A medida que la búsqueda se desplaza progresivamente hacia motores conversacionales como ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude o Perplexity, las marcas deben replantearse fundamentalmente su existencia en línea. La visibilidad pasa a ser central: ya no se trata de complacer a los algoritmos de Google, sino de aparecer dentro de respuestas generadas, sintetizadas y contextualizadas.
Sidney Zeder es Directora de Data y Consultoría de IA en Artefact. Trabaja en la práctica dedicada al sector de los viajes, el turismo y el transporte en Europa, apoyando a los principales actores de la industria en toda la cadena de valor data, desde la estrategia hasta la activación operativa.
En las empresas data-driven de hoy en día, se espera que la analítica y la elaboración de informes -a través de cuadros de mando- proporcionen información rápida y procesable que respalde las decisiones empresariales críticas. Sin embargo, según un estudio de Forrester de 2022, el 60% de las iniciativas analíticas no cumplen las expectativas porque a menudo el data que alimenta esos cuadros de mando no es fiable, está incompleto o desajustado (Forrester, 2022).
El mercado de la artificial intelligence se encuentra en una trayectoria de crecimiento explosivo: GlobalData prevé que alcanzará los $909.000 millones en 2030, frente a los aproximadamente $100.000 millones de 2022, impulsado principalmente por el auge de la IA generativa. Esta categoría de IA, ejemplificada por herramientas populares como ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini, etc., ha desencadenado una innovación generalizada al permitir a las empresas generar contenidos originales y automatizar tareas complejas. Las empresas de la región MENA están adoptando rápidamente la IA generativa, con el objetivo de aprovechar su potencial para obtener importantes ganancias de productividad, una personalización más profunda y experiencias innovadoras para los clientes, al tiempo que afrontan la necesidad crítica de un despliegue responsable y ético.
La IA generativa ha comprimido los plazos de entrega: lo que tardaba ocho horas ahora tarda tres. Pero, ¿dónde van a parar las cinco horas restantes?
Algo sutil pero sísmico está sucediendo en el software empresarial. Durante años, el SaaS prosperó gracias a la UX: interfaces bien elaboradas diseñadas para guiar a los humanos a través de flujos de trabajo cada vez más complejos.
Durante décadas, la consultoría prosperó entregando pulidas presentaciones de diapositivas llenas de marcos y puntos de referencia.
Las marcas han envidiado durante mucho tiempo los tesoros de data de primera mano que reposan en los sistemas de los minoristas. El comprador medio se inscribe en unos 13 programas de fidelización, pero apenas permanece activo en la mitad de ellos, por lo que la “relación” suele detenerse en la caja registradora.
El proceso de planificación de ventas y operaciones (S&OP) pretende alinear los departamentos de ventas, operaciones y finanzas en torno a un plan integrado y factible. Más que una agenda mensual, S&OP es un ciclo continuo que busca anticipar el futuro y preparar a la organización para afrontarlo con eficacia. Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) ya es una realidad en algunas partes de este proceso, especialmente en la planificación de la demanda. Pero su potencial va más allá: a medida que evolucionamos en madurez analítica y en la integración entre equipos y data, la IA puede convertirse en un engranaje central para tomar decisiones más rápidas, precisas y alineadas con la realidad empresarial.
