¿Qué es la IA empresarial?

Los modelos de GenAI siguen asombrando, y los líderes empresariales se han dado cuenta. Ahora los CIO están bajo presión para poner en marcha esta nueva fuerza creativa. Para ayudar a los CIO con visión de futuro y a sus equipos a responder a la llamada de la innovación, el sector tecnológico está respondiendo con una serie de opciones de IA empresarial. Tus proveedores de confianza están actualizando las aplicaciones empresariales con análisis generados por IA y proporcionando infraestructuras en la nube adaptadas a la IA generativa, con potencia de cálculo a disposición y una estricta gobernanza de los datos. Están integrando almacenes de datos empresariales con grandes modelos de lenguaje, para que estos profesionales puedan tomar la iniciativa y el personal pueda consultar los datos empresariales como nunca antes.

¿Qué es la IA empresarial?

Es el esfuerzo continuo para llevar la inteligencia artificial generativa en rápida evolución y las tecnologías relacionadas a las principales cargas de trabajo empresariales. El esfuerzo se basa en los éxitos obtenidos utilizando sistemas de IA más limitados y modelos de aprendizaje automático en tareas como la detección de anomalías, el reconocimiento de imágenes y el análisis de textos. Aunque todas estas iteraciones han mejorado enormemente la velocidad y la eficacia de las operaciones empresariales, ahora, la GenAI puede hacer mucho más. Como se demuestra en las en las asombrosas actualizaciones constantes, los modelos de IA pueden comprender sutiles señales verbales, escritas o visuales y utilizar esa información para crear resultados adecuados, como texto, gráficos, código informático e incluso consultas SQL.

La IA empresarial abarca el trabajo de los líderes empresariales para aprovechar el inmenso potencial de estas nuevas capacidades al afinarlas o aumentarlas con los datos y la propiedad intelectual exclusivos de sus empresas. De ese modo, el modelo de IA se familiariza con la empresa. A partir de ahí, puede proporcionar conocimientos más profundos y automatizar de forma más confiable tareas como la atención al cliente, personalizar tareas de marketing, ayudar en los procesos de venta y acelerar las tareas legales y de gestión de riesgos.

Sin embargo, para que los modelos GenAI se conviertan en IA empresarial, se deben cumplir condiciones estrictas. ¿La infraestructura soporta grandes modelos de lenguaje (LLM) lo suficientemente estables para cargas de trabajo esenciales y que dispongan de una sólida potencia de procesamiento, controles de acceso, seguridad de datos, sistemas de copia de seguridad y recuperación? ¿Está el personal de la empresa preparado para incorporar IA altamente capaz en las operaciones diarias?

Las empresas que buscan aprovechar GenAI (¿y quién no?) tienen muchas opciones. Quizá el camino más sencillo sea trabajar con proveedores de aplicaciones empresariales para introducir módulos infundidos de IA en los flujos de trabajo actuales. Otra opción es aprovechar los servicios GenAI a través de API que permiten agregar funciones como el resumen de documentos, el análisis de datos y el chat a las aplicaciones. Más allá de eso, un equipo tecnológico puede elegir un modelo GenAI de un desarrollador de modelos comercial y de código abierto, introducirlo en una plataforma para entrenarlo o aumentarlo, y luego enviarlo a producción. Esta opción requiere una infraestructura de IA sólida.

Al final, el éxito de la IA empresarial en cualquier empresa se reducirá a la capacidad de integrar las crecientes capacidades de la IA en una serie de flujos de trabajo de los empleados, proporcionándoles nuevas perspectivas y ayudándoles a ser más productivos.

Conclusiones clave

• La IA empresarial aprovecha el aprendizaje automático y las últimas capacidades de GenAI para resolver problemas empresariales.
• Difiere de la IA de consumo en que se basa en datos empresariales actualizados y se entrena para ofrecer resultados relevantes para una empresa concreta.
• Los sistemas de IA empresarial suelen requerir la integración con los sistemas empresariales existentes, con toda la estricta gobernanza de datos y alta disponibilidad que ello conlleva.
• La promesa de la IA para los clientes empresariales ha generado un creciente ecosistema de creadores de modelos, integradores de IA y servicios en la nube a hiperescala a fin de respaldar las crecientes oportunidades de negocio.

Cómo se utiliza la IA en las empresas

La IA empresarial ofrece una variedad de funcionalidades para empleados y clientes. He aquí algunos ejemplos.

