El rol evolutivo del CIO en la era digital: hacia la omnipresencia

La era de la transformación digital (DX) no ha terminado, ya que las empresas aún deben utilizar la tecnología para reinventarse. Sin embargo, hemos entrado en la era de la empresa digital, en la que la transformación debe formar parte del ADN de la empresa, un elemento necesario, pero no suficiente para la competitividad. Las empresas digitales son empresas dinámicas que deben hacer evolucionar continuamente sus modelos empresariales y operativos y las plataformas digitales que sustentan sus operaciones. Disponen de amplios ecosistemas que crean y suministran sin fisuras productos, servicios y experiencias a mercados y bases de clientes en continua evolución. En este nuevo mundo, las TI no son una organización, sino el tejido mismo de la empresa. Los CIO tendrán que encontrar nuevas formas de gobernar las TI a medida que los tentáculos de la tecnología digital se extiendan cada vez más profundamente en la empresa y sus ecosistemas.

Por ello, durante este 2023 los CIO deben dirigir su atención en la resistencia, la sostenibilidad, las capacidades de adaptación, la automatización profunda, el riesgo, las carteras de inversión y, lo que es más importante, la propia naturaleza del papel del CIO.

Es por ello por lo que, según datos de IDC, para 2025, el 60% de los CIO aumentarán su alcance e impacto al gobernar efectivamente la «TI generalizada» que abarca las LOB y los socios del ecosistema y optimizar los servicios de los mejores contribuyentes.

Después de la pandemia de COVID-19 y de que el CIO haya asumido un papel cada vez más relevante dentro de la mesa de la alta dirección, la realidad actual es que la tecnología ahora impregna todas las facetas de las organizaciones, y las decisiones sobre las inversiones en tecnología pueden ser tomadas por múltiples individuos. Por ello, el CIO se encuentra en la encrucijada de decidir si se siente más cómodo con un rol que armonice con el equipo de liderazgo de su organización que guía la estrategia tecnológica o como solista discordante que lucha por la relevancia con un papel probablemente reducido o una influencia reducida dentro de su organización. Si los CIO van a desempeñar un papel de orquestación de tecnología / negocios en el equipo de liderazgo, parte de ese esfuerzo implicará construir o fortalecer las relaciones con las contrapartes comerciales, lo que muchos CIO pueden encontrar desafiante. El camino alternativo obligaría a los CIO a justificar su valor aún más en nuevas formas de entregar datos e información procesables a los líderes empresariales y convencer a la alta gerencia del impacto directo que TI tiene en impulsar el resultado final.

En este contexto, la realidad muestra como el 40% de los nuevos ingresos proviene de la venta de productos o servicios digitales basados en datos. Anticiparnos a las necesidades de los clientes en un entorno de alta volatilidad de mercado es un imperativo del negocio. Por ello, los datos de IDC apuntan a que el 60% de los CIO en 2026 utilizarán un modelo operativo que optimice el flujo de valor, la arquitectura ágil y la gestión de riesgos.

El diseño del modelo operativo es una estrategia que ayuda a las organizaciones a aprovechar los datos y la tecnología para proporcionar soluciones empresariales centradas en el cliente. La estrategia implica crear un modelo operativo que refleje la visión centrada en el cliente de la organización y luego implementar las tecnologías apropiadas para garantizar que todos los empleados puedan ejecutar esa visión. Este enfoque puede ayudar a las organizaciones a satisfacer las nuevas demandas de velocidad y flexibilidad mediante la creación de un entorno de mejora continua dentro de su organización. También les permite crear información en tiempo real sobre lo que quieren sus clientes, para que puedan entregarlo más rápido que nunca.

En consecuencia, esta estrategia facilita la mejora sistemática y continua del flujo de valor. Los datos de IDC apuntan a que el mapeo del flujo de valor sigue siendo un enfoque altamente efectivo, ya que permite a las partes interesadas identificar dónde se agrega valor al cliente y dónde se consume. Este enfoque de diseño del modelo operativo también impulsa el diseño y la implementación de la arquitectura ágil y la gestión de riesgos, que incluye resiliencia, continuidad del negocio, planificación de recuperación ante desastres y controles de seguridad o privacidad.

En relación con la resiliencia, el 65% de los CIO aprovecharán activamente las capacidades de resiliencia como una ventaja competitiva para ofrecer diferenciación financiera, de la cadena de suministro, del ecosistema y de sostenibilidad. Tomar decisiones con datos aumenta la capacidad de recuperación de una organización y ofrece a los CIO la oportunidad de crear una cultura basada en los datos en toda la empresa, especialmente sobre el terreno.

