Los procesos de negocio y de gestión TI se componen de dos elementos clave para su ejecución: la tecnología y las personas.
Con los avances en la Inteligencia Artificial, observamos cómo el componente tecnológico se convierte en una herramienta que acelera e incluso abarca la totalidad de las actividades en los procesos operativos. Esto sitúa a las personas en un plano estratégico y creativo, otorgándoles una importancia sin precedentes en comparación con evoluciones anteriores en nuestro sistema.
Para garantizar que este cambio sea sostenible a lo largo del tiempo, es fundamental asegurar que las personas aprendan a interactuar con la Inteligencia Artificial. Deben confiar en ella y contar con herramientas que certifiquen sus resultados. Además, es crucial que sepan cómo formular preguntas a través de las interfaces de consumo para extraer el resultado más preciso del conocimiento de los modelos generativos actuales.
La Inteligencia Artificial debe ser percibida como una herramienta de inteligencia colectiva que amplía las capacidades humanas. El ser humano siempre ha buscado formas de adquirir y adoptar el mayor conocimiento posible, y la Inteligencia Artificial Generativa nos brinda una herramienta que nos permite extender nuestra inteligencia, siendo una mente colectiva de apoyo a nuestras actividades.
La implementación de la Inteligencia Artificial requiere la definición de un marco de adopción que incluya proporcionar a las personas nuevos conocimientos y habilidades. En algunos casos, será necesario establecer planes de reorientación profesional para aquellos puestos que se vean afectados por la Inteligencia Artificial. En otros casos, se deberá elevar las funciones a un nivel más creativo o de pensamiento tácito, siendo este último caso no cubierto por la Inteligencia Artificial y proveniente de nuestro expertise.
Desde el punto de vista tecnológico, es fundamental destacar que todas las herramientas de IA deben ser adoptadas considerando su uso responsable, teniendo en cuenta el impacto en los diferentes stakeholders del ecosistema empresarial y la sostenibilidad en términos de recursos medioambientales que consumen.
Este marco de adopción debe incluir una evolución de las funciones en los roles del modelo organizativo, prácticas formativas y comunicativas, así como medidas y pruebas para asegurar que la IA cumple con los objetivos de transformación de los procesos. También debe incorporar formas automáticas de medir la eficiencia mediante herramientas que registren los resultados de la Inteligencia Artificial y los tiempos en los que operan las actividades asociadas a los procesos.
La Inteligencia Artificial promete productividades significativas y está tomando un papel destacado en la hoja de ruta de diversas compañías como una herramienta de aceleración tanto en el ámbito empresarial como en el desarrollo de software. En la primera etapa de adopción, estas productividades solo se alcanzarán si las empresas cuentan con un marco de adopción y medición de eficiencias robusto que considere todos los aspectos de impacto en los puestos de trabajo. En etapas posteriores, estas herramientas se convertirán en una commodity en nuestro sistema, y solo las empresas que hayan medido su impacto disfrutarán de una alta competitividad en el mercado.
En conclusión, se prevén impactos altos en la productividad de los procesos como palanca de cambio, acompañada de nuevas funciones de trabajo, mayor automatización en las actividades, nuevas herramientas en los puestos de trabajo, mayor consumo de servicios tecnológicos en la nube y nuevos puestos de control para medición de la eficiencia y adopción de la Inteligencia Artificial en la operación de los procesos de IT y de negocio.
Un artículo de Douglas Henríquez (Responsable de Transformación
Interna con IA)
La inteligencia artificial está transformando el desarrollo de software a gran velocidad.
La IA ha demostrado ser un pilar fundamental para transformar industrias. Un ejemplo de ello es su aplicación en el ámbito de la asesoría financiera, donde la IA generativa está mejorando tanto la eficiencia operativa como la calidad de los servicios.
En la era actual, caracterizada por una acelerada digitalización, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una fuerza motriz detrás de numerosas innovaciones.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son sistemas avanzados de Inteligencia Artificial que aprovechan cantidades masivas de información y algoritmos sofisticados para comprender, interpretar y generar lenguaje humano.