• Desarrollo de aplicaciones: mejora la productividad de los desarrolladores mediante el uso de LLM para escribir borradores de código de aplicación.
• Operaciones empresariales: proporciona un acceso más amplio a los datos de la organización a través de bases de datos habilitadas para IA que admitan instrucciones en lenguaje natural.
• Operaciones con clientes: automatiza las interacciones de atención al cliente utilizando modelos GenAI que comprenden el historial de compras de un cliente, sus interacciones anteriores e idioma nativo.
• Marketing: las empresas pueden llevar a cabo tareas de captación y fidelización de clientes a gran escala utilizando agentes de IA con acceso a perfiles de compradores e historiales de compra.
• Riesgo y legal: acelera la redacción de contratos al contar con un asistente de IA para investigar y redactar documentos. Una vez aprobados, los documentos se pueden traducir a varios idiomas.
• Ventas: los representantes de ventas virtuales potenciados por IA pueden guiar a clientes potenciales de forma amable y personal a través de ofertas durante las transacciones comerciales. La IA también puede ayudar a crear mensajes personalizados para la prospección de ventas.
• Estrategia y finanzas: accede a analíticas potentes para supervisar el desempeño empresarial -así como los resultados de la competencia- analizando datos de fuentes internas, externas y públicas.

Cómo las empresas acceden a la IA empresarial ahora

Los sistemas de IA empresarial ofrecen a las empresas una amplia gama de opciones para incorporar GenAI en sus operaciones.

La IA integrada en las aplicaciones empresariales es una forma sólida y de bajo riesgo para que los CIO muestren a las partes interesadas lo que esta tecnología puede hacer para mejorar las operaciones empresariales. Proveedores de aplicaciones empresariales, como SAP, Oracle y Workday, están introduciendo información y flujos de trabajo generados por IA directamente en aplicaciones empresariales, como ERP, CRM y HCM. Consultar con tus proveedores clave es un gran primer paso hacia la IA empresarial.

Aumentar un modelo GenAI con una matriz de datos de negocio es un diferenciador competitivo. Ahora las empresas pueden adquirir una serie de LLM de código abierto y propietarios para encontrar uno que tenga el tamaño y el nivel de sofisticación adecuados a sus necesidades. Para que la personalización sea eficaz, deben disponer de una plataforma que les permita ajustar los modelos y aumentarlos con sus propios datos. Esto puede requerir una implementación de generación aumentada de recuperación (RAG) y una base de datos de vectores local.

Ampliar el uso de los servicios de IA de los proveedores de nube también es una opción popular. Durante años, los proveedores de la nube han ofrecido modelos de IA y ML para operaciones como la detección de anomalías y visión artificial. Estos servicios de IA permiten a los desarrolladores agregar aprendizaje automático a las aplicaciones sin ralentizar el desarrollo de las mismas, y a menudo pueden entrenarse de forma personalizada para obtener resultados más precisos y relevantes.

Las empresas también pueden acceder a plataformas en la nube diseñadas para entrenar modelos GenAI y ML. Una creciente lista de plataformas basadas en la nube que permiten a las empresas diseñar y lanzar sus propias implementaciones de IA y ML fomentan la colaboración entre empresarios, científicos de datos y gestores de datos a medida que identifican y personalizan los modelos de GenAI, o incluso desarrollan, entrenan, implementan y gestionan nuevos y sofisticados modelos de ML utilizando populares marcos de código abierto.

Otra área en la que los proveedores de servicios en la nube se destacan es la infraestructura: el aprendizaje profundo es el sistema con mayor consumo de recursos informáticos que la mayoría de las empresas han ejecutado. Como resultado, están buscando infraestructuras en la nube que posean las GPU necesarias para entrenar y ofrecer GenAI. Estos servicios también se benefician de la flexibilidad y los precios basados en el uso de la nube, lo que ayuda a reducir el costo de la IA.

Los gobiernos y otras empresas pueden exigir controles estrictos sobre dónde y cómo se implementan las tecnologías de IA y los datos asociados; las políticas y el personal utilizados para operar las tecnologías de IA; y los procesos y sistemas establecidos para proteger los datos. Los grandes proveedores de nube están aumentando la nube soberana e incluso las opciones de IA soberana en todo el mundo.

Por último, los proveedores de software independientes (ISV) pueden llevar la experiencia de GenAI a clientes empresariales de sectores como la fabricación, el comercio minorista, el derecho, la construcción y muchos otros.

En pocas palabras, las empresas que deseen poner la IA empresarial a trabajar no tienen que hacerlo solas.

IA del consumidor frente a IA empresarial

Aunque la IA del consumidor y la IA empresarial ofrecen algunas de las mismas funciones básicas, la primera se centra en las experiencias personales y el entretenimiento, mientras que la segunda aborda los desafíos empresariales y sirve para mejorar la eficiencia.

Veamos las diferencias con más detalle.

