El mundo empresarial se encuentra inmerso en un desafío crucial para aprender a navegar este vasto universo y lograr una ventaja competitiva sostenible. Las aplicaciones como ChatGPT, GitHub Copilot y otras, han capturado la imaginación de personas de todo el mundo, gracias a su amplia utilidad y capacidad de realizar tareas rutinarias, como la reorganización y clasificación de datos. Pero es su capacidad para escribir texto, componer música y crear arte digital lo que ha ganado titulares y persuadido a consumidores y hogares a experimentar por su cuenta. Como resultado, un conjunto más amplio de actores está lidiando con el impacto de la IA generativa, y la velocidad con la que se desarrolla esta tecnología, no es tarea fácil. Desde noviembre de 2022, cuando ChatGPT fue lanzado, se han anunciado varias aplicaciones adicionales con capacidades mejoradas, que van desde nuevos modelos de lenguaje hasta herramientas de aprendizaje automático. ¿Dónde reside el valor para los negocios? Una nueva investigación realizada por McKinsey sugiere que la IA generativa está preparada para transformar roles y tener un impacto en la mayoría de las funciones de negocios; sin embargo, nuestro análisis identificó que aproximadamente el 75% del valor anual total de casos de uso de IA generativa vendría de las siguientes cinco funciones: En las operaciones de clientes, la tecnología ya ha ganado terreno en servicio al cliente, con su capacidad de automatizar las interacciones usando lenguaje natural, logrando así, revolucionar la experiencia a través del autoservicio mediante chatbots y resolución de requerimientos durante el contacto inicial. Esto brinda insights estratégicos al representante de ventas humano, ya que le permite identificar sugerencias de productos y ofertas adaptadas a las preferencias de los clientes. La IA generativa tiene varios beneficios operacionales relacionados al marketing, como la creación eficiente de contenido, al reducir el tiempo necesario para elaborar ideas y redactar contenidos, facilitando una coherencia que garantiza una voz de marca uniforme, estilo de escritura y formato. También contribuye a superar los desafíos de los datos no estructurados, inconsistentes y desconectados, la optimización SEO, así como el descubrimiento de productos y la personalización de búsquedas a través de inputs multimodales de texto, imágenes y voz, logrando un profundo entendimiento de los perfiles de clientes. Sin embargo, la integración debe ser cuidadosa ya que aún no hay suficientes garantías contra el plagio, generando un alto riesgo de violación a los derechos de propiedad intelectual. La forma en que las compañías B2B y B2C generan sus ventas podría cambiar también con el uso de IA generativa, ésta les permitiría identificar y priorizar leads de ventas, creando perfiles de consumidores completos, a partir de datos estructurados y no estructurados, y sugiriendo acciones para mejorar la interacción con los clientes en cada punto de contacto, aumentando de esa forma, la probabilidad de venta. Adicionalmente, contribuiría a mejorar el desarrollo de prospectos, ya que ayudaría a los representantes a cultivar leads, al sintetizar la información relevante sobre ventas de productos y los perfiles de clientes, creando guiones que faciliten la conversación. También podría automatizar los seguimientos de ventas y nutrir pasivamente los leads hasta que los clientes estén listos para la interacción directa con un agente humano. La integración de IA generativa en la función de ingeniería de software podría contribuir a la aceleración del trabajo del desarrollador como asistente de codificación, logrando una reducción del tiempo dedicado a ciertas actividades, como la generación de borradores de código iniciales, la corrección y refactorización de códigos, el análisis de causa de origen y la generación de nuevos diseños de sistemas. El potencial de IA generativa en Investigación y Desarrollo (I&D) es quizás menos reconocido que en otras funciones. Aun así, nuestras investigaciones indican que la tecnología podría generar productividad con un valor que oscila entre el 10 y el 15% de los costos totales al lograr una reducción del tiempo de investigación y diseño, y mejorar la simulación y proceso de pruebas. Sin embargo, para aplicar IA en I&D, los requerimientos de costos y datos pueden limitar su