En mi trabajo ayudando a empresas de los sectores minorista, de bienes de consumo y de automoción, y dirigiendo una cartera de soluciones de IA generativa en Globant, he visto cómo aceleró la adopción de la IA. Sin embargo, también he visto cómo se repiten los mismos errores. Muchas veces, las organizaciones se lanzan a adoptar la IA sin una estrategia clara, eligen los casos de uso equivocados o esperan que la tecnología haga algo que sencillamente no puede hacer.
Aquí exploro cuatro ideas clave para ayudar a los clientes a entender cómo aplicar la IA de forma inteligente y eficiente, y las lecciones que pueden marcar la diferencia entre una prueba piloto fallida y una verdadera transformación.
1. Empezar por la gobernanza, no por las herramientas
Muchos líderes dicen a sus empleados que «utilicen la IA» sin darles instrucciones. Eso solo genera confusión y riesgos.
Un paso crucial es la gobernanza de la IA: establecer normas claras sobre lo que la empresa quiere conseguir, qué plataformas están aprobadas, cómo se gestionarán el cumplimiento, la seguridad y la ética, y qué procesos son prioridad en esta transformación. Esto aporta coherencia y genera confianza en toda la organización.
Con un modelo de gobernanza establecido, los equipos pueden avanzar con claridad y a paso firme. Sin un modelo de gobernanza, la adopción de la IA corre el riesgo de ser fragmentaria e incoherente.
2. Elegir los casos de uso adecuados
Como líder de la cartera de soluciones de IA generativa, el mayor problema que noto es que las empresas apuestan por casos de uso equivocados y esperan que la IA resuelva cuestiones para las que aún no está preparada. La IA es poderosa, pero no mágica. Por ejemplo, sigue siendo poco fiable para la previsión perfecta de la demanda porque los modelos son fundamentalmente probabilísticos.
La IA es mucho más eficaz hoy en día en áreas en las que los procesos son repetitivos, creativos o visuales. Por ejemplo, la automatización de la generación de contenido o la aceleración de los flujos de trabajo de diseño pueden mejorar la eficiencia. El impacto económico es directo y tangible cuando la IA ayuda en este tipo de procesos.
En última instancia, la implementación de la IA consiste en crear eficiencia, lo que casi siempre está relacionado con el impacto financiero. Ese impacto comienza con elegir el caso de uso adecuado.
3. Empezar poco a poco, fracasar rápido y aprender mucho
Una vez sentadas las bases, empieza con casos de uso sencillos, rápidos de probar y en los que se pueda iterar con rapidez. Las victorias rápidas no solo demuestran valor, sino que también ayudan a los equipos a aprender con la práctica.
La complejidad es un doble reto en la IA: no solo es complicado el caso de uso en sí, sino que la adopción de la tecnología añade otra capa de dificultad. Las soluciones complejas de IA, en especial las arquitecturas agénticas y multiagente, solo pueden liberar un enorme potencial una vez que la organización ha madurado. Y no le temas al fracaso: los modelos evolucionan con el entrenamiento y las primeras iteraciones rara vez son perfectas.
Por eso los primeros proyectos deben ser de bajo riesgo, pero de alto aprendizaje. No pasa nada si las primeras iteraciones no son perfectas, los sistemas de IA suelen necesitar tiempo para entrenarse y mejorar. La clave es tratar la adopción de la IA como un proceso evolutivo. Empieza con pequeñas victorias y expándelas gradualmente a medida que los modelos se consoliden y los equipos adquieran nuevas competencias.
4. Utilizar la IA para acercarse al consumidor
A menudo, la IA se aplica a la optimización de la cadena de suministro, la gestión de inventarios o la logística en sectores con márgenes muy estrechos. Eso es importante, pero los avances más significativos que he visto proceden de un conocimiento más profundo del consumidor.
Gracias a los datos directos, los minoristas ya tienen ventaja. Sin embargo, la IA puede salvar por fin las distancias para las empresas minoristas, de bienes de consumo y automotrices: puede usar datos sintéticos para modelar el comportamiento de los consumidores, informar sobre el desarrollo de productos, crear estrategias de marketing más innovadoras y diseñar campañas de marketing más inteligentes.
A los ejecutivos se les iluminan los ojos cuando ven cómo la IA puede ir más allá de la eficiencia e impulsar el crecimiento, ya que cambia las reglas del juego. No solo optimiza las operaciones, sino que impulsa la innovación y profundiza en la relación marca-consumidor.
IA estratégica: Cómo los líderes pueden dar forma al futuro de su empresa
La IA no consiste en perseguir el hype o adoptar los modelos más llamativos. Se trata de elegir sabiamente, gobernar con responsabilidad y avanzar de forma iterativa hasta obtener resultados valiosos. En los sectores minorista, de bienes de consumo y de automoción, las empresas que triunfen serán las que no se limiten a adoptar la IA, sino las que la integren estratégicamente tanto en las operaciones como en la relación con los clientes.
La IA es una poderosa herramienta empresarial si se aplica con el enfoque adecuado. Este enfoque se reduce a cuatro elementos esenciales:
- Definir la gobernanza antes de escalar.
- Elegir estratégicamente los casos de uso.
- Empezar poco a poco, experimentar y evolucionar.
- Ver más allá de la eficiencia para descubrir nuevos puntos de vista de los consumidores.
Para los líderes de los sectores minorista, de bienes de consumo y de automoción, estos principios pueden significar la diferencia entre quedarse atascado en interminables pruebas piloto y lograr un impacto empresarial mensurable.
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