Limitaciones de los entornos locales, posibilidades en la nube: estrategias de inteligencia artificial para líderes

Aprovechando los más de 40 años de liderazgo en el ámbito de las aplicaciones empresariales, muchos clientes han administrado sus negocios con la familia de productos de Oracle Applications Unlimited (JD Edwards, Peoplesoft, Siebel y Oracle E-Business Suite) o con competidores como SAP durante décadas. Pero con la explosión de la IA en los últimos años, muchos líderes empresariales están tratando de entender cómo aprovechar la IA en sus aplicaciones heredadas. A principios de este año, Forbes informó que seis de cada diez grandes empresas en todo el mundo utilizan inteligencia artificial generativa (GenAI). De ese grupo, el 74 % está registrando un importante retorno de la inversión, y el 45 % vio cómo se duplicaba la productividad de sus empleados.¹ La IA ofrece valor en el mundo real y permite a aquellos que aprovechan su poder moverse con mucha más rapidez y eficacia. Estas ganancias de productividad pueden ser un ecualizador para las organizaciones más pequeñas, ayudándolas a escalar de manera eficiente para hacer frente a la competencia e interrumpir los mercados. Sin embargo, a medida que la adopción de la IA crece y este tipo de eficiencias se vuelven más comunes, aquellos que esperan adoptarla pueden, lamentablemente, quedarse rápidamente detrás de sus competidores.

Elegir un camino para la adopción de la IA

Ante sus consejos de administración, los líderes son responsables de adoptar una estrategia de IA que les permita competir en el mercado actual impulsado por la IA, y necesitan moverse rápidamente para mantenerse al día con los cambios del mercado y evitar interrupciones. Mientras que el programa Applications Unlimited de Oracle seguirá siendo compatible hasta 2035, los líderes deben decidir si tiene sentido agregar IA a sus entornos heredados o si deben migrar a plataformas actualizadas con IA ya integrada. Por ejemplo, las aplicaciones de Oracle Fusion Cloud ofrecen un conjunto completo de mejores prácticas modernas en finanzas, RR. HH., cadena de suministro y CX, con más de 150 funcionalidades de IA integradas. Y el rápido ritmo de innovación y el ciclo de actualización trimestral de Fusion Applications permiten a los líderes maximizar su inversión al tiempo que ejecutan su estrategia de IA en sus procesos empresariales principales.

La migración de plataformas heredadas a Oracle Fusion Applications puede parecer demasiado abrumadora o compleja para las organizaciones con sistemas muy arraigados y personalizados, pero el desarrollo de herramientas de IA eficaces resulta mucho más complicado. A pesar de todos los beneficios potenciales de la IA, muchas empresas aún tienen problemas para poner en práctica su visión de la IA. Un artículo recientemente publicado en The Wall Street Journal puso de manifiesto que, si bien muchos ejecutivos siguen siendo optimistas sobre la IA, esta ha generado mucho más trabajo de lo esperado inicialmente.² Hay multitud de servicios y herramientas de IA en el mercado. Sin embargo, la ejecución de una estrategia de IA efectiva requiere competencias de ciencia de datos, experiencia en desarrollo, infraestructura especializada, un profundo conocimiento de los procesos empresariales y datos de confianza y alta calidad. Si bien la mayoría de las empresas pueden tener algunas de estas capacidades, muchas no cuentan con todas las necesarias para ejecutar una estrategia de IA exitosa que ofrezca valor.

Desafíos comunes de la IA

A medida que los líderes profundizan en sus viajes de IA, se enfrentan a muchos desafíos comunes. Los ejecutivos con múltiples sistemas dispares o aplicaciones locales altamente personalizadas se enfrentan a una batalla cuesta arriba para limpiar sus datos y comenzar su viaje de IA. Suponiendo que los datos se puedan agregar, el entrenamiento de un modelo sobre datos históricos puede parecer fácil al principio, pero los cambios en los procesos de negocio, las excepciones y los valores atípicos de los datos pueden afectar a la precisión de la IA. Estos factores también pueden conducir a la deriva del modelo a medida que se utilicen las herramientas. Además, la experiencia en materia de IA presenta una enorme demanda, lo que dificulta encontrar, atraer y retener a los mejores talentos de IA. Para que los proyectos de IA funcionen bien, es importante entender a fondo cómo operan los procesos del negocio. Y para lograr eso, los líderes de distintas áreas de la empresa deben estar dispuestos a aceptar que pueden tener opiniones distintas sobre cómo debería usarse la IA.

Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) que ejecutan modelos de IA se han visto afectadas por la escasez de la cadena de suministro. Las GPU requieren grandes cantidades de energía eléctrica, lo que puede afectar los objetivos de sostenibilidad. Además, la ejecución de varias GPU en conjunto para realizar tareas complejas requiere redes sin pérdidas. Todos estos factores pueden provocar que, para implementar soluciones de IA, se incurra en costos extremadamente altos.