aplicación. Los modelos pre-entrenados que sustentan la IA generativa o modelos que han sido mejorados con ajustes, tienen áreas de aplicación mucho más amplias que los modelos optimizados para una sola tarea. Por lo tanto, pueden acelerar el tiempo de comercialización y ampliar los tipos de productos a los que se puede aplicar un diseño generativo. ¿Cómo se vería el impacto en algunas industrias? La historia ha demostrado que las nuevas tecnologías tienen el potencial de reformar las sociedades. La inteligencia artificial ya ha cambiado la forma en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, se ha mantenido entre bastidores, optimizando los procesos de negocios o haciendo recomendaciones sobre el próximo producto a comprar. A lo largo de los 63 casos de uso que analizamos, estimamos que la IA generativa tiene el potencial de generar valor de USD 2,6 billones a USD 4,4 billones globalmente en todas las industrias. Su impacto preciso dependerá de una variedad de factores, como el mix y la importancia de las distintas funciones, así como de la escala de los ingresos de cada industria. (Gráfico). En la industria de bienes y consumo masivo, la IA generativa podría elevar la productividad entre el 1,2 y el 2,0% de los ingresos anuales, o entre USD 400 mil millones y USD 660 mil millones. Para racionalizar los procesos, esta tecnología podría automatizar funciones clave como servicio al cliente, marketing y ventas, así como la gestión de inventarios y cadena de suministro, destacándose principalmente en la gestión de datos que podrían apoyar las herramientas de pricing basadas en IA ya existentes. En la industria bancaria, podría generar un incremento de 2,8 al 4,7% de los ingresos anuales, o USD 200 mil millones a USD 340 mil millones adicionales. Además de ese impacto, el uso de herramientas generativas también podría mejorar la satisfacción de los clientes, la toma de decisiones y la experiencia de los empleados, así como ayuda a reducir los riesgos a través de un mejor monitoreo del fraude. Finalmente, nuestro análisis encuentra que la IA generativa podría tener un impacto del 2,6 al 4,5% de los ingresos anuales, o USD 60 mil millones a USD 110 mil millones anuales en las industrias farmacéutica y de productos médicos. Este gran potencial refleja el proceso de uso intensivo de recursos para descubrir nuevos compuestos farmacológicos. Las compañías farmacéuticas suelen gastar aproximadamente el 20% de los ingresos en I&D, y el desarrollo de un nuevo fármaco lleva una media de 10 a 15 años. Con este nivel de gasto y cronograma, mejorar la velocidad y la calidad de la I&D puede generar un valor sustancial. También te puede interesar: El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación A pesar de que en términos globales las cifras de los beneficios esperados no dejan de asombrarnos, también existen desafíos. La adopción de tecnología a escala no ocurre de la noche a la mañana. El potencial de las capacidades tecnológicas no significa necesariamente que se puedan integrar de inmediato en una solución que automatice una actividad de trabajo específica; desarrollar tales soluciones lleva tiempo. Incluso cuando se cree una solución de este tipo, es posible que en algunos casos de uso, no sean económicamente factibles si sus costos superan los del trabajo humano. Asimismo, incluso si existen incentivos económicos para la implementación, se necesita tiempo para que la adopción se extienda por la economía global. La escala y el alcance de las transiciones de la fuerza laboral son considerables y la tarea que tenemos ante nosotros es la de gestionar simultáneamente los posibles positivos y negativos de la tecnología. Estamos al comienzo de un viaje para comprender el poder, alcance y capacidades de esta tecnología. Si los últimos ocho meses sirven de guía, los próximos años nos llevarán en una montaña rusa con innovaciones aceleradas y avances tecnológicos que nos obliguen a recalibrar nuestro entendimiento del impacto de la IA. Es importante comprender adecuadamente este fenómeno y anticiparse a su impacto. Dada la velocidad de su despliegue hasta ahora, la necesidad de acelerar la transformación digital y capacitar a las fuerzas laborales es cada vez más apremiante. El momento de actuar es ahora. Por: Carlos Buitrago, socio de McKinsey & Company y Office Manager de McKinsey en Ecuador.