Y lo que es más importante, las capacidades de resistencia están diseñadas no sólo para permitir a las empresas recuperarse de una crisis, sino también para recuperarse hacia adelante. Lo hacen apoyando nuevos modelos empresariales y operativos que ofrezcan productos, servicios y experiencias nuevos y mejorados que los clientes y los mercados demandan a medida que sus mundos cambian. Con el compromiso de los CEO y los consejos de administración, los CIO deben ayudar a sus empresas a aprovechar la resiliencia como una ventaja competitiva, ya que las continuas olas de disrupción golpean a sus competidores mientras ellos se adaptan y prosperan en nuevos entornos empresariales.

El auge de la IA y su incorporación en todas las áreas del negocio se configura como uno de los principales retos a los que tiene que hacer frente el CIO en el contexto actual.

Las empresas se enfrentan a una evolución incesante de las demandas de los clientes y los mercados y de los entornos empresariales globales. Como tales, deben ser capaces de percibir los cambios y adaptarse rápidamente utilizando inteligencia integrada, o corren el riesgo de quedarse atrás. Para los CIO, esto significa que la creación de la empresa inteligente ha pasado de ser una ventaja competitiva a ser un imperativo existencial a medida que se intensifican las tormentas de la disrupción. Construir la empresa inteligente requiere establecer inteligencia y conectividad ubicuas en toda la empresa y los ecosistemas; la capacidad de detectar, analizar y responder a los cambios en los entornos empresariales; y capacidades de autodiagnóstico, autorreparación y reconfiguración autónoma. Las principales prioridades del CIO en este sentido, según datos de IDC están en la simplificación de los procesos del usuario final, con mayores opciones de autoservicio, iniciativas de automation first destinadas a mejorar todos los sistemas críticos para el negocio y un mayor uso de análisis de datos y BI.

Los CIO deben ser capaces de diseñar, integrar y gestionar IA y ML, RPA, gestión de procesos empresariales (BPM), plataformas low-code/no-code, plataforma de integración como servicio (iPaaS), software como servicio (SaaS) y muchas otras tecnologías para hacer realidad la promesa de aprovechar la inteligencia empresarial para beneficiarse de las cambiantes y turbulentas condiciones empresariales.

Sin embargo, el gran reto de la empresa inteligente está el uso de la tecnología de manera ética, que permita poder obtener información sobre la experiencia de los empleados y sus percepciones de los cambios, ofertas de la empresa y de esa forma permitirles amplificar la marca. En este contexto, IDC prevé que para 2024, el 40% de los CIO tendrá esta prioridad dentro de su agenda.

La escasez de personal cualificado, unida a la creciente demanda de experiencia en tecnologías digitales, IA/ML y análisis de datos, significa que los CIO deben adoptar un enfoque mixto que aproveche la tecnología para automatizar las tareas rutinarias de bajo nivel y, al mismo tiempo, utilice la formación y el desarrollo junto con el aumento de la maquinaria para que los trabajadores de TI asciendan en la cadena de valor del trabajo.

Al mismo tiempo, la productividad y la rapidez en la toma de decisiones son fundamentales en toda la empresa, por lo que los CIO deben crear espacios de trabajo inteligentes y portátiles que proporcionen las herramientas y la información que los trabajadores necesitan para ser más eficientes y eficaces, al tiempo que se adaptan a los modos de trabajo híbridos.

Los analistas de IDC, el grupo editorial Foundry y los CIO y líderes digitales de nuestro país te esperan los próximos 26 y 27 de septiembre en la cita anual CIO Summit España

AI Everywhere: cómo una IA generativa empática puede transformar los procesos de creación de contenido

En la era del consumidor digital, la mayoría de las empresas que priorizan la experiencia del cliente enfrentan el desafío constante de cumplir con las expectativas, necesidades emocionales y requisitos prácticos en constante evolución. Aquí es donde entra en juego la tecnología de IA generativa . La IA generativa es una herramienta poderosa capaz de generar grandes cantidades de contenido, descubrir información basada en indicaciones de lenguaje natural y hacer realidad ideas únicas.

Si bien las herramientas generativas de IA destacan por ser capaces de resumir y responder rápidamente, carecen del elemento humano esencial de empatía que define una experiencia verdaderamente atractiva.

Aprendizaje activo: habilitar la empatía a escala en la IA generativa

Para la mayoría de los humanos, la capacidad de demostrar empatía cognitiva surge de forma intuitiva durante las interacciones en persona. Continuamente escuchan, aprenden, buscan nuevos conocimientos y actualizan su comprensión en función de la información adquirida durante y después de cada interacción. Este ciclo dinámico les permite relacionarse inteligentemente con otros y fomentar conexiones.

