Las empresas enfrentan desafíos significativos al implementar la Inteligencia Artificial (IA), como la falta de preparación tecnológica y cultural, la baja calidad de los datos, la desalineación entre áreas de negocio y tecnología, y la escasez de perfiles especializados. Otro de los inconvenientes, se da a partir de la sustentabilidad, donde es dificil lograr el retorno de la inversión (ROI).
Taligent, empresa argentina orientada a prestar servicios de excelencia en la implementación de soluciones de servicios y tecnología en distintas áreas de negocio e industrias. Eliana Giunta, CCO y directora comercial de la compañía, que celebró recientemente sus 10 años, conversó con Prensario TI Latin America sobre estos temas, además de qué soluciones ofrece la compañía.
¿Qué problema encuentran las empresas al usar Inteligencia Artificial?
Eliana Giunta: Uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas al implementar soluciones de Inteligencia Artificial es la falta de preparación previa, tanto a nivel tecnológico como cultural. En muchos casos, se busca adoptar IA de forma inmediata, sin haber recorrido etapas fundamentales como la digitalización, la integración de sistemas o la organización y disponibilidad de datos. Este impulso responde, en parte, a la velocidad con la que avanza la tecnología y a la presión por innovar rápidamente.
Uno de los problemas más frecuentes es la baja calidad de los datos. La IA, en cualquiera de sus aplicaciones, desde un chatbot hasta un forecast de ventas, depende de datos confiables. Si la información de base no es precisa, los resultados tampoco lo serán. Por eso, antes de avanzar, es fundamental mejorar el estado del gobierno de los datos considerando aspectos de integración, limpieza, catálogo, seguridad y niveles de acceso.
También es común encontrar una falta de alineación entre las áreas de negocio y tecnología. Cualquier desarrollo de IA debe resolver una necesidad concreta, por lo que es clave realizar un análisis conjunto con los usuarios para comprender las necesidades y puntos de dolor, estimar el retorno esperado e identificar los beneficios de la implementación.
Por último, el problema de la escasez de perfiles especializados en IA. Muchas empresas aún no cuentan con profesionales capacitados ni con líderes que puedan guiar estos equipos. En estos casos, recurrir a proveedores especializados permite avanzar con respaldo técnico y experiencia comprobada en diversos sectores.
¿Cuánto está tardando el retorno de la inversión (ROI)?
Según el estudio The Business Opportunity of AI, publicado por Microsoft junto a IDC a fines de 2023, el retorno de la inversión en soluciones de IA comenzaba a evidenciarse, en promedio, a los 14 meses. Además, el despliegue de estas soluciones tardaba entre 6 y 12 meses, dependiendo del caso.
Hoy, poco tiempo después, esa realidad ha evolucionado. Es posible desarrollar demos o MVPs en pocas semanas, y un proyecto de IA Generativa puede estar en producción en aproximadamente tres meses; mientras que proyectos de Machine Learning, puede extenderse uno o dos meses más, según la complejidad.
Con tiempos de desarrollo más cortos, el retorno también se acelera. Lo que se puede es calcular por la relación entre la inversión inicial y los beneficios obtenidos, ya sea por reducción de costos o por aumento de productividad.
Una estrategia recomendada es comenzar por lo que llamamos un quick win: un caso de uso simple, con alto impacto y desarrollo ágil, como el procesamiento automatizado de facturas o consultas en grandes bases de datos. Este enfoque permite validar rápidamente el valor de la solución, con pocos meses de desarrollo y un gran ahorro de cantidad de horas operativas.
En cuanto al retorno económico, actualmente se estima un promedio de USD 3,5 por cada dólar invertido. Incluso, el 5% de las empresas han reportado un ROI de hasta USD 8 por cada dólar.
¿Cómo se está pensando el uso de la IA con la sustentabilidad?
La Inteligencia Artificial es una herramienta clave para potenciar iniciativas de sustentabilidad, siempre que se defina con claridad el impacto que se busca generar.
Desde Taligent, hemos desarrollado soluciones que permiten a las empresas medir y predecir su huella de carbono, con el objetivo de gestionarla y compensarla de manera eficiente. También hemos implementado herramientas de Business Intelligence para capturar y visualizar datos sobre consumo de recursos, ahorro de combustible y compensaciones.
En el sector agroindustrial, se puede aplicar la IA en agricultura de precisión, utilizando imágenes satelitales y datos del suelo para maximizar el rendimiento de cada campaña, reduciendo al mismo tiempo el uso de recursos naturales e insumos como agroquímicos, fertilizantes y semillas. Otro caso frecuente es en las operaciones de Supply Chain, con la optimización logísticas y de cadena de suministro, ya sea minimizando el desperdicio de materiales o mejorando las rutas de distribución.
En todos los casos, el primer paso es medir el impacto actual y, a partir de ese diagnóstico, diseñar soluciones que permitan reducirlo de forma sostenible.
¿Cómo deben enfrentar las empresas estos problemas?
El primer paso para una adopción exitosa de IA es el análisis riguroso de la situación actual: evaluar la calidad de los datos, entender la problemática y alinear a los objetivos del negocio. Es clave comprender la situación actual para no arrastrar errores.
La recomendación es comenzar con proyectos acotados, a través de MVPs que puedan desarrollarse en poco tiempo y con bajo costo. Esto permite validar el valor de la solución sin comprometer grandes recursos desde el inicio.
En paralelo, es clave impulsar un cambio cultural dentro de la organización y acostumbrar a los usuarios y colaboradores a tener una gestión basada en datos y asistida por IA. Esto implica formar a los equipos, promover una cultura basada en datos, entender los casos de uso y seguir de cerca las regulaciones del sector.
¿Qué soluciones ofrece Taligent para solucionar esto?
En Taligent acompañamos a las empresas en todo su proceso de transformación basada en datos, ofreciendo soluciones que combinan analítica, inteligencia artificial y desarrollo de software.
Nuestra propuesta se basa en ser ‘socios tecnológicos’, colaborar estrechamente con nuestros clientes para identificar oportunidades de mejora, diseñar soluciones que resuelvan problemas concretos y generar retornos medibles en plazos cortos. Utilizamos las tecnologías que cada empresa ya tiene o recomendamos las más adecuadas para cada proyecto.
Nuestro punto de partida siempre es el diagnóstico: entender los puntos de dolor, los procesos actuales, el stack tecnológico y los recursos disponibles. A partir de ahí, diseñamos una estrategia a medida, con foco en resultados concretos y escalables.
Contamos con equipos altamente capacitados, en constante formación y con experiencia en la industria del cliente. El equipo brindar un acompañamiento integral, diario y personalizado.
