La fiebre del oro de la IA empresarial ha terminado. Lo que viene después es mucho menos glamoroso y mucho más importante: la ejecución.
Las juntas ya no financian experimentos ni exigen su aplicación.
De hecho, hoy en día, muchas conversaciones en las salas de juntas han cambiado el enfoque de los pilotos y las demostraciones a una pregunta más difícil: ¿qué ofrece realmente en producción?
CEO y Cofundador de Superbor.
La respuesta está en las organizaciones reales, donde los sistemas están fragmentados, los procesos están restringidos y el riesgo no es negociable. Y aquí es donde la mayoría de las iniciativas de IA se estancan porque la organización no puede ejecutarlas.
El éxito ya no se trata de la capacidad de realizar demostraciones y modelos, sino de si una empresa puede implementar IA de forma segura, confiable y a escala dentro de los sistemas existentes.
Estamos entrando en una nueva fase. No es la era de los modelos. La edad de ejecución.
¿Cómo llegamos aquí?
Ahora, si pensamos en 2023, el desafío dominante en la IA empresarial era el acceso a modelos capaces, suficiente potencia de procesamiento e ingenieros que sabían lo que estaban haciendo.
Este período fue realmente emocionante y, sin embargo, una forma muy costosa de aprender que un cementerio de “pruebas de concepto” no equivale a una transformación empresarial. En retrospectiva, podemos ver que en la mayoría de los casos, el modelo en sí no fue el problema, sino el negocio que se quedó corto.
Si avanzamos rápidamente hasta el día de hoy, está claro que las capacidades del modelo de frontera están comenzando a converger, y eso significa que la diferenciación se está desplazando hacia la orquestación, la gobernanza, la ejecución y la integración en entornos empresariales reales.
En pocas palabras, sabemos que los modelos de frontera pueden manejar la mayoría de las tareas de trabajo del conocimiento de manera eficiente, de modo que la capacidad ya no sea un factor limitante. El factor limitante es si la IA puede funcionar dentro de sistemas empresariales que ya están en funcionamiento sin introducir nuevos riesgos, fricciones o complejidad.
Ejecución coordinada a partir de inteligencia aislada
Esto requiere un cambio de la inteligencia aislada a la ejecución integrada porque en la fabricación, la IA no existe en el vacío. Interactúa con sistemas heredados, cadenas de aprobación, requisitos de cumplimiento y fuentes de datos fragmentados que nunca fueron diseñados para sistemas autónomos. Aquí es donde fracasan la mayoría de las iniciativas de IA.
Gran parte de la conversación sobre el riesgo de la IA empresarial todavía se centra en alucinaciones y resultados falsos. Estas cuestiones son importantes, pero no son allí donde fallan la mayoría de las implementaciones porque el verdadero modo de falla es la gobernanza.
Los sistemas de IA fallan no por falta de inteligencia, sino por falta de capacidad para operar dentro de un entorno organizacional estructurado. No pueden hacer cumplir de manera confiable las políticas a nivel de acción, ni brindar una rendición de cuentas clara sobre lo que se hizo y por qué. Las empresas no adoptan la IA porque sea inteligente. Lo aceptan porque es predecible, controlable y responsable.
Existe una diferencia fundamental entre un modelo que puede generar una respuesta y un sistema que puede ejecutar un flujo de trabajo. Crear una recomendación de colección es trivial. Ejecutar un flujo de trabajo de adquisiciones dentro de un sistema de software ERP heredado respetando la jerarquía de aprobación, sin marcar excepciones y creando un seguimiento de auditoría claro. Aquí es donde se construye la confianza.
Siguiente paso
Si desea comprender dónde la IA creará valor empresarial real, observe las industrias reguladas como la banca, las telecomunicaciones y los servicios públicos. Este sector no es un adoptador lento. Son tomadores disciplinados. Operan dentro de estrictos marcos de cumplimiento, requisitos de soberanía de datos y sistemas heredados profundamente integrados.
En un entorno controlado, por ejemplo, una única acción desencadenada por IA puede requerir validación de políticas, autorización basada en roles, registro de cumplimiento e interpretabilidad antes de permitir la ejecución. En este caso, la IA no puede eludir estas limitaciones porque debe funcionar dentro de ellas.
Esto crea un filtro natural porque una vez que la IA funciona en este entorno, funciona en cualquier lugar. Para muchas empresas, especialmente en industrias reguladas, la soberanía sobre los datos, el flujo de trabajo y la orquestación de modelos se está volviendo tan importante como la inteligencia de modelos.
Una gran parte de la IA actual es de asistencia. Ayuda a las personas, por ejemplo, a escribir, analizar, resumir y recomendar, y tiene valor, pero no es transformador. En cambio, la transformación comienza cuando la IA pasa de la asistencia a la ejecución, cuando puede operar dentro de límites definidos, navegar por flujos de trabajo reales, interactuar con múltiples sistemas, aumentar según sea necesario y crear un registro claro de lo que hizo y por qué.
Aquí es donde el retorno de la inversión se hace visible, pero también eleva significativamente el listón. La autonomía sin control no es efectiva porque es un pasivo. Por lo tanto, la edad para la pena capital no sólo se establece; Se trata de autonomía controlada.
Es posible que los próximos líderes en IA no sean empresas que creen inteligencia, sino empresas que gestionen la inteligencia en sistemas empresariales reales. En ese sentido, el campo de batalla estratégico está pasando de los modelos a la infraestructura operativa.
La fiebre del oro tenía que ver con el potencial. En una época de pena capital, la inteligencia es barata. La ejecución confiable es la capa de infraestructura real.
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