Para ser percibidos como empáticas, una de las capacidades centrales que las empresas deben desarrollar es la capacidad de aprender activamente sobre sus clientes, para que puedan comunicarse con ellos de una manera inteligente y que encaje mejor con sus expectativas. Future of Customer Experience Framework, IDC.

Esta es una oportunidad aún sin explotar para la IA generativa. Una vez que la herramienta aprenda a reconocer el sentimiento que hay detrás de la consulta de un cliente y responda de una manera adecuada y empática, la experiencia mejorada del cliente se convertirá en escalable.

Una forma de aplicar el aprendizaje activo al contenido creado por la IA generativa es ajustar las entradas de datos de clientes subyacentes del modelo en tiempo real para que los resultados devueltos sean los más relevantes en ese momento. Los modelos de lenguaje (LLM) en IA generativa no deben basarse únicamente en información estática.

En su lugar, deben incorporar una variedad de señales de datos, respuestas, transacciones y otros datos del cliente para capacitarse continuamente para futuras solicitudes de contenido. Al aprovechar los conocimientos obtenidos de cada interacción, aumenta la precisión de la personalización, lo que genera mejores resultados para el negocio.

Aprovechamiento de la IA generativa: implicaciones para la empresa

Las capacidades de aprendizaje profundo basadas en IA son especialmente adecuadas para situaciones en las que las organizaciones se esfuerzan por ofrecer una experiencia de cliente mejorada, pero enfrentan limitaciones para escalar sus recursos de manera efectiva.

Los equipos de marketing han luchado durante mucho tiempo para mantenerse al día con la creciente demanda de creación de contenido a través de múltiples canales, mientras cumplen con las expectativas personalizadas. Este desafío se ve agravado por la dificultad de responder a los clientes en tiempo real con contenido relevante y valioso.

Como resultado, los autores de contenido a menudo se sienten abrumados y con poco tiempo. La automatización ha demostrado su potencial para permitir a los especialistas en marketing seguir el ritmo del entorno acelerado de la era digital. Sin embargo, todavía existe una aprensión significativa entre los equipos de contenido con respecto al posible reemplazo de su función por la IA generativa. Cerrar esta brecha sigue siendo un desafío.

IA generativa y el ciclo de vida del contenido empático

La integración de la IA generativa en las aplicaciones está lista para revolucionar el ciclo de vida del contenido. En lugar de desplazar a los expertos en conocimiento y creadores de contenido, los proveedores están aprovechando la IA generativa para mejorar sus capacidades.

Si bien las tecnologías de creación de contenido impulsadas por IA existen desde hace algún tiempo, la introducción de ChatGPT, con su sistema de respuesta rápida fácil de usar, captó rápidamente la atención de un millón de usuarios en sus primeros cinco días. Desde entonces, ha cobrado mayor impulso como una respuesta rápida integrada en diversas tecnologías relacionadas con el contenido.

La IA generativa encuentra una aplicación generalizada a lo largo del ciclo de vida del contenido en los siguientes casos de uso comunes:

  • Producción de contenido personalizado y único
  • Creación más rápida de contenido
  • Mejora de la calidad del contenido
  • Mejor acceso al contenido
  • Gestión unificada del contenido

Autenticidad del contenido creado por Gen AI

La confianza y la seguridad con respecto a los datos utilizados y generados por la tecnología de IA generativa son una de las principales preocupaciones de muchos líderes empresariales.

IDC ve una oportunidad para que los proveedores de IA generativa apliquen objetividad aprovechando una cartera de activos aprobados previamente y entrenando el modelo de IA para calificar los resultados en función de elementos de fuentes de confianza y basados en la lógica del negocio.

La utilización de fuentes de datos no confiables plantea ciertos riesgos y desafíos. Estas fuentes pueden carecer de precisión, idoneidad para el uso comercial o cumplimiento de los requisitos legales, y podrían introducir sesgos o incluir contenido protegido por derechos de autor que requiera aprobación legal para su uso.

Además, puede haber fallos no descubiertos en estas fuentes de datos. En consecuencia, es crucial para los proyectos de marketing que utilicen IA generativa establecer guías claras y explícitas para gobernar la selección y el uso de activos en el entrenamiento de los modelos de aprendizaje.

Consejos para proveedores de tecnología

  • No utilices la IA generativa como reemplazo de los equipos de contenido existentes.
  • Capacita a los LLM para incorporar el contexto del cliente, por ejemplo, sentimiento, indicadores de comportamiento e intención.
  • Tómate el tiempo necesario para evaluar las tareas de contenido repetitivas que se han vuelto comunes en el transcurso de las tareas de administración de contenido.
  • Revisa las implicaciones de la IA generativa en la autenticidad y el seguimiento de las fuentes de contenido.

