Cómo sacar el máximo partido de este momento de transformación de la tecnología para empresas

Los CIO son cada vez más conscientes de lo que está en juego en torno a la IA generativa, pero todavía existe mucha confusión sobre cuál es el área más adecuada para que la inversión impulse el crecimiento.

Vivimos un momento único en el que convergen dos tecnologías transformadoras para las empresas. Por un lado, está el poder de la nube, que permite a las organizaciones romper los silos para que sus equipos puedan acceder a los datos que necesitan para innovar con mayor rapidez y en un entorno más seguro. Y por otro, está la IA generativa empresarial, que puede hacer de todo: desde generar contenido y código hasta automatizar tareas que consumen mucho tiempo y descubrir nuevas perspectivas.

Pero detrás del revuelo y los titulares sobre la IA generativa se esconde una verdad fundamental que los profesionales de TI conocen muy bien: cualquier tecnología sólo tiene valor cuando puede integrarse a la perfección en todos los sistemas y procesos, y permitir que las organizaciones puedan hacer cosas que antes no podían. En otras palabras, lo importante nunca es la nueva tecnología en sí. Lo realmente importante es lo que puede hacer para que las empresas avancen.

Cada vez más, los CIO son conscientes de lo que supone aplicar correctamente la IA generativa a las empresas. Según la encuesta CITI's 2Q23 CIO, el 86% de los participantes están invirtiendo de forma directa en proyectos basados en esta tecnología. Pero hay mucha confusión en torno a ello para determinar cuál es la mejor forma de dirigir estas inversiones para impulsar el crecimiento de su negocio y el valor para sus clientes.

Como responsable del área de Customer Success en SAP, tengo muchas conversaciones con CIOs sobre cómo sacar el máximo partido a sus inversiones en tecnología. Y, tanto si se trata de la nube como de la IA generativa, mi mensaje es sencillo: ahora son más importantes que nunca, la experiencia dentro del sector y la integración en todos los sistemas. Trabajar con socios con experiencia como es el caso de SAP es también la única forma de liberar toda la capacidad de una IA responsable, fiable y relevante para las empresas.

El potencial de los sistemas ERP basados en IA es enorme. Podrían permitir automatizar tareas rutinarias de forma más inteligente, liberando a los equipos para que puedan abordar retos más estratégicos. También colaborar a que los análisis sean aún más predictivos utilizando datos en algoritmos de IA para identificar tendencias y patrones mucho antes de que sean obvios. Y podrían mejorar las experiencias de los clientes al utilizar datos sobre preferencias, junto con datos en tiempo real sobre las cadenas de suministro, con el fin de ayudar a las empresas a ofrecer recomendaciones más personalizadas y, al mismo tiempo, asegurarse de que esos productos estén disponibles dónde y cuando la gente esté lista para comprarlos.

En SAP llevamos décadas ayudando a las empresas a utilizar la tecnología para resolver este tipo de retos, empezando por el ERP y ampliando su uso a toda la empresa. Y aunque la idea de tener soluciones en la nube mejoradas con IA pueda parecer nueva, la realidad es que ya hemos estado incorporando la IA en casos de uso. Muchos de nuestros clientes ya emplean soluciones basadas en IA y están obteniendo resultados impresionantes.

Por ejemplo, American Sugar Refining, Inc. que lleva más de 150 años suministrando productos derivados de la caña de azúcar, utiliza ahora la IA integrada en nuestra plataforma tecnológica (SAP BTP) para predecir con mayor precisión el coste del transporte de mercancías. Las predicciones, que solían ser un proceso laborioso, se generan ahora automáticamente en cuestión de segundos. Como resultado de ello, la compañía ha sido capaz de generar 2.200 previsiones para 628 rutas de camiones de seis estados de EE. UU., utilizando datos de un período de seis meses, y alcanzando una precisión del 95%.

Otro ejemplo es Motor Oil Group, que necesita supervisar el estado de los equipos de su refinería para minimizar el tiempo de inactividad y reducir los costes de mantenimiento. Al adoptar machine learning y el análisis predictivo de SAP, ha podido crear modelos predictivos de eventos inusuales, basados en datos de sensores, e introducirlos en cuadros de mando fáciles de usar y en notificaciones vía correo electrónico. Como resultado de ello, la organización ha sido capaz de explicar los sucesos anómalos con una precisión del 77% y predecir las mediciones futuras de los sensores con una precisión del 70%.

Estos son solo dos ejemplos de lo que ya está sucediendo cuando la IA se incorpora a las soluciones en la nube. Y es sólo la punta del iceberg de lo que está por venir.

Y esto plantea una pregunta importante a los profesionales de TI: ¿cómo se está preparando para la próxima avalancha de tecnología de IA generativa que pronto estará tanto a su disposición como a la de sus competidores?

La carrera ya ha empezado y aquéllos que se alíen con socios que proporcionen la combinación adecuada entre experiencia y capacidad de integración serán los que la ganen.