Cómo la IA generativa en empresas medianas impulsa el crecimiento y la eficiencia

La IA empresarial como oportunidad tecnológica 

La inteligencia artificial empresarial está emergiendo como una de las mayores oportunidades tecnológicas del siglo XXI. Esta oportunidad no se limita a grandes empresas; organizaciones de todos los tamaños pueden beneficiarse de sus innovaciones. La IA generativa va más allá de la creación de imágenes o videos: automatiza tareas rutinarias, proporciona información rápida y procesable, y resuelve desafíos comerciales de manera eficiente. 

La adopción de IA lidera las prioridades organizacionales 

Un estudio de SAP encuestó a 3,400 personas, revelando que la IA es una prioridad para las empresas medianas. Las aplicaciones de IA estándar, como aprendizaje automático para análisis de datos, análisis predictivo e IA generativa, tienen una importancia alta o moderada para el 92% de las empresas. Además, abordar amenazas de ciberseguridad y mitigar interrupciones en la cadena de suministro son prioridades críticas (ambas 92%). 

La expansión de redes de proveedores y socios (43%) se destaca como un motor clave de crecimiento. Más de la mitad de las empresas medianas priorizan la IA para mejorar la seguridad y privacidad de los datos (52%) y apoyar la toma de decisiones precisas (50%). Otras áreas transformadoras incluyen desarrollo de nuevos modelos de negocio (48%), mejora de la experiencia del cliente (48%), capacitación de la fuerza laboral (48%) y optimización de la cadena de suministro (47%). 

La IA ya ofrece valor 

Aunque muchas empresas están planificando la adopción de IA, esta ya crea valor real. Las organizaciones utilizan IA para generar contenido de marketing y ventas, recopilar inteligencia de mercado, respaldar el desarrollo y prueba de aplicaciones, y mejorar las interacciones con clientes y proveedores (83%). SAP Business AI, por ejemplo, está en uso por más de 27,000 clientes. Con más de 70 casos de uso de IA generativa lanzados el año pasado y más de 100 planificados para fines de 2024, se espera que la IA impulse el 80% de los escenarios comerciales más comunes. 

Desafíos para la adopción de IA 

Persisten desafíos en la adopción de IA en empresas medianas. La falta de datos de calidad (37%) y la mala integración de sistemas (33%) son obstáculos internos clave. Entre los desafíos externos se encuentran las interrupciones en la cadena de suministro (40%) y los silos organizacionales (33%). 

La calidad de los datos es crucial para el éxito de la IA. Los principales riesgos identificados incluyen actuar sobre información incorrecta (36%), dificultades para encontrar y retener talento especializado en IA (34%), falta de transparencia en los resultados generados por IA (34%) y tamaño o calidad insuficiente de los datos (31%). Contar con datos escalables y de alta calidad es esencial para maximizar los resultados, por lo que es fundamental asociarse con proveedores tecnológicos que integren capacidades de IA en aplicaciones comerciales clave.