El equipo de IDC sabe cómo ayudarte a entender el impacto de IA en cada mercado, contacta con nuestros analistas.

Recursos adicionales:

El impacto de la IA generativa según el sector

La IA generativa es un tema fascinante y se ha convertido en una tecnología poderosa.

Tiene el potencial de transformar el terreno del contenido, el arte y la creatividad, pero también revolucionar los procesos de la industria.

Hay ejemplos de casos de uso de IA generativa en todos los sectores Podemos ver cómo diferentes empresas están adoptando la tecnología para lograr resultados comerciales específicos o abordar los desafíos comunes que enfrenta cada organización.

Con su capacidad para generar contenido de forma autónoma y simular resultados similares a los humanos, la IA generativa ha encontrado aplicaciones en todas las industrias. Lo está haciendo en campos tan diversos como el marketing, la experiencia del cliente, la participación ciudadana, así como en procesos específicos de la industria, como la automatización de la gestión de la cadena de suministro en la fabricación, por ejemplo.

Estos son algunos de los casos de uso comunes y transversales:

Uno de los primeros casos de uso que adoptarán las organizaciones son las aplicaciones conversacionales. Pueden variar desde asistentes virtuales y chatbots hasta traducción de idiomas y recomendaciones personalizadas.

Otro caso de uso que abarca todos los sectores es el de las aplicaciones de marketing, que pueden adoptarse ampliamente, según la sensibilidad de los datos del cliente/ciudadano/paciente y el interés del sector por el marketing online. Por ejemplo, la automatización de las redes sociales, la atención al cliente a través de chatbots y las campañas de marketing personalizadas se pueden utilizar para mejorar la visibilidad de la organización y, al mismo tiempo, ser más eficientes en las inversiones de marketing.

Un tercer caso de uso transversal a todos los sectores son las aplicaciones de gestión del conocimiento. Este caso de uso se puede ver en las organizaciones enfocadas en la identificación de información, en el resumen de este conocimiento y en la traducción de idiomas y la contextualización geográfica.

Descarga gratuita del eBook: IA generativa en EMEA: oportunidades, riesgos y futuro

Sin embargo, los sectores adoptan tecnologías en función de sus necesidades, sus objetivos y las demandas de clientes específicos. Los procesos únicos, las regulaciones y la dinámica del mercado requieren tecnologías personalizadas, y así ocurre con la IA generativa.

Los diversos requisitos en función del sector, las limitaciones de recursos, la competencia y las etapas de madurez tecnológica impulsan la adopción de diferentes tecnologías en las organizaciones.

A continuación, exploramos cómo distintos sectores se están acercando a la IA generativa y los patrones de adopción de esta tecnología en cada uno de ellos:

Financiero

En el panorama en constante evolución de las empresas de servicios financieros, la aparición de tecnologías de IA generativa, lideradas por ChatGPT de Open AI, ha atraído de forma significativa la atención de los CIO.

Mientras que algunos expresan preocupaciones con respecto a la privacidad y la ética, y otros luchan por comprender todo el potencial, existe una creciente sensación de urgencia impulsada por el miedo a perderse algo. Contrariamente a las preocupaciones de los escépticos, este sector ha demostrado un cambio de enfoque hacia el aumento de las capacidades de los profesionales de servicios financieros, en lugar de buscar reemplazarlos.

Al aprovechar el poder de los grandes modelos lingüísticos, las instituciones financieras pretenden centralizar el conocimiento, capacitando a los agentes y profesionales con información esencial para mejorar las experiencias de los clientes y optimizar la eficiencia operativa.

Un excelente ejemplo de esta trayectoria progresiva es Sedgwick, un destacado proveedor mundial de servicios de administración de reclamaciones de terceros. Ha integrado con éxito la versión de API abierta de ChatGPT, denominada «Sidekick», en su sofisticado sistema de reclamos, lo que ejemplifica el compromiso de Sedgwick de elevar su proceso de manejo de reclamos y brindar experiencias de servicio al cliente incomparables.

Otra aplicación notable que está ganando terreno consiste en aprovechar la IA generativa para mejorar las interfaces conversacionales. Al revolucionar las capacidades conversacionales, la IA generativa permite respuestas más humanas y facilita interacciones complejas. Helvetia, una fuerza pionera en el ámbito de los servicios de seguros, se ha embarcado en un ambicioso proyecto al lanzar un servicio de contacto directo con el cliente utilizando ChatGPT de OpenAI.

