicha organización.
Esta es precisamente la capa que la mayoría de las empresas aún no han desarrollado, y de la que surgirá la ventaja competitiva de la IA de próxima generación.
Un modelo eficaz no equivale a un sistema empresarial eficaz
Es fácil confundir las capacidades de un modelo de lenguaje a gran escala con una auténtica capacidad empresarial. Aunque generar reports en cuestión de segundos, crear contenidos de marketing o responder al instante a las consultas de los clientes pueda demostrar un rendimiento técnico impresionante, Estas medidas no se traducen necesariamente en un valor empresarial sostenible..
Klarna constituye un ejemplo muy ilustrativo. Esta empresa de tecnología financiera ha aprovechado los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de uso general para automatizar aproximadamente dos tercios de sus interacciones de atención al cliente, sustituyendo a un número considerable de agentes humanos. Sin embargo, Poco más de un año después, la empresa reanudó la contratación de personal de atención al cliente. El problema no era que el modelo careciera de capacidad, sino que el sistema empresarial había dejado de estar en consonancia con la creación de valor empresarial.
La IA optimiza sin cesar los objetivos que se le asignan, pero a menudo pasa por alto aspectos que resultan difíciles de cuantificar, como gestionar las intenciones complejas de los clientes, mantener la relación con ellos y preservar la confianza a largo plazo en la marca. Cuando la eficiencia se convierte en el único criterio de medición, la IA se centrará en optimizarla, incluso a costa de la calidad del servicio.
Por el contrario, una empresa de electrónica de consumo de Shenzhen adoptó un enfoque diferente. Alrededor de La IA analizó y gestionó 70% de consultas estandarizadas de clientes, mientras que los agentes humanos siguieron encargándose de los casos complejos y de alto valor.. El resultado fue un equilibrio entre la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
La diferencia no radicó en el modelo. Radicó en la forma en que cada empresa rediseñó sus procesos empresariales y su gobernanza en torno a la IA.
La IA agente está transformando la organización empresarial
Los agentes de IA ya no son simples asistentes conversacionales: son trabajadores digitales capaces de acceder a los sistemas de la empresa, ejecutar flujos de trabajo, realizar tareas, operar de forma autónoma a gran escala y aprender de forma continua con el paso del tiempo.
A diferencia de los empleados humanos, que, por naturaleza, actúan con cautela ante decisiones de alto riesgo, los agentes de IA siguen llevando a cabo tanto acciones rutinarias como de alto riesgo con el mismo nivel de confianza. En consecuencia, los errores de configuración, los problemas de permisos, la contaminación del conocimiento o las deficiencias en los flujos de trabajo pueden propagarse rápidamente por toda la organización.
Esto cambia de forma radical la forma en que las empresas deben abordar la gobernanza de la IA.
- Primero, la resiliencia cobra tanta importancia como la prevención. Las organizaciones deben establecer mecanismos de recuperación, tales como entornos de copia de seguridad, sistemas de prueba y funciones de reversión con un solo clic.
- Segundo, El principio del mínimo privilegio debería convertirse en una práctica habitual.. A los agentes de IA solo se les debe conceder acceso al data y a los sistemas estrictamente necesarios para llevar a cabo las tareas que se les hayan asignado.
- Tercero, El cumplimiento normativo debe integrarse en las operaciones de IA. Las empresas deben cumplir con normativas como los requisitos de localización de data y las leyes de protección de datos, al tiempo que definen claramente a qué modelos se les permite acceder a qué data.
- Por fin, Las organizaciones deben prepararse para los nuevos riesgos inherentes a la inteligencia artificial.. Por ejemplo, los agentes de IA podrían ejecutar sin darse cuenta instrucciones ocultas incluidas en documentos internos de la empresa, eludiendo así las normas de funcionamiento previstas. Por lo tanto, resultan esenciales la supervisión continua, las actualizaciones de los mecanismos de gobernanza y la evolución de los controles de seguridad.
El contexto organizativo es el activo más valioso de la empresa en materia de inteligencia artificial
En lugar de limitarse a crear una aplicación de inteligencia artificial, las empresas deberían desarrollar una sistema de formación continua.
