Invirtiendo en el futuro: El verdadero costo de la Gen AI y cómo obtener un retorno

La IA Generativa despierta fascinación y cautela a partes iguales. Promete un futuro donde la automatización, la personalización y la innovación florecen, pero su adopción genera interrogantes.

Un informe reciente de Forrester y Campaign Asia más de la mitad (58%) de las marcas y anunciantes esperan aumentar su inversión en IA generativa durante el próximo año.

Si bien solo el 4% anticipa un aumento superior al 100%, un 21% espera un crecimiento entre el 21% y el 30%, y un 14% entre el 11% y el 20%.

Con un 42% de los encuestados anticipando inversiones de hasta $50.000 en los próximos 12 meses, y un 2% previendo inversiones superiores a $10 millones.

Esto es lejos de nuestra región pero no escapa a lo que nos vamos a ir enfrentando en los próximos años. Las empresas en Latinoamérica se va a venir enfrentadas a como argumentar la inversión en IA Generativa (Gen AI)

Desde la incertidumbre a encontrar el caso de negocio.

Muchas empresas se enfrentan a la incertidumbre que rodea a la Gen AI. La falta de comprensión sobre sus herramientas, beneficios y riesgos genera confusión sobre su valor comercial y cómo implementarla.

• Costos: Dificultad para estimar el costo total de implementación y mantenimiento.

• Impacto en la eficiencia: Incertidumbre sobre el aumento de la productividad y los ingresos.

Sin embargo, la Gen AI tiene un gran potencial para:

• Magnificar los sistemas de valor: Crear nuevos productos, servicios y experiencias.

• Mejorar la eficiencia: Automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para actividades más estratégicas.

• Reducir el riesgo: Detectar fraudes, optimizar la gestión de riesgos y tomar decisiones más informadas.

Para aprovechar al máximo la Gen AI, es fundamental alinearla con los objetivos principales de la empresa:

• Mejorar el valor para el cliente: Personalizar experiencias, ofrecer productos/servicios más relevantes y aumentar la satisfacción.

• Generar ingresos: Desarrollar nuevos modelos de negocio, optimizar precios y aumentar la conversión.

• Ampliar la participación de mercado: Automatizar tareas, mejorar la eficiencia y superar a la competencia.

La clave para adoptar la Gen AI es encontrar casos de negocio específicos que se alineen con los objetivos de la empresa. Si no contribuye al crecimiento, la eficiencia o la estabilidad, es importante reconsiderar su necesidad.

Para despejar la ambigüedad y desbloquear el potencial de la Gen AI:

• Realizar estudios de viabilidad: Evaluar el potencial de la Gen AI para resolver problemas específicos.

• Comenzar con proyectos piloto: Implementar proyectos pequeños y escalables para aprender y obtener experiencia.

• Colaborar con expertos en IA: Asociarse con empresas o consultores especializados en Gen AI.

El verdadero costo de invertir en Gen AI: Desmitificando las incertidumbres

Las marcas se muestran cautelosas a la hora de invertir en Gen AI, una tecnología con beneficios financieros aún no tangibles y plazos de retorno inciertos. Al igual que en los inicios de muchas otras nuevas tecnologías, surgen nuevos riesgos e incertidumbres: consideraciones éticas, privacidad de datos y desafíos regulatorios. Las empresas, como los primeros conquistadores, se sienten atraídas por el potencial, pero a la vez temen adentrarse en un terreno desconocido.

La seguridad de la IA es una de las mayores preocupaciones, ya que implica abrir sistemas y datos. Las empresas se preguntarán: ¿Qué tan seguros están sus datos? ¿Están enriqueciendo un modelo que puede beneficiar a un competidor?.

Las empresas buscan simplificar sus procesos, no añadir complejidad. Si bien la Gen AI puede ayudar automatizando tareas y mejorando la productividad, también introduce complejidad en la gestión de sistemas e infraestructura. Su integración exitosa presenta desafíos en términos de compatibilidad del sistema, gestión de datos y mantenimiento general. La clave está en encontrar un equilibrio entre la innovación y la eficiencia real.

A continuación, se detallan los principales costos a considerar al invertir en Gen AI:

Costos tangibles:

• Licencias de software y hardware: Inversión inicial en herramientas y plataformas de IA.

• Desarrollo e implementación: Costos de diseño, construcción y puesta en marcha de soluciones de IA.

• Personal especializado: Salarios de científicos de datos, ingenieros de IA y otros expertos.

• Infraestructura y mantenimiento: Costos de servidores, almacenamiento y gestión de la infraestructura de IA.

Costos intangibles:

• Riesgos de seguridad: Vulnerabilidades en los sistemas de IA que pueden provocar fugas de datos o daños a la reputación.

• Incertidumbre regulatoria: Cambios en las regulaciones que pueden afectar el uso de la IA.

• Desafíos éticos: Sesgos en los algoritmos de IA que pueden generar discriminación o resultados no deseados.

• Curva de aprendizaje: Tiempo y recursos necesarios para que las empresas y los empleados se adapten a la IA.

Para minimizar los costos y maximizar el retorno de la inversión en Gen AI, las empresas deberían:

• Realizar un análisis de negocio exhaustivo: Evaluar cuidadosamente el potencial de la IA para resolver problemas específicos y generar un retorno de la inversión tangible.

• Comenzar con proyectos piloto: Implementar proyectos pequeños y escalables para aprender y obtener experiencia antes de realizar inversiones a gran escala.

• Desarrollar una estrategia de IA clara: Definir objetivos específicos y alineados con la estrategia general de la empresa.

• Asociarse con expertos en IA: Colaborar con empresas o consultores especializados en Gen AI para obtener el asesoramiento y la experiencia necesarios.

Invertir en Gen AI es una apuesta por el futuro. Al comprender los costos y riesgos involucrados, y al tomar las medidas adecuadas para mitigarlos, las empresas pueden desbloquear el potencial de la IA para la innovación, el crecimiento y la eficiencia.

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