Esta iniciativa experimental tiene como objetivo proporcionar un acceso fluido a varios productos financieros, mostrando el gran potencial de la IA generativa para transformar las interacciones con los clientes.

Energía (utilities y petróleo y gas)

Según una encuesta reciente de IDC, Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 2, marzo de 2023 (FERS), el sector utilities ocupa el segundo lugar a nivel mundial en cuanto a las inversiones en tecnologías de inteligencia artificial generativa para 2023 (40 % de los encuestados), superando el promedio mundial de la industria del 24 %.

Esto destaca el enorme potencial para la innovación, la amplificación del trabajo humano y la reinvención de los procesos de trabajo en las empresas de servicios públicos. La automatización de ciertas tareas y la transformación asistida por IA son la consecuencia de este nuevo modelo.

En la fase previa de identificación de casos de uso exitosos, la IA generativa es muy prometedora en áreas como la generación de contenido para aplicaciones de generación de códigos de ventas y marketing. Para mejorar la productividad y la experiencia de los empleados, las aplicaciones conversacionales el servicio y experiencia de cliente, y la gestión del conocimiento, que es especialmente crucial dado el desafío de una fuerza laboral que envejece en este sector. Por otro lado, las empresas de petróleo y gas parecen estar adoptando una posición más conservadora. La encuesta FERS revela que solo el 18 % de las empresas de petróleo y gas de todo el mundo están dispuestas a invertir en tecnologías de IA generativa en 2023. Sin embargo, el 82 % está realizando activamente evaluaciones iniciales para identificar posibles casos de uso.

Estas evaluaciones incluyen evaluar el uso de IA generativa para simulaciones auténticas de múltiples escenarios y capacidades predictivas en operaciones de activos, generar imágenes del subsuelo y generar texto similar al humano para proporcionar respuestas a preguntas específicas.

Fabricación

Los primeros meses de 2023 fueron testigos de un aumento del interés en la IA generativa y un enfoque renovado en la IA en general. Si bien las empresas de manufacturing no han sido las primeras en adoptar la IA generativa, gradualmente están reconociendo el potencial de la tecnología para crear contenido diverso, que incluye texto, vídeo, imágenes y entornos virtuales. Entre los que respondieron a la Encuesta de manufacturing de IDC 2023, el 27 % ya está invirtiendo en tecnologías de IA generativa y un 38 % adicional se dedica a la exploración básica. La gestión del conocimiento y las aplicaciones de marketing son áreas en las que las organizaciones ven beneficios a corto plazo, probablemente debido a la disponibilidad de tecnología fácil de usar y de fácil acceso, como ChatGPT. Además, los fabricantes creen que la IA generativa puede tener un impacto significativo a medio plazo en varios aspectos de sus operaciones, como la planificación de la producción, el control de calidad, el mantenimiento impulsado por IA, la generación de código para controladores lógicos programables, el desarrollo de productos, el diseño (incluido el modelado, las pruebas y la gestión del ciclo de vida del producto) y las ventas (incluido el análisis de datos de clientes y la gestión de contenido). Sin embargo, existen desafíos continuos para maximizar el valor de AI/ML en las organizaciones de fabricación. Muchas organizaciones aún carecen de las herramientas necesarias para abordar los problemas relacionados con la disponibilidad y la calidad de los datos.

IDC también observa que a menudo faltan capacidades internas y de capacitación para aprovechar la tecnología impulsada por IA y las herramientas analíticas.

Administración Pública

Las herramientas generativas de IA como ChatGPT, Bard, Dall-E 2, Vall-E, Stable Diffusion, etc. han pasado rápidamente de términos arcanos conocidos solo por expertos en IA a temas de discusión popular en periódicos y programas de entrevistas de televisión en cuestión de meses. El lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI a fines de 2022 desató una ola de curiosidad y especulación entre el público, las empresas privadas y las administraciones públicas. Inicialmente, los responsables políticos actuaron con cautela, pero los altos funcionarios rápidamente desarrollaron un interés en la IA generativa. En consecuencia, algunas jurisdicciones han comenzado a emitir directrices. El gobierno de los Emiratos Árabes Unidos, por ejemplo, ha publicado directrices que fomentan el uso de la IA generativa y proporcionan ideas para posibles casos de uso. El gobierno portugués ha anunciado la “Guía práctica para el acceso a la justicia”, que utiliza la plataforma ChatGPT para ayudar a los ciudadanos a obtener información legal en términos sencillos. Un miembro del parlamento italiano usó IA generativa para escribir un discurso, sorprendiendo a sus compañeros senadores al revelar su naturaleza generada por computadora al final del debate. A largo plazo, la IA generativa tiene el potencial de mejorar las experiencias de los ciudadanos, ampliar las competencias y la capacidad de los funcionarios públicos, que a menudo se enfrentan a cantidades abrumadoras de documentos y casos, y ayudar a las administraciones que en la generación de nuevo talento.

