Los cambios que ha tra\u00eddo consigo la tecnolog\u00eda artificial intelligence, tanto en velocidad como en escala, superan con creces a los de cualquier tecnolog\u00eda anterior. Se oye decir cosas como: \u201cLas ventajas competitivas que las empresas han tardado a\u00f1os en construir pueden volverse fr\u00e1giles si se dispone de suficiente potencia de c\u00e1lculo\u201d, o \u201cLa mayor\u00eda de los puestos de trabajo de oficina ser\u00e1n sustituidos por la inteligencia artificial\u201d.\u201d<\/p>\n
A medida que los medios de comunicaci\u00f3n dan mayor repercusi\u00f3n a este tipo de narrativas, El miedo se ha convertido en la emoci\u00f3n predominante<\/strong>. Las empresas se apresuran a adoptar la inteligencia artificial, por miedo a quedarse atr\u00e1s. Los empleados, por su parte, est\u00e1n adoptando todo tipo de herramientas de inteligencia artificial, dejando a menudo de lado las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad en busca de una sensaci\u00f3n de seguridad laboral.<\/p>\n Como una inyecci\u00f3n de adrenalina, El miedo puede llevar a actuar de forma precipitada<\/strong>, pero no es capaz de soportar un viaje largo<\/strong>. Una fuente de motivaci\u00f3n m\u00e1s duradera es un sentido claro de prop\u00f3sito y valor que permite a las empresas y a las personas llegar m\u00e1s lejos. \u00bfC\u00f3mo pueden las empresas salir de este cl\u00e1sico dilema del prisionero?<\/p>\n A la hora de implantar la inteligencia artificial, muchas empresas siguen recurriendo al mismo enfoque que utilizaron durante la anterior ola de transformaci\u00f3n digital: realizar un an\u00e1lisis comparativo con la competencia e identificar los puntos d\u00e9biles m\u00e1s importantes que hay que abordar<\/strong>.<\/p>\n Esta metodolog\u00eda orientada al exterior puede resultar eficaz en un entorno empresarial relativamente estable. Las empresas pueden observar lo que hacen los principales actores del sector y, a continuaci\u00f3n, adaptar y optimizar esas pr\u00e1cticas a sus propias circunstancias.<\/strong>. Tomemos como ejemplo el comercio electr\u00f3nico. Alrededor de los a\u00f1os 2009 y 2010, marcas como UNIQLO y Philips abrieron tiendas insignia en Tmall. A medida que el modelo de comercio electr\u00f3nico fue madurando, cada vez m\u00e1s empresas siguieron el ejemplo de estas pioneras y fueron desarrollando gradualmente sus propias capacidades en materia de comercio electr\u00f3nico.<\/p>\n Sin embargo, en la era de la inteligencia artificial, buscar respuestas en los dem\u00e1s puede parecer como ver a trav\u00e9s de una neblina. Es posible que las empresas no sepan hasta qu\u00e9 punto esos ejemplos se ajustan realmente a su propia situaci\u00f3n, ni siquiera si lo que est\u00e1n viendo es realmente cierto.<\/p>\n Lo que las empresas realmente necesitan es una br\u00fajula interior m\u00e1s firme<\/strong>.<\/p>\n El entusiasmo actual en torno a la GEO (optimizaci\u00f3n generativa de motores de b\u00fasqueda) constituye un buen ejemplo.<\/p>\n A primera vista, la l\u00f3gica en la que se basa GEO parece impecable: Dado que los consumidores recurren cada vez m\u00e1s a los asistentes de IA para obtener informaci\u00f3n, las marcas deber\u00edan tratar de obtener una ventaja en las recomendaciones generadas por la IA<\/strong>, al igual que en su d\u00eda compet\u00edan por el posicionamiento en los resultados de b\u00fasqueda o por la visibilidad en los feeds de recomendaciones.<\/p>\n Sin embargo, existe un fallo fundamental en la premisa: \u2013 Una serie de medidas a corto plazo puede influir en la forma en que un modelo percibe una marca, dado que la IA general est\u00e1 al alcance de la mano.<\/strong>.<\/p>\n En definitiva, lo que hacen los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos es sintetizar la percepci\u00f3n colectiva de una marca en una respuesta para el usuario. Por lo tanto, la tarea fundamental de las marcas no consiste en optimizar en funci\u00f3n del modelo en primer lugar, sino en definir la esencia de su marca desde dentro<\/strong>, expresando su valor en el lenguaje que los consumidores utilizan realmente y reforzando continuamente esa percepci\u00f3n a trav\u00e9s de canales eficaces. Solo entonces tiene sentido garantizar que los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos puedan comprenderlo y expresarlo con precisi\u00f3n.<\/p>\n Es en este punto donde las empresas deben hacer un examen de conciencia.<\/p>\n El valor fundamental de una empresa o marca es, en esencia, la encarnaci\u00f3n de la motivaci\u00f3n humana dentro de una organizaci\u00f3n empresarial:<\/p>\n Solo cuando estas respuestas est\u00e9n claras podr\u00e1 una empresa esperar que la inteligencia artificial la comprenda y la represente con precisi\u00f3n.