IA del consumidor

Encontrarás IA del consumidor impulsando asistentes virtuales populares como Siri, Alexa o Google Assistant, donde ayuda con las búsquedas por voz, la domótica o las recomendaciones personalizadas de música o películas. Esta IA suele entrenarse con una amplia muestra de datos públicos, y las aplicaciones de esta tecnología suelen gestionar interacciones de usuarios individuales. Aunque estos sistemas están desarrollados para ser escalables y dar cabida a millones de usuarios, la complejidad de las tareas suele limitarse a las necesidades personales y complementarse con datos personales, como grabaciones de voz, información de localización o historial de navegación.

IA empresarial

La IA empresarial se desarrolla para empresas y organizaciones como entidades gubernamentales o proveedores de atención médica, con el objetivo de mejorar la eficacia operativa, la toma de decisiones y la productividad. Las soluciones de IA empresarial a menudo dependen de la integración con los sistemas empresariales existentes y pueden requerir que quienes las implementan comprendan algoritmos complejos y modelos de aprendizaje automático. Por su naturaleza, trabaja a menudo con datos sensibles relacionados con operaciones empresariales, información de clientes o conocimientos patentados, lo que exige medidas de seguridad sólidas que salvaguarden estos datos de accesos no autorizados o infracciones. Las aplicaciones comunes de la IA empresarial incluyen bots conversacionales de servicio al cliente, herramientas de análisis de datos y sistemas de optimización de la cadena de suministro.

Obtén IA empresarial a tu manera con Oracle

El objetivo de Oracle es ayudarte a obtener valor de GenAI de un modo que no suponga ningún problema para tu empresa. Para ello, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) incorpora GenAI en todas las capas de la pila tecnológica.

Puedes acceder a los conocimientos generados por la IA desde tus aplicaciones Oracle, o utilizar las API para actualizar cualquier aplicación con servicios de IA para tareas como detección de anomalías o resumen de documentos. A nivel de base de datos, Oracle Database 23ai y Heatwave MySQL combinan la potencia de los LLM y RAG con los almacenes de datos empresariales, permitiendo a los empleados consultar las bases de conocimiento mediante prompts en lenguaje natural.

Por último, OCI proporciona acceso a LLM generativos propios y de código abierto para que puedas seleccionar el modelo más adecuado a tus necesidades y, a continuación, ejecutarlo en una infraestructura diseñada para gestionar las cargas de trabajo de IA más exigentes.

Una vez que la GenAI llegó a la conciencia pública a finales de 2022, los líderes empresariales no tardaron en ver el valor potencial para sus negocios. Ahora, hay una amplia selección de formas en que esos visionarios pueden llevar la GenAI a sus operaciones.

A medida que las empresas descubran cómo usar y obtener valor de esta tecnología, los empleados se beneficiarán de nuevas herramientas para la gestión de flujos de trabajo, una analítica más ampliamente disponible y mucho más. La IA empresarial también se extenderá a los servicios que utilizas en tus operaciones bancarias, viajes, restaurantes y compras. La transformación empresarial acaba de comenzar. A dónde nos lleve depende de que los líderes empresariales se atrevan a adentrarse en el futuro de la IA.

Preguntas frecuentes sobre la IA empresarial

¿Cuál es la diferencia entre la IA del consumidor y la IA empresarial?

La IA del consumidor la proporcionan chatbots populares, como Siri o Alexa, y sitios web como Google y Perplexity AI, y trata con información pública ampliamente disponible. La IA empresarial suele basarse en almacenes de datos específicos de la empresa, locales y a menudo sensibles, y está orientada a impulsar las ganancias de productividad y eficiencia.

¿Qué es la GenAI empresarial?

Es el trabajo que realizan las empresas para aprovechar los modelos GenAI a fin de mejorar las operaciones. Puede hacerse utilizando LLMs para mejorar la productividad de los desarrolladores, añadiendo conocimientos generados por IA en las aplicaciones empresariales, o utilizando LLMs para ayudar al personal a consultar los almacenes de conocimientos utilizando prompts en lenguaje natural.

¿Qué tan grande es el mercado de IA empresarial?

El consenso de los analistas es que el mercado de servicios de IA empresarial fue de aproximadamente 24 mil millones de dólares en 2023. Sin embargo, actualmente es difícil evaluar el mercado, porque la IA necesita fuentes de datos limpias, por lo que la IA empresarial a menudo parece una extensión de la transformación digital que lleva en marcha casi una década. Dicho esto, el consenso es de un crecimiento de 10 veces para 2032, cuando el mercado de servicios de IA empresarial habrá crecido hasta superar los 340.000 millones de dólares.