En la actualidad, sin embargo, ninguna entidad gubernamental importante en la región EMEA ha implementado IA generativa a escala. Sin embargo, se están desarrollando numerosas ideas, pilotos y prototipos para comprender los beneficios potenciales en términos de experiencias de ciudadanos y empleados, mejorar la eficiencia operativa, la confianza y cumplimiento, así como la sostenibilidad ambiental y abordar los desafíos técnicos y de gobernanza surgirán.

Sanidad

Las organizaciones sanitarias europeas reconocen cada vez más los beneficios de la IA generativa para empoderar e involucrar a pacientes y médicos. El área de inversión más prometedora se encuentra en las aplicaciones de gestión del conocimiento que permiten un flujo de información más eficiente y efectivo entre los profesionales de la salud, lo que en última instancia conduce a una mejor atención al paciente. Por ejemplo, la IA generativa se puede emplear para crear o integrar historias clínicas de pacientes más precisas e identificar patrones de enfermedades, mejorando significativamente la capacidad de realizar diagnósticos precisos y desarrollar planes de tratamiento efectivos.

Sin embargo, la implementación efectiva de la IA generativa en el cuidado de la salud enfrenta limitaciones relacionadas tanto con los datos como con los modelos. Los modelos de IA generativa requieren una amplia formación sobre grandes volúmenes de datos de alta calidad.

La calidad de los datos de atención médica varía mucho y su disponibilidad puede verse restringida debido a preocupaciones éticas y de privacidad. Además, los modelos generativos de IA tienen limitaciones en términos de reproducibilidad debido a su naturaleza probabilística y arquitectura compleja. Esto socava la confiabilidad de los modelos, especialmente cuando se usan para respaldar la toma de decisiones clínicas.

 Retail

El comercio minorista se está moviendo más rápido de lo que el ritmo humano puede seguir. Las expectativas y necesidades cambiantes de los clientes, la competencia feroz y la búsqueda de una mayor eficiencia de los procesos, entre otros, son factores que impulsan a los minoristas a apresurarse a experimentar con tecnologías emergentes.

De hecho, en 2022, los periódicos estaban llenos de títulos de retailers y marcas pioneras que aterrizaban en el metaverso, mientras que, en 2023, el enfoque ya se desplazó a la IA generativa. Sin embargo, si bien las iniciativas de metaverso de los minoristas ya se han enfriado, las tecnologías de IA generativa (como ChatGPT y Dall-E) y las soluciones impulsadas por LLM o modelos de texto a imagen podrían tener un gran impacto empresarial transformador en toda la cadena de valor del retailer

Los datos de IDC muestran que el 40 % de los retailers se encuentran en la fase inicial de exploración de la tecnología, mientras que el 21 % está invirtiendo activamente en la implementación de herramientas de IA generativa para el próximo año. Ya podemos ver algunas aplicaciones relevantes en las áreas de desarrollo de productos, comercialización, cadena de suministro, marketing y experiencia del cliente.

Organizaciones como Coca-Cola, Mattel y Carrefour están probando aplicaciones de IA generativa, aunque todavía en una escala limitada y predominantemente con un enfoque de prueba y aprendizaje.

Según los hallazgos de IDC, el 50 % de los retailers esperan priorizar los casos de uso de IA generativa para la comercialización en los próximos 18 meses. En particular, la IA generativa podría tener un tremendo impacto en la automatización y personalización de procesos de comercio electrónico que consumen mucho tiempo y recursos, como descripciones de páginas de productos, imágenes/videos y en el copy de marketing.

Por ejemplo, el gigante chino del comercio electrónico JD.com anunció el lanzamiento inminente de su propia solución ChatGPT específica para retailers que tiene como objetivo mejorar las clasificaciones de los retailers online, generar descripciones de productos que se adapten a las preferencias de los compradores y optimizar las imágenes de productos en línea y los procesos de generación de vídeos.

En general, como muestran los datos de IDC citados anteriormente, el área de inversión más prometedora e inminente para la IA generativa en el sector minorista es el marketing y, más específicamente, el marketing digital.

Incluso si, en un futuro cercano, la tecnología pudiera plantear cuestiones importantes en términos de intercambio de datos patentados y privacidad de los datos de los clientes, sin duda el uso de IA generativa para la generación de texto e imágenes podría mejorar y agilizar en gran medida la experiencia de compra en el comercio electrónico, lo que conduciría a una mayor rentabilidad de los canales online de los retailers.