<\/p>\n El mismo principio se aplica al actual revuelo en torno a la eficiencia impulsada por la inteligencia artificial.<\/p>\n Si bien la inteligencia artificial reduce dr\u00e1sticamente el coste de la recopilaci\u00f3n y el procesamiento de datos no estructurados data, y acelera la creaci\u00f3n de contenidos en todos los \u00e1mbitos, El punto de partida para la evaluaci\u00f3n empresarial no deber\u00eda ser \u201c\u00bfQu\u00e9 puede hacer la IA?\u201d.\u201d<\/strong>. En cambio, las empresas deben volver a su cadena de valor principal y aplicar el razonamiento basado en los principios fundamentales para plantearse las preguntas b\u00e1sicas.<\/p>\n En lo que respecta a la informaci\u00f3n y la toma de decisiones, La primera pregunta no es \u201c\u00bfCu\u00e1nta informaci\u00f3n puede generar la IA?\u201d, sino m\u00e1s bien \u201c\u00bfQu\u00e9 informaci\u00f3n contribuye realmente a tomar mejores decisiones empresariales?\u201d.\u201d<\/strong>. Si el problema en s\u00ed no se ha definido con claridad, disponer de m\u00e1s informaci\u00f3n no supone m\u00e1s que un mayor volumen de informaci\u00f3n irrelevante.<\/p>\n En cuanto a la eficiencia operativa, En lugar de preguntarse precipitadamente \u201c\u00bfQu\u00e9 tareas podemos externalizar a los agentes de IA?\u201d, las empresas deber\u00edan, en primer lugar, analizar sus flujos de trabajo<\/strong>. Las tareas de alta frecuencia, repetitivas y basadas en reglas rara vez requieren una IA sofisticada: la automatizaci\u00f3n tradicional es suficiente para llevarlas a cabo. Si una empresa a\u00fan no ha automatizado estas tareas b\u00e1sicas, es demasiado pronto para dar el salto a los agentes de IA.<\/p>\n Donde los agentes realmente destacan es en situaciones que exigen un juicio contextual a gran escala, como por ejemplo adaptar las propuestas de venta para los clientes, organizar cursos de formaci\u00f3n adaptados a las necesidades locales para los equipos de venta al por menor, <\/strong>o evaluar posibles ubicaciones para las tiendas<\/strong>.<\/p>\n En lo que respecta al conocimiento y la comunicaci\u00f3n, antes de utilizar la IA generativa para crear reports, presentaciones de ventas o material de marketing, Los responsables deben identificar la causa fundamental de los roces<\/strong>. \u00bfEs dif\u00edcil obtener la informaci\u00f3n, est\u00e1 desorganizada entre los distintos equipos o simplemente se presenta de forma poco eficaz? Los cuellos de botella internos suelen deberse a los dos primeros problemas, mientras que las deficiencias en la comunicaci\u00f3n externa suelen deberse a este \u00faltimo. En \u00faltima instancia, La estructuraci\u00f3n del conocimiento empresarial y la mejora de las competencias de los empleados en materia de colaboraci\u00f3n con la inteligencia artificial ofrecen un retorno de la inversi\u00f3n mucho mayor que la mera acumulaci\u00f3n de herramientas aut\u00f3nomas.<\/strong>.<\/p>\n Para las empresas que se enfrentan a procesos de cambio, comprender su valor fundamental es el punto de referencia m\u00e1s importante, ya que constituye la base de todas las transformaciones futuras.<\/p>\n Al aplicar el enfoque basado en los principios fundamentales a toda la cadena de valor, las empresas pueden aprovechar la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y ampliar su capacidad para crear valor a largo plazo.<\/p>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial avanza a una velocidad sin precedentes, y la presi\u00f3n para no quedarse atr\u00e1s se deja sentir en todas partes. Las empresas compiten por adoptar las herramientas m\u00e1s recientes, compararse con la competencia y lograr mejoras r\u00e1pidas en la eficiencia. Pero, en su prisa por avanzar m\u00e1s r\u00e1pido, \u00bfse est\u00e1n planteando las preguntas adecuadas?<\/p>","protected":false},"featured_media":1405330,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404885","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404885","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1405330"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404885"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404885"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404885"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Empiece por el valor, no por la IA<\/h2>\n
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Arra\u00edguese en su interior y, a continuaci\u00f3n, ext\u00e9ndase hacia el exterior<\/h2>\n