El potencial transformador de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en las organizaciones es indiscutible, aunque su efectiva implementación aún requiere una visión estratégica, madurez organizativa y una adecuada gestión del cambio. Esta fue la conclusión de más de 70 profesionales de diferentes empresas y sectores que participaron en el XII encuentro de AI Directors, organizado por la Asociación AI-Network, que reúne a directivos de organizaciones inmersas en la transformación con IA.
Durante el encuentro, se abordaron diferentes temas en varias mesas de trabajo, que incluían enfoques estratégicos y desafíos técnicos y culturales. A pesar de que la IA generativa ya está generando un valor tangible en áreas como el desarrollo de software, la automatización de procesos o la creación de contenidos, su adopción sigue enfrentando importantes barreras.
En la actualidad, las empresas se encuentran en distintos niveles de madurez respecto a la adopción de la IA. Algunas han desarrollado un historial sólido de casos de uso exitosos, mientras que muchas otras continúan explorando y testando su aplicabilidad. Una tendencia destacada es la utilización de herramientas generativas para interactuar autónomamente con datos, reduciendo la dependencia de equipos técnicos y facilitando el acceso a la información.
Los profesionales coincidieron en que el desarrollo de software asistido por IA ha revolucionado la definición de requisitos y la velocidad y calidad de entrega, permitiendo incluso a perfiles no técnicos participar en la creación de aplicaciones funcionales. Sin embargo, uno de los obstáculos más frecuentes es la resistencia al cambio, así como la brecha de conocimientos entre diferentes perfiles dentro de las organizaciones. La falta de comprensión sobre el funcionamiento y limitaciones de estas herramientas puede llevar a expectativas poco realistas o a la desconfianza ante errores puntuales.
Los asistentes subrayaron la importancia de identificar a los perfiles adecuados dentro de las empresas que puedan actuar como embajadores de la IA, fomentando una cultura de aprendizaje continuo y acompañando los procesos de adopción con una comunicación clara y realista.
La medición del impacto y el retorno de inversión (ROI) fue otro tema central en las discusiones. Se destacó la dificultad de medir los beneficios de la IA generativa usando métricas tradicionales, así como la necesidad de desarrollar indicadores personalizados orientados al impacto real en los procesos de negocio. Se remarcó que es crucial seleccionar cuidadosamente los casos de uso a escalar, priorizando aquellos que generen un valor tangible y mejoren la productividad.
El evento también abordó la necesidad de establecer una gobernanza clara sobre los datos, agentes y herramientas que emergen en las empresas. La organización del conocimiento, el control de calidad y la visión estratégica son esenciales para maximizar el retorno de las iniciativas de IA y evitar la dispersión de esfuerzos.
Por último, se destacó el papel de la IA como motor de competitividad. Más allá de ser una herramienta para la eficiencia o la reducción de costes, la IA generativa también ofrece a las empresas la oportunidad de diferenciarse, innovar y evolucionar más rápidamente que sus competidores, siempre que se gestione con criterio y visión a largo plazo.
El evento contó con la intervención especial de Guillermo Rius, AI Manager del grupo de consultoría NWorld Advisory, y Mario Cortés, director de AppInnovation & Power Platform & IA Gen de Tokiota, quienes aportaron diferentes perspectivas sobre cómo acercar la IA al negocio y la modernización de soluciones tecnológicas.
Este encuentro de AI Directors pone de relieve la necesidad de una colaboración estrecha entre los líderes de IA, Data y departamentos de IT para que las iniciativas de inteligencia artificial se implementen de manera ética y sostenible, generando un impacto positivo en la sociedad. La comunidad actualmente cuenta con más de 200 directivos y directivas de empresas tanto españolas como internacionales, todos comprometidos con el análisis y difusión del conocimiento relacionado con la inteligencia artificial.