Arquitectura, Ingeniería y Construcción

El sector de la construcción se ha considerado durante mucho tiempo como el más rezagado en lo que respecta a la productividad y la adopción de tecnología digital. Pero las tecnologías emergentes, incluida la IA generativa, están acelerando la innovación en todo el sector y alineándola con otras industrias.

Según una encuesta de IDC (Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 2, IDC, marzo de 2023), el 25 % de las empresas de construcción están invirtiendo en tecnologías de inteligencia artificial generativa este año, justo por encima del promedio de los sectores.

Al planificar y diseñar un edificio, los dibujos y los modelos BIM suelen tardar semanas o meses en producirse. La IA generativa tiene el potencial de generar diseños de edificios en una tarde en función de criterios predefinidos, como códigos de construcción, condiciones del sitio y estándares de sostenibilidad.

El proceso de construcción también está maduro para la innovación: los estudios revelan que la necesidad de corregir errores durante los proyectos representa entre el 5% y el 12% de los costes. Aquí, la IA generativa puede crear cronogramas de construcción optimizados y aumentar la cadena de suministro y la planificación de materiales.

Las oportunidades se extienden desde la construcción de un edificio hasta la demolición o el reciclaje.

Al igual que con todas las industrias, estas oportunidades deben equilibrarse con los riesgos potenciales. Para las empresas existen riesgos de seguridad física específicos asociados con el uso de IA generativa para la automatización de diseños de edificios y controles de cumplimiento. Será necesario implementar las medidas de seguridad y los controles correctos, ya que estas tecnologías son piloto.

Los modelos de IA generativa también requieren una amplia capacitación en grandes conjuntos de datos de alta calidad: el legado de inmadurez digital y fragmentación de datos de la industria afectará, pero no detendrá, la tasa de innovación.

A medida que el campo de la IA generativa continúa evolucionando rápidamente, es fundamental cultivar estrategias que nos permitan navegar a través del ruido y discernir entre la exageración y la realidad.

Al obtener una comprensión clara del verdadero potencial y las limitaciones de esta tecnología, podemos aprovechar su poder de manera efectiva. La amplia gama de aplicaciones de la IA generativa en varios sectores tiene el potencial de remodelar la forma en que las organizaciones administran sus negocios y aumentan la eficiencia y la productividad. Sin embargo, en medio de la emoción y el alboroto, es fundamental abordar el tema con un un enfoque basado en casos de uso, que revele una evidencia tangible basada en resultados del mundo real. Esto es un se imperativo tanto para los proveedores de tecnología como para las empresas que demandan esta tecnología.

Aprovechar las aplicaciones prácticas y las experiencias del mundo real proporciona un contexto invaluable, lo que nos permite diferenciar entre afirmaciones exageradas y logros verdaderos.

Al priorizar el examen de casos de uso y buscar resultados concretos, profundizamos nuestra comprensión del verdadero potencial y las limitaciones de la IA generativa.

Otro aspecto que exige una estrategia exitosa cuando se trata de IA generativa es confiar en expertos en la materia y buscar información que esté relacionada con el sector en cuestión, ya que los profesionales experimentados en el campo son la mejor fuente de información de confianza y actualizada.

La mejora de la comunicación, la colaboración y la productividad son los principales beneficios de la digitalización del puesto de trabajo

  • Según un estudio sobre la digitalización del entorno laboral en el sector público y privado en España, el 90% de los empleados reconocen la utilidad de la tecnología en su día a día.
  • Las aplicaciones de registro de la jornada, de videoconferencia y colaborativas son las soluciones tecnológicas de última generación más utilizadas

El 90% de los empleados del sector público y privado reconocen la utilidad de contar con la tecnología a la hora de desempeñar su cometido, mientras que las organizaciones, por su parte, lo ven como una herramienta para mejorar la comunicación, la colaboración y la productividad de los trabajadores según el estudio titulado “Radiografía de la experiencia del empleado en España” sobre el estado de madurez del puesto de trabajo elaborado por IDC con el patrocinio de Telefónica.

En el informe se señala a las aplicaciones de videoconferencia (77% de los responsables de TI y 54% de los empleados), de registro telemático de la jornada (66% de los responsables de TI y 52% de los trabajadores) y de colaboración (57% de los responsables de TI y 41% de los empleados) como las más usadas en su día a día.

“Según un sondeo interno, las empresas que ofrezcan a sus trabajadores acceso a la colaboración digital, la automatización de procesos y herramientas de puesto de trabajo automatizadas mejorarán un 20% sus ingresos debido al incremento de la productividad”, añade Ignacio Cobisa, Consulting Manager de IDC.

