{"id":425458,"date":"2025-03-19T14:39:55","date_gmt":"2025-03-19T14:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=425458"},"modified":"2025-03-19T14:51:15","modified_gmt":"2025-03-19T14:51:15","slug":"generative-ai-a-race-for-the-fittest","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/generative-ai-a-race-for-the-fittest\/","title":{"rendered":"La IA generativa: una carrera por ser el m\u00e1s fuerte por Edouard de Mezerac, director general de Artefact"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Edouard de M\u00e9zerac<\/h3><\/div>

Director General del Grupo Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

La adopci\u00f3n de la IA Generativa (GenAI) no tiene precedentes, lo que pone de relieve tanto su potencial transformador como la necesidad urgente de que las empresas se adapten. Sin embargo, la mayor\u00eda de las empresas siguen sin estar preparadas para los profundos cambios que conlleva.<\/p>\n

En el HEC Alumni Digital Hub - China Launch Forum, Edouard de M\u00e9zerac-Director General de Artefact y antiguo alumno de HEC Par\u00eds-comparti\u00f3 sus puntos de vista sobre el r\u00e1pido desarrollo de GenAI, sus aplicaciones empresariales en el mundo real y los retos clave de su adopci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

GenAI: algo m\u00e1s que casos de uso<\/h2><\/div>

Tradicionalmente, las empresas han aplicado la IA para resolver puntos conflictivos aislados; por ejemplo, mejorar la previsi\u00f3n de la cadena de suministro o mejorar la detecci\u00f3n del fraude.<\/p>\n<\/div>

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\u201cPero GenAI es diferente. No es s\u00f3lo una herramienta m\u00e1s para optimizar tareas espec\u00edficas; tiene el potencial de remodelar el funcionamiento de las empresas.\u201d<\/div>\n
Edouard de M\u00e9zerac, Director General de Artefact<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>

Este cambio significa que automatizar o aumentar las tareas conceptuales -como recopilar informaci\u00f3n y tomar decisiones- est\u00e1 ahora al alcance de la mano. El impacto va m\u00e1s all\u00e1 del aumento de la eficiencia; redefine toda la cadena de valor de las industrias.<\/p>\n<\/div>

Aplicaciones en el mundo real: c\u00f3mo utilizan GenAI las principales empresas<\/h2><\/div>

Para ilustrar esta transformaci\u00f3n, Edouard comparti\u00f3 ejemplos del mundo real en los que la GenAI ya est\u00e1 teniendo un impacto significativo:<\/p>\n<\/div>

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    Telecom - Reducci\u00f3n de los retrasos en la instalaci\u00f3n por 70-80%<\/b><\/p>\n

    \u2013Desaf\u00edo<\/span>: Una importante empresa de telecomunicaciones se enfrentaba a grandes retrasos en las instalaciones de fibra \u00f3ptica debido a conflictos de programaci\u00f3n y a una infraestructura insuficiente. Resolver estos problemas llevaba de 2 a 3 meses de media.<\/span><\/p>\n

    \u2013Soluci\u00f3n:<\/span> <\/span>La IA automatiz\u00f3 la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n de los proveedores de telecomunicaciones, los registros municipales y los propietarios de edificios, al tiempo que se encargaba de la programaci\u00f3n de citas y la coordinaci\u00f3n del flujo de trabajo.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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    Fabricaci\u00f3n - Ayudar a los equipos de ventas a dominar el conocimiento de los productos<\/b><\/p>\n

    \u2013Desaf\u00edo:<\/span> Una empresa mundial de productos el\u00e9ctricos necesitaba que sus equipos de ventas aprendieran r\u00e1pidamente miles de detalles sobre los productos, lo que dificultaba el asesoramiento preciso a los clientes B2B.<\/span><\/p>\n

    \u2013Soluci\u00f3n: <\/span><\/span>Un chatbot impulsado por GenAI proporcion\u00f3 a los equipos de ventas detalles fiables de los productos en tiempo real, con el apoyo de la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG) para garantizar la precisi\u00f3n y minimizar las \u201calucinaciones\u201d de la IA.\u201d<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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    Minoristas de lujo - Mejorar la formaci\u00f3n del personal de ventas sobre nuevos productos<\/b><\/p>\n

    \u2013Desaf\u00edo:<\/span> Una marca de moda de alta gama introduce 15 productos nuevos por tienda, cada semana, lo que supone un reto para los asociados de ventas mantenerse al d\u00eda sobre los detalles y recomendaciones de los productos.<\/span><\/p>\n

