Un número cada vez mayor de consumidores dice que lo más interesante de la inteligencia artificial ya no es la inteligencia en sí, sino lo que hace silenciosamente en segundo plano. En el lapso de unos pocos años, la IA ha pasado de automatizar tareas administrativas a generar prosa aceptable e incluso código.
El vicepresidente sénior de Alibaba Cloud Intelligence, Dr.
Prioridad del tablero sobre los bots
La primera interacción corporativa con la IA puede considerarse una combinación de conveniencia y automatización. Las organizaciones han implementado modelos de aprendizaje automático y “bots” para detener los flujos de trabajo, enviar tickets de soporte o denunciar fraudes; Esto último es particularmente útil dado que el panorama de amenazas se intensifica diariamente.
Sin embargo, para 2025, la IA habrá dejado de implementarse en proyectos paralelos y se convertirá en una parte predeterminada del funcionamiento de las grandes organizaciones. Según el último estudio sobre el estado de la IA de McKinsey, casi cuatro quintas partes de las organizaciones utilizan ahora la IA en al menos una función empresarial, y casi siete de cada diez informan que utilizan herramientas de IA generativa.
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Estas cifras marcan un salto dramático con respecto a esa fase inicial de prueba hace apenas dos años. La misma encuesta señaló que la adopción de la IA generativa ha pasado de la “curiosidad inicial” al “uso amplio”, con más del 70% de los encuestados implementándola en funciones como operaciones, marketing y servicio al cliente.
Vemos que lo que comenzó como una prueba técnica se ha convertido, de hecho, en un compromiso de gestión en la mayoría de las empresas globales.
Quizás lo más interesante es que la historia financiera ha cambiado. En la encuesta de McKinsey de 2024, una porción cada vez mayor de ejecutivos informó que el uso de Gener AI está aumentando los ingresos dentro de las unidades de negocios que implementan, y no solo reduciendo costos.
A finales de 2024, un subconjunto significativo de líderes informó un crecimiento de ingresos de más del 10% en funciones específicas atribuibles a la Generación AI. En ese tiempo, la IA pasó de ser un proyecto paralelo del CTO a un tema de la agenda del CEO.
El modelo de la base pasa a un segundo plano
Si 2025 es el año de los modelos fundacionales, entonces 2026 será el año en el que esos modelos desaparezcan en la arquitectura tecnológica de una organización. Los grandes modelos de lenguaje se han convertido en infraestructura: si bien son esenciales, estratégicamente no se diferencian de un motor de base de datos.
La trayectoria es predecible, favorecida porque algunas plataformas la posicionaron como una forma de reducir las barreras para la adopción de modelos claramente desarrollados y exponerlos a través de servicios en la nube bajo demanda y sin servidor.
En retrospectiva, ese momento marcó el comienzo de que los modelos se convirtieran en una mercancía para muchos, en lugar de un recurso para unos pocos.
Desde entonces, han proliferado API y centros de modelos similares. Las fronteras tecnológicas continúan avanzando, pero competitivamente la conversación ha avanzado: “¿Qué modelo tienes?” a “¿Qué sistemas ha creado a su alrededor y qué negocios puede ejecutar sin su intervención?”
El auge de los agentes de IA
Podría decirse que los sistemas más interesantes ahora no son los chatbots sino los agentes. Hoy en día, un agente de IA no se limita a responder una pregunta; Explica objetivos, llamadas, herramientas y entrelaza una secuencia de decisiones a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, los usuarios de China pueden decir o escribir una solicitud como “Pide 40 tazas de café, mitad americano, mitad café con leche”, “Recomendar robot aspirador de alto rendimiento por menos de 3000 RMB” o “Planificar un viaje familiar a Sanya para el Año Nuevo chino” en una aplicación LLM existente.
Una vez confirmado el usuario, la aplicación se encarga de todo, desde comparar vuelos y hoteles a través de Fligi, reservar un comedor privado llamando a un restaurante, pedir comida local a través de la venta flash de Taobao con pago asistido por IA, filtrar y recomendar productos útiles de Taobao e incluso acceder a aplicaciones de servicio público a través de Alipa; Todo dentro de una única interfaz y sin cambiar entre aplicaciones.
Pero lo que empieza con unas vacaciones no acaba ahí. Ese mismo patrón (objetivos, contexto, herramientas, acciones) se está aplicando a los viajes de compras y otras aplicaciones de servicios.