Para los encuestados, la tecnología es un habilitador clave que puede ayudar a mejorar la percepción del puesto de trabajo para el 52% de los encuestados, ya que consideran que favorece el equilibrio entre vida personal y profesional y permite trabajar desde cualquier lugar.

El estudio llevado a cabo sobre un trabajo de campo con 741 entrevistas a empleados y responsables de TI de organizaciones públicas y privadas ha puesto de manifiesto que el entorno laboral para los próximos años será híbrido.

Por eso, a más del 55% de los empleados del sector público y al 87% de los profesionales del sector privado les gustaría contar con una mayor formación para adaptar nuevas herramientas tecnológicas que les ayuden a gestionar el cambio y mejorar su experiencia.

“Las nuevas maneras de trabajar suponen cambios fundamentales en el modelo de organización, que fomentan la agilidad gracias a la asistencia de la tecnología digital a las personas. Estos cambios requieren potenciar nuevas habilidades y experiencias de las personas, apoyadas en un entorno inteligente y dinámico” añade Belén Espejo, responsable de Desarrollo de Negocio de Voz, Digital Workplace y Colaboración en Telefónica.

El 73% de los trabajadores del sector público y el 80% que trabaja en el sector privado está de acuerdo o muy de acuerdo en que un horario flexible impacta de manera positiva en su productividad. Los resultados reflejan una percepción del trabajo como una actividad relacionada con la productividad más que con el lugar física del trabajo. Es decir, se trata de lo que haces, no dónde lo haces.

“Ésta es una tendencia que va más allá de España. Según el informe que hemos hecho en IDC sobre predicciones de futuro en Europa, uno de cada tres trabajadores busca empleo con condiciones flexibles y con una mejor experiencia de trabajo. Y el 29% de las organizaciones europeas esperan que los modelos de trabajo se rediseñen de forma permanente para que exista una fuerza de trabajo híbrida en los próximos dos años”, explica Ignacio Cobisa.

La experiencia del empleado y la importancia del soporte técnico

De acuerdo con los datos que ha desvelado la “Radiografía de la experiencia del empleado en España”, el sector privado es el que tiene una mejor experiencia del empleado con su puesto de trabajo digital. De hecho, un 49% de sus usuarios lo puntúa entre 8 y 10, mientras que en el sector público esa puntuación corresponde al 44% de los empleados.

En lo relativo al soporte técnico, contar con herramientas que permitan resolver incidencias de manera remota/automatizada es el aspecto que tiene mayor impacto en la experiencia en relación con este ámbito, tanto para usuarios finales como para responsables.

La flexibilidad en el soporte in-situ, tanto en oficinas como en casa, es indudablemente uno de los principales mecanismos para optimizar la experiencia del empleado, tanto en el sector público (73%) como en el privado (59%), donde existe un gran recorrido de mejora.

Los canales más utilizados por los empleados para resolver las incidencias son: el teléfono (más del 65%), el email (más del 49%), los chats (más del 12%) y la web externa (más del 6%).

Sin embargo, sorprende que sólo un 12% de los usuarios y responsables de sistemas tengan acceso a la ventanilla única para trámites administrativos relacionados con recursos humanos, que aporta un modelo de atención sencillo; y que sólo un 10% de ellos puedan gestionar las incidencias a través de los portales de autogestión.

Para los responsables de TI, especialmente en el sector público, el reto más apremiante respecto al puesto de trabajo digital está relacionado con el equipamiento o aplicaciones obsoletas o no adaptadas a las funciones.

El primer punto de contacto de soporte técnico es el departamento de TI, sin embargo, el hecho de que un porcentaje considerable de los usuarios recurra a los compañeros y a búsquedas en Internet, refleja la necesidad de mejorar el soporte técnico contando con herramientas y procedimientos más eficaces, a través de su canal de interacción preferido, como el teléfono, email o chat.

El sector privado cuenta con más elementos para gestionar el puesto de trabajo, especialmente en la parte de chatbots, gestión de dispositivos, desde móviles a otro tipo como tabletas, y cuadros de mando.

“Los resultados de este estudio nos demuestra que poco a poco se está apostando por un nuevo puesto de trabajo más escalable, inclusivo y dinámico. Por eso, la propuesta de Telefónica incorpora servicios profesionales, herramientas y metodología que proporcionan un servicio alrededor del empleado, lo que potencia su productividad y satisfacción”, concluye Belén Espejo.

Fuente:

https://www.telefonicaempresas.es/grandes-empresas/servicios/para-tus-empleados/digital-workplace/#informe

Más información