Por Michael McLaughlin, vicepresidente de alianzas y canales en la nube en SS&C Blue Prism

Aunque la mayoría de nosotros hemos oído hablar de la IA generativa, un término que existe desde la década de 1960, es desde hace poco que se ha convertido en parte de nuestra vida cotidiana y de la conciencia general. Puede abrir muchas puertas y brindar innumerables beneficios, no solo a nuestra vida personal, sino también a las empresas.

Los resultados de IDC predicen que, para 2026, el 85 por ciento de la población conectada en EMEA se beneficiará activamente de la IA generativa en su vida diaria. Sin embargo, para obtener el impacto necesario de su inversión, las empresas deben garantizar una implementación exhaustiva de la IA generativa, donde se adopte de la manera correcta para garantizar una experiencia positiva para todos.

La IA generativa puede brindar infinitas oportunidades y beneficios en una amplia gama de operaciones y actividades. Al implementarla, las organizaciones pueden automatizar y optimizar el descubrimiento y desarrollo de procesos más rápido, permitiendo a los usuarios escribir indicaciones para crear procesos, automatización y otros componentes. Al hacer que el análisis de datos sea más fácil y accesible, la IA generativa puede ayudar a facilitar una mejor toma de decisiones. Al integrar sin problemas casos de uso más complejos y matizados en los procesos existentes, podemos reducir la complejidad de la automatización de una manera que cause una interrupción mínima o un impacto mínimo en la calidad.

Pero detrás del éxito, siempre debe haber una sólida gobernanza, seguridad y rendición de cuentas de los datos. Cualquier empresa que adopte la tecnología para cualquier proceso debe asegurarse de que la confianza y la transparencia sean lo primero y estén "por diseño", no solo una idea de último momento. Aquí es donde la fusión de la automatización inteligente (IA) y la IA generativa crea una combinación ganadora.

Automatización responsable

La IA generativa debe ser responsable y auditable. Debe recibir instrucciones y aprender qué información puede recuperar. Su combinación con la IA es el eje de una gobernanza de datos eficaz, mejorando la precisión, la seguridad y la rendición de cuentas de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

En pocas palabras, al combinar la IA generativa con la IA, las empresas tienen un mayor control de los datos y de los flujos de trabajo automatizados, y gestionan cómo se procesan, se protegen (frente a cambios no autorizados) y se almacenan. Este concepto de "combinación de procesos" permitirá a las organizaciones implementar la IA generativa de manera eficaz y responsable.

La adopción y la transparencia de la IA generativa son imperativas, ya que la innovación sigue creciendo a un ritmo acelerado. En los últimos 12 meses, hemos presenciado innovaciones significativas en los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) y la IA generativa para simplificar la automatización que aborda procesos complejos y difíciles de automatizar. Según IDC, esto incluye a las grandes empresas que dependen de procesos con IA para mejorar la eficiencia de los activos, agilizar las cadenas de suministro y mejorar la satisfacción del cliente.

Hace cinco años, las herramientas y los modelos de IA eran bastante limitados y tenían aplicaciones limitadas, pero ahora, con modelos y aplicaciones de aprendizaje listos para usar que requieren pocas habilidades, la única barrera de entrada que limita la adopción de la IA generativa es la calidad de los datos.

El 80 por ciento de los líderes tecnológicos planean adoptar la IA generativa en los próximos tres años (Gartner), por lo que las organizaciones de todos los sectores están ansiosas por utilizar estas nuevas y emocionantes tecnologías en sus procesos comerciales. Mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos es fundamental.

Preparándose para el futuro

Ya sea que se trate de una potencia manufacturera o de una institución financiera global, resumir grandes cantidades de datos no estructurados es un desafío tanto para los directivos como para los equipos de ingresos. La encuesta AI Pulse de Forrester destaca cómo, a medida que la IA generativa aumenta la presión sobre los sistemas, la medición se vuelve impredecible, lo que complica la entrega de información.

La gestión de la seguridad, la privacidad y el consentimiento añade otra capa de complejidad. La naturaleza aleatoria del aprendizaje automático exige conjuntos de datos en vivo para la medición y el seguimiento, y carece de un estándar que vincule los modelos de IA generativa con los datos de origen, lo que aumenta la incertidumbre y el riesgo, la mayor barrera para la adopción de la IA generativa por parte de las empresas B2B.

Antes de implementar cualquier tipo de nueva tecnología de automatización, las organizaciones deben establecer casos de uso exclusivos de su negocio y realizar evaluaciones de gestión de riesgos para evitar posibles incumplimientos, violaciones de datos y otros problemas graves.

Con las protecciones adecuadas implementadas a través de un contenedor de procesos como la IA para controlar la entrada y salida de datos y los modelos de entrenamiento, la IA generativa puede transformar la forma en que una empresa automatiza sus procesos. Al combinarla con la IA como contenedor de procesos, las organizaciones pueden garantizar la seguridad de la gestión de sus datos y la transparencia.

Los proveedores ofrecen una gran cantidad de opciones, por lo que es importante que los clientes diferencien entre lo que se promociona y el valor comercial real. Los límites de la nube, los datos, la IA y el software de automatización seguirán expandiéndose, lo que dará lugar a aplicaciones únicas que se superponen. Además, la combinación de IA e IA generativa puede facilitar eficazmente la gobernanza de datos, mejorando la precisión, la seguridad y la rendición de cuentas de los datos a lo largo de su ciclo de vida, lo que permite a los líderes empresariales aprovechar con confianza la IA generativa al máximo para impulsar su negocio.

Al invertir en tecnologías digitales y en una fuerza laboral digital, las organizaciones pueden proteger la gestión de sus datos y tomar decisiones informadas. También pueden mantener la transparencia y la confianza en sus operaciones utilizando la inteligencia artificial como envoltorio de procesos.