El núcleo de este sistema es la capacidad de transformar los procesos empresariales, la lógica de toma de decisiones, los conocimientos operativos, los requisitos de cumplimiento normativo y la experiencia institucional en una capa contextual organizativa a la que los agentes de IA puedan acceder, de la que puedan aprender y que les permita mejorar continuamente.
A diferencia del propio modelo, esta capa contextual se va consolidando con el paso del tiempo. Cada flujo de trabajo optimizado, cada decisión validada y cada interacción satisfactoria refuerzan las capacidades de inteligencia artificial de la empresa, creando un activo que a los competidores les resulta cada vez más difícil imitar.
Una sencilla pregunta permite determinar si una organización cuenta realmente con su ventaja en materia de IA:
Si mañana sustituyera su modelo base, ¿se mantendrían intactas sus capacidades de IA acumuladas??
Si la respuesta es «no», entonces la organización se ha limitado a aprovechar las capacidades del modelo, en lugar de crear una ventaja competitiva propia.
La transformación mediante la inteligencia artificial exige replantearse los procesos empresariales
En la actualidad, muchas iniciativas de inteligencia artificial en el ámbito empresarial siguen centrándose en acelerar los flujos de trabajo existentes. Una verdadera transformación basada en la inteligencia artificial requiere rediseñar los procesos empresariales en función de las capacidades de los agentes de inteligencia artificial, en lugar de limitarse a apoyar las tareas humanas.
Considere la gestión de cuentas clave en el ámbito empresarial.
Tradicionalmente, los gestores de relaciones solo pueden prestar una atención exhaustiva a un número limitado de clientes estratégicos, mientras que el resto es objeto de una gestión basada en las excepciones. Las revisiones de negocio se llevan a cabo periódicamente, lo que hace que los problemas emergentes pasen desapercibidos hasta las revisiones programadas. Mientras tanto, La valiosa información sobre los clientes, el historial de las relaciones y los fundamentos de las decisiones suelen encontrarse únicamente en la experiencia de cada empleado, y desaparecen cuando este abandona la empresa.
El uso de la inteligencia artificial únicamente para generar la cuenta reports agiliza el proceso actual, pero no modifica el modelo operativo subyacente.
Un rediseño centrado en el agente presenta un aspecto fundamentalmente diferente.
Los agentes de IA pueden realizar un seguimiento de cada cliente con el mismo nivel de detalle, en lugar de centrarse únicamente en las cuentas estratégicas. Pueden detectar cambios en las compras, anomalías en los pedidos o fallos de comunicación en tiempo real, en lugar de esperar a las revisiones mensuales. Y lo que es más importante, cada interacción con el cliente, cada decisión empresarial y cada práctica exitosa se recoge y se integra en la capa contextual de la organización, convirtiéndose así en una capacidad organizativa compartida, en lugar de en un conocimiento individual.
El resultado no es simplemente una mayor eficiencia, sino una forma de funcionar totalmente nueva.
Este mismo principio se aplica a la previsión de la demanda, la optimización de precios, la gestión del cumplimiento normativo, las operaciones de la cadena de suministro y prácticamente todos los procesos empresariales limitados por la capacidad humana.
¿Por dónde deberían empezar las empresas?
Desarrollar la competitividad empresarial en materia de IA consiste, en última instancia, en rediseñar la forma en que una organización piensa, toma decisiones y funciona. Esto no es algo que pueda ofrecer un proveedor de modelos.
Por lo tanto, la prioridad de toda empresa es identificar las actividades críticas para la empresa que aún dependen en gran medida de la experiencia humana, definir las normas ineludibles que debe respetar la IA y estructurar de forma sistemática el conocimiento de la organización para que pueda ser gestionado, compartido y utilizado por los agentes de IA.
Los modelos de base se están convirtiendo rápidamente en una capacidad estándar en todos los sectores. Sin embargo, la oportunidad de crear una ventaja sostenible en materia de inteligencia artificial sigue estando al alcance de la mano.
Las organizaciones que actúen ahora para rediseñar sus sistemas empresariales de cara a la era de los agentes de IA serán las que establecer una ventaja competitiva duradera y sostenible.
Para saber cómo su organización puede desarrollar sus capacidades de IA empresarial, póngase en contacto con los expertos de Artefact.
