2024 fue definitivamente el año donde la inteligencia artificial pasó a ser un tema que no hay empresa que no lo considere, independientemente del sector IT. Que haya sido un tema que esté presente, pone en evidencia el desafío de las compañías para implementar estas tecnologías y no quedar relegadas.
Según un estudio del IBM Institute for Business Value, que entrevistó a 3.000 CEOs de 30 países y 26 industrias, el 74% de los directivos encuestados consideró que el éxito de la IA generativa depende más de la adopción por parte de las personas que de la tecnología en sí. Sin embargo, el 64% está presionando a sus organizaciones para que adopten la IA generativa más rápidamente de lo que algunos empleados se sienten cómodos.
Por otro lado, según el mismo estudio, los directores ejecutivos de las empresas afirman necesitar un ‘cambio cultural’ para poder incorporar la GenAI en sus empresas. El 66% de los CEOs de América Latina cree que la calidad de la colaboración entre finanzas y tecnología es crucial para el éxito de su organización. Sin embargo, el 46% admite que la competencia interna en su C-Suite a veces impide la colaboración.
Cómo las empresas utilizan la IA generativa en las finanzas
El sector financiero tiene una posición por demás favorable para utilizar GenAI Los bancos por sí solos podrían sumar otros 340.000 millones de dólares en valor anual si implementaran plenamente estos casos de uso.
Por ejemplo, Mastercard usa chatbots de IA para ofrecer respuestas rápidas y relevantes a las consultas de los usuarios. Esto incluye recomendaciones personalizadas, información sobre los saldos de las cuentas y revisión de los historiales de transacciones. Además de que sirve para prevenir fraudes.
La IA generativa en la industria tecnológica
El desarrollo de software, en particular, ha experimentado avances significativos en la adopción de IA Generativa.
Meta, la compañía propietaria de Facebook, Instagram y WhatsApp, lanzó la tercera generación de Llama en el 2024, un modelo de lenguaje (LLM) diseñado para múltiples casos de uso, como responder preguntas en lenguaje natural, escribir código y generar ideas.
Con el respaldo de Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, NVIDIA, IBM watsonx, Google Cloud y Oracle Cloud, entre otros Spotify emplea el modelo para ofrecer recomendaciones personalizadas y narraciones en inglés y español.
Entre las empresas más destacadas que la usan están Accenture, LinkedIn y Spotify. La empresa de recursos humanos desarrolló un chatbot basado en Llama 3.1 para un organismo intergubernamental, siendo la primera aplicación de IA generativa a gran escala de la organización. En tanto, la red social utiliza Llama para entrenar modelos específicos, logrando una calidad comparable a otras tecnologías comerciales, pero con menores costos y latencia. La plataforma musical emplea el modelo para ofrecer recomendaciones personalizadas y narraciones en inglés y español.
Por su parte, el coloso Microsoft fue uno de los primeros en adoptar la IA generativa y aprovechó una de las aplicaciones más conocidas de los modelos de lenguaje de gran tamaño cuando integró esta tecnología en Bing. El motor de búsqueda basado en IA generativa podía responder a las búsquedas en lenguaje natural y resumir múltiples resultados para una investigación más rápida.
Beneficios de la GenAI para la sustentabilidad
Otro de los grandes usos de la Inteligencia Artificial Generativa está en la transición energética. El World Economic Forum (WEF) y Accenture identificaron tres oportunidades que tiene la industria de energía en la IA generativa para impulsar la transición energética:
– Velocidad y costo en la entrega y ejecución de proyectos de capital: La IA generativa permite una mejor previsión del cronograma del proyecto, reducción de retrasos, sobrecostos y otros riesgos al proponer acciones de mitigación efectivas. Puede reducir el tiempo necesario para realizar el trabajo conceptual, de ingeniería y de diseño detallado inicial, comprimiendo los procesos de revisión y aprobación hasta en un 50%.
– Mejora de la eficiencia y productividad de los activos: Al aprovechar los datos operativos, la IA generativa puede mejorar el mantenimiento, las operaciones y la eficiencia de los activos clave. Por ejemplo, puede ajustar el ángulo de los paneles solares o de las palas de los aerogeneradores en tiempo real para maximizar la captura de energía según las condiciones meteorológicas, asegurando que la energía esté disponible en la red en los momentos de mayor demanda y precios óptimos previstos.
– Fortalecimiento de la gestión de la cadena de suministro: La IA generativa puede manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, permitiendo nuevas soluciones que pueden predecir o sugerir automáticamente o responder a la demanda de energía. En última instancia, esto podría aplanar la curva de demanda, reducir la inversión de capital requerida en infraestructura física y mejorar las tasas de uso general.