De la eficiencia al impacto: Escapar de la trampa de la IA
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?
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.
A medida que el futuro de la publicidad evoluciona rápidamente, también lo hace la forma de entender y llegar a los consumidores. Google está marcando el comienzo de una nueva era de métricas de búsqueda que ofrecen a los profesionales del marketing información más detallada y práctica. Dos nuevas métricas, Búsquedas de usuarios y Oportunidades publicitarias, están a la vanguardia de esta transformación, impulsadas por los avances en IA y las capacidades de búsqueda multimodal.
La adopción de la IA conlleva importantes consideraciones éticas y retos de gobernanza que no deben ignorarse. La forma en que desarrollemos, despleguemos y gestionemos las tecnologías de IA tendrá un impacto fundamental en el futuro de nuestras sociedades y economías.
El rápido ascenso de la IA Generativa (GenAI), impulsada por sofisticados Modelos de Lenguaje Amplio (LLM), ha captado la atención mundial, demostrando notables capacidades en la creación de contenidos, el resumen y la interacción. Las empresas están explorando e integrando activamente estas herramientas para mejorar la productividad y desbloquear nuevas vías de comunicación. Sin embargo, centrarse únicamente en la GenAI pasa por alto el próximo cambio sísmico en la artificial intelligence: la IA Agenética.
En el panorama empresarial actual, implacablemente competitivo, la agilidad y la toma de decisiones informadas son primordiales. La capacidad de acceder rápidamente a la inteligencia colectiva de una organización y aprovecharla puede ser el factor diferenciador crítico entre prosperar y simplemente sobrevivir. Sin embargo, bajo la superficie de muchas empresas se esconde una importante sangría, a menudo subestimada, para la productividad y la innovación: el omnipresente reto del conocimiento fragmentado e inaccesible.