En algunas empresas, un chatbot de “tarea única” para servicio al cliente ha dado paso a una flota de agentes especiales que ya trabajan detrás de escena: uno para resumir las interacciones, otro para ajustar la configuración de la cuenta, un tercero para identificar anomalías para revisión humana; Un asistente de IA en todos los sentidos de la palabra.
Palanca de eficiencia para motor de crecimiento
Esta evolución ha obligado a las juntas directivas a repensar cómo hablan de IA. A lo largo de los años, se ha presentado como un impulsor de la productividad, y el éxito inicial de General AI en la redacción de documentos y códigos reforzó esa percepción. Pero los datos que provienen del uso ahora muestran una imagen más matizada y detallada.
Una mirada más cercana al análisis de McKinsey de las implementaciones de Gen-AI en 2024 muestra ganancias de ingresos con tanta frecuencia como reducciones de costos, con los mayores impactos reportados en áreas como la cadena de suministro, el marketing y las operaciones de servicios.
En encuestas de seguimiento, una proporción cada vez mayor de encuestados indicó un aumento del 10% o más en los ingresos utilizando la generación en funciones comerciales, particularmente funciones de servicios. Es importante señalar que estas no son suposiciones especulativas; Pero el impacto en las pérdidas y ganancias autoinformado durante 12 meses.
Teniendo esto en cuenta, no sorprende que los directores ejecutivos no se pregunten “¿Cuántos procesos hemos automatizado?”. Pero “¿qué fuente de ingresos podría abrir un sistema de inteligencia artificial que antes no podíamos tocar económicamente?”
Un agente de IA que puede atender millones de microsegmentos, cada uno con una configuración o recorrido de producto diferente, comienza a parecerse menos a un chatbot y más a un nuevo canal de distribución.
El modelo como servicio llega a las masas
Este cambio se sustenta en una revolución silenciosa en el acceso. Plataformas como ModelScope han demostrado que cientos de modelos de alta calidad (que abarcan visión, lenguaje y habla) pueden publicarse como servicios en la nube, con escalabilidad sin servidor y precios de pago por uso.
Al abstraer la gestión de la infraestructura, estas ofertas permiten que incluso los equipos más modestos orquesten flujos de trabajo complejos de IA sin necesidad de establecer sus propios laboratorios de investigación.
El efecto es nivelar el campo de juego de la IA. La ventaja competitiva ya no proviene de poseer el “mejor” modelo de forma aislada. Esto proviene de datos patentados, flujos de trabajo cuidadosamente diseñados, agentes de dominio específico y, cada vez más, de la capacidad de ganarse y retener la confianza de los usuarios cuando el software puede funcionar para ellos.
¿Qué tablero hacer a continuación?
Para los líderes empresariales, el debate sobre la IA de este año debería centrarse menos en el piloto y más en la arquitectura. La pregunta estratégica ahora es:
¿Qué partes del negocio están listas para expresarse como objetivos y limitaciones en las que un agente puede trabajar?
¿Qué sistemas exponen las API y las barreras de seguridad necesarias para una autonomía segura?
¿Qué líneas de ingresos siempre se pueden reinventar en los servicios de software?
También se está llevando a cabo un ajuste de cuentas organizacional, con sistemas de agencia que trascienden los silos. Tomemos como ejemplo a un agente de viajes.
Las reservas de vuelos, hoteles y restaurantes exigirán datos y derechos de decisión de múltiples unidades de negocio. En tal situación, la lección aquí es que las organizaciones que más se beneficiarán de la IA serán aquellas que estén dispuestas a gestionar procesos, estructuras de incentivos y riesgos en torno a formas de trabajo nativas de la IA, en lugar de esparcir agentes sobre los flujos de trabajo heredados.
La IA ha crecido sorprendentemente rápido. Desde envíos automatizados hasta gestión autónoma de viajes complejos, ha pasado de ser una herramienta de eficiencia a un socio de crecimiento.
La próxima frontera competitiva pertenecerá a las empresas que tratan a los agentes no como una novedad o una amenaza, sino como colegas: aquellos que nunca duermen, nunca se aburren de la rutina y pueden, si se les instruye adecuadamente, convertir la estrategia en acción a la velocidad de una máquina.
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