Las industrias inteligentes se están convirtiendo en protagonistas de una nueva era de transformación empresarial impulsada por la inteligencia artificial ( IA ). Muchas organizaciones están entusiasmadas con el potencial de esta tecnología. Sin embargo, su implementación efectiva aún enfrenta obstáculos.
Entre los desafíos destacados por el estudio Intelligent industries - blueprints for creating value through AI-drive transformation, elaborado por KPMG, se incluyen: sistemas heredados obsoletos, prácticas laborales arraigadas, preocupaciones regulatorias, riesgos específicos asociados a la IA, y escasez de profesionales calificados.
El informe, basado en las respuestas de 1.390 tomadores de decisiones y entrevistas a diez profesionales de IA y ocho expertos del sector tecnológico y de regulación gubernamental e industrial, cubrió ocho sectores (bancos, energía, salud, manufacturas industriales, seguros, ciencias biológicas, comercio minorista y tecnología) y ocho mercados (Australia, China, Alemania, Reino Unido, Canadá, Francia, Japón y Estados Unidos).
En general, los ejecutivos reconocen que liberar todo el potencial de la IA requiere una revisión profunda de la estrategia, la cultura organizacional y las operaciones. La IA ya no es una tendencia emergente, sino una fuerza transformadora que está transformando las industrias a un ritmo muy rápido.
Asimismo, destacaron que la próxima evolución estará definida por la IA autónoma, que no solo responderá a comandos como lo hace la IA tradicional, sino que actuará deliberadamente para lograr un objetivo, transformándose en un “colaborador digital” con autonomía operativa.
Se espera que esta nueva tecnología redefina la experiencia de los clientes, aumente la eficiencia operativa e impulse la toma de decisiones. Las empresas líderes se están adelantando, invirtiendo ahora en IA autónoma para garantizar una ventaja competitiva.
Los datos muestran que la adopción efectiva de IA puede generar un valor significativo: operaciones optimizadas, mejor experiencia del cliente, decisiones basadas en datos, innovación acelerada y nuevas fuentes de ingresos.
Sin embargo, según los expertos entrevistados, este potencial sólo puede liberarse con un liderazgo visionario, planificación clara, inversiones disciplinadas, una estructura de datos madura y una cultura de empoderamiento.
Para apoyar a las organizaciones en este viaje, el estudio destaca las capacidades esenciales que una industria inteligente impulsada por IA y centrada en el cliente debe poseer. Este modelo abarca tres capas:
Funciones:
Interacción fluida con el cliente, operaciones predictivas, fabricación inteligente, estrategia basada en conocimiento, flujo de valor y centralidad de la experiencia, arquitectura componible, resiliencia empresarial y desarrollo de la fuerza laboral.
Fundamentos:
Infraestructura de nube híbrida, gestión inteligente de datos, modelos de IA responsables, aplicaciones de IA integradas, ciberseguridad e IA física.
Empresa:
Orquestación de la IA en todas las funciones, alineación estratégica, rediseño del modelo de negocio y gobernanza del ecosistema digital.
El viaje para convertirse en una industria inteligente ocurre en tres fases: habilitar (capacitar), integrar y evolucionar. Y cada fase contempla objetivos específicos:
Habilitar:
Desarrollar liderazgo y alfabetización en IA, identificar casos de uso de alto valor, establecer pautas éticas, iniciar programas piloto y utilizar modelos de nube con una personalización mínima.
Integrar:
Incorporar IA en flujos de trabajo y productos, capacitar a la fuerza laboral, rediseñar modelos operativos con un enfoque en la seguridad y la confianza, modernizar la tecnología y aprovechar los datos a escala empresarial.
Evolucionar:
Transformar modelos de negocio y ecosistemas con tecnologías emergentes como blockchain y computación cuántica, priorizando la ética, la seguridad y el valor compartido.
Este ciclo no es lineal. Las organizaciones pueden tener iniciativas simultáneas en diferentes etapas. Inicialmente, el foco estará en la formación, con una mayor asignación de recursos. Con el tiempo, se avanza hacia la integración y las inversiones en la etapa de evolución ganan peso, allanando el camino para una innovación sostenida.
Para navegar con éxito esta transformación, cuatro acciones son esenciales:
1. Desarrollar una estrategia de IA alineada con las competencias centrales y la creación de valor.
3. Crear una infraestructura y gobernanza de datos sostenibles, con un enfoque en la escalabilidad y la seguridad.
2. Incorporar la confianza en la hoja de ruta de la transformación, con gestión proactiva de riesgos, ética y transparencia algorítmica.
4. Fomentar una cultura que valore el potencial humano, con formación, diversidad y colaboración.
El futuro de las empresas depende de la IA. Se espera que a medida que la transformación y la innovación se afiancen, la productividad de la economía aumentará considerablemente.
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