    \u2013Soluci\u00f3n:<\/span> La IA proporcion\u00f3 informaci\u00f3n instant\u00e1nea sobre el producto, incluidos los antecedentes del dise\u00f1ador, las caracter\u00edsticas clave y los posibles emparejamientos, mejorando las interacciones con los clientes.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

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    La dura verdad: la mayor\u00eda de las empresas no est\u00e1n preparadas<\/h2><\/div>

    A pesar del potencial de la tecnolog\u00eda, la mayor\u00eda de las empresas no est\u00e1n preparadas para la GenAI. Edouard identific\u00f3 cinco barreras clave para la adopci\u00f3n generalizada de GenAI:<\/span><\/p>\n<\/div>

    • <\/i><\/span>
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      Falta de preparaci\u00f3n del liderazgo<\/b><\/p>\n

      Muchos altos ejecutivos construyeron sus carreras en una era anterior a que la IA y la transformaci\u00f3n digital se convirtieran en parte integral de la estrategia empresarial. Como resultado, existe una importante brecha de conocimientos -s\u00f3lo 50% de los l\u00edderes han recibido formaci\u00f3n en IA, y entre ellos, la mitad informa de que su formaci\u00f3n es insuficiente. <\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Limitada preparaci\u00f3n de la funci\u00f3n empresarial<\/b><\/p>\n

      El \u00e9xito de la implantaci\u00f3n de la IA no puede ser \u00fanicamente una iniciativa impulsada por las TI. Los l\u00edderes empresariales de todas las funciones clave -como la cadena de suministro, el marketing, las compras y el CRM- deben asumir la responsabilidad de la integraci\u00f3n de la GenAI.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      \u00a0Infraestructura data insuficiente<\/b><\/p>\n

      Los modelos de IA requieren data de alta calidad y bien estructurados para funcionar con eficacia. Muchas empresas se enfrentan a problemas como data governance incoherentes, marcos de referencia poco claros y documentaci\u00f3n deficiente. Sin un data foundation s\u00f3lido, las empresas tienen dificultades para desplegar soluciones de IA a escala.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Marcos \u00e9ticos y de gobernanza poco claros<\/b><\/p>\n

      El panorama normativo de la IA var\u00eda significativamente de un pa\u00eds a otro, lo que crea complejidades de cumplimiento para las organizaciones multinacionales. Adem\u00e1s, la GenAI plantea problemas \u00e9ticos cr\u00edticos y relacionados con la mano de obra. Por ejemplo, si la IA permite a los departamentos de marketing lograr el mismo rendimiento con menos empleados, las empresas deben abordar las posibles implicaciones para su mano de obra.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Costes de implantaci\u00f3n elevados y retorno de la inversi\u00f3n incierto<\/b><\/p>\n

      Para muchas empresas, construir y desplegar soluciones GenAI escalables sigue siendo demasiado caro. Algunos modelos de negocio impulsados por la IA siguen luchando por obtener un ROI positivo.<\/span><\/p>\n

       <\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

      Una carrera por el m\u00e1s fuerte<\/h2><\/div>

      Estamos siendo testigos del desarrollo de una nueva era tecnol\u00f3gica a un ritmo sin precedentes, una era que definir\u00e1 la pr\u00f3xima d\u00e9cada de transformaci\u00f3n econ\u00f3mica. Las empresas que adopten la GenAI y reimaginen sus flujos de trabajo prosperar\u00e1n. Las que no se adapten se quedar\u00e1n atr\u00e1s.<\/span><\/p>\n

      Edouard de M\u00e9zerac est\u00e1 encantado de ver a los Antiguos Alumnos de HEC asumir un papel de liderazgo en la direcci\u00f3n de estas conversaciones y enfatiza un mensaje claro: El liderazgo debe dar un paso al frente, replantearse las estrategias y prepararse para un futuro que ya est\u00e1 aqu\u00ed.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      La adopci\u00f3n de la IA Generativa (GenAI) no tiene precedentes, lo que pone de relieve tanto su potencial transformador como la necesidad urgente de que las empresas se adapten. Sin embargo, la mayor\u00eda de las empresas siguen sin estar preparadas para los profundos cambios que conlleva.<\/p>","protected":false},"featured_media":425459,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-425458","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/425458","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\/425459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=425458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=425458"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=425458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}