Además de los desafíos técnicos de la implementación de la IA, las recientes iniciativas regulatorias, como la Ley de IA de la UE³ y la Ley de Inteligencia Artificial y Datos de Canadá⁴, y las leyes de privacidad existentes, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California⁵ y el Reglamento General de Protección de Datos de la UE⁶, presentan riesgos normativos si la IA se implementa de una manera irregular. El uso de la IA en las prácticas de contratación también puede aumentar el riesgo y el escrutinio de los reguladores.⁷ Como resultado, los ejecutivos de TI se enfrentan al difícil desafío de ejecutar la estrategia de IA de su empresa y ofrecer valor dentro de un panorama de tecnologías, talento y regulaciones sujeto a rápidos cambios.

Creación de una estrategia de IA exitosa

Las estrategias de IA exitosas no pueden centrarse únicamente en soluciones tecnológicas. Para ser eficaces, tendrán que abordar múltiples facetas para obtener el máximo valor. La investigación publicada por la Oficina Nacional de Investigación Económica indica que los mayores aumentos de productividad en el uso de la IA requerirán el desarrollo de procesos complementarios, reestructuración a nivel de organización y adaptabilidad para utilizar nuevas herramientas de IA.⁸

Las estrategias eficaces de IA requieren una nueva perspectiva, como desarrollarla en los principales procesos empresariales en lugar de adaptarla a todos los procedimientos existentes. Si bien las herramientas de GenAI sin duda pueden generar valor, las organizaciones con aplicaciones heredadas altamente personalizadas pueden tener dificultades para obtener beneficios transformadores al aplicar una herramienta de IA a procesos que no se diseñaron originalmente para esta tecnología.

También es fundamental que los ejecutivos se centren en la privacidad y la seguridad de los datos al seleccionar soluciones de IA integradas. Algunos proveedores de IA obligan contractualmente a sus usuarios a permitir una minería de datos anónima para que el proveedor pueda monetizar la información y la propiedad intelectual de la empresa. Sin embargo, debido a las variaciones de datos, la agregación de múltiples conjuntos de datos no genera más que beneficios mínimos.

Además, es imperativo que las estrategias de IA cuenten con la participación de una persona en los procesos de IA. Esto incluye brindar a los humanos la capacidad de activar intencionadamente las herramientas de IA, aceptar o rechazar recomendaciones y modificar el contenido generado mediante inteligencia artificial. El marco NIST AI Risk Management identifica que incorporar personas a los procesos de IA puede ayudar a promover resultados justos y equitativos.⁹

Por último, las estrategias de IA también deben ser flexibles y estar preparadas para el futuro. La innovación en IA se está produciendo mucho más rápido que la adopción de otras tecnologías de transformación anteriores, como Internet y los teléfonos inteligentes. Hace dos años, la GenAI entró en escena, democratizando la IA para las masas y permitiendo interacciones en lenguaje natural con los datos. Un año después, herramientas como la generación aumentada de recuperación (RAG) permitieron a la IA proporcionar respuestas contextualmente relevantes sin necesidad de entrenar modelos personalizados. Ahora, un nuevo tipo de IA, la IA autónoma, promete combinar el poder del aprendizaje automático, la analítica avanzada y la inteligencia artificial generativa contextual para automatizar los procesos y ofrecer un valor empresarial mejorado. Como nexo entre múltiples tecnologías y disciplinas de IA, la IA autónoma supondrá una tarea complicada para todas las empresas, salvo aquellas que presenten madurez y sofisticación. Desafortunadamente, debido a esta complejidad, en la revista CIO se indica que, según las estimaciones, el 75 % de las empresas que intenten crear agentes de IA por su cuenta no tendrán éxito.¹⁰

Por lo tanto, dados los rápidos ciclos de innovación y actualización de las tecnologías de software como servicio (SaaS), los ejecutivos deben considerar una estrategia que priorice los SaaS con IA integrada para lograr mejoras de productividad de IA rápidas y significativas. En resumen, debido a la complejidad de la IA, no es recomendable que desarrolles lo que puedas comprar.

¿Cómo Oracle puede ayudar?

Entre los proveedores de IA, Oracle ocupa una posición inmejorable para ayudar a los ejecutivos a implementar estrategias de IA efectivas utilizando tecnología de IA integrada. Oracle amplía continuamente las capacidades de Fusion Applications incorporando una amplia gama de funcionalidades de inteligencia artificial generativa y predictiva e IA autónoma directamente en los flujos de procesos cotidianos, democratizando la IA para que todos los usuarios finales puedan beneficiarse sin necesidad de ser científicos de datos. Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications es un entorno de tiempo de diseño que proporciona herramientas que permiten a los clientes crear, personalizar, validar y desplegar funciones de GenAI y agentes de IA para cubrir sus necesidades específicas. A diferencia de las aplicaciones heredadas altamente personalizadas, el modelo de datos unificado de Fusion Applications proporciona datos coherentes de alta calidad, que son necesarios para un uso eficaz de la IA. Además, el poder de procesamiento de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para ejecutar IA se incluye con Oracle Fusion Applications sin costo adicional.

Con la CIA como su principal cliente, la seguridad está en el ADN de Oracle. Así, la IA de Oracle Fusion Applications no permite compartir datos de clientes con proveedores de LLM de Oracle o terceros. Al incorporar la participación humana en el uso de las herramientas de IA y los ciclos de lanzamiento trimestrales, la IA de Oracle Fusion Applications está centrada en las personas, preparada para el futuro y lista para implementarse de inmediato.

Con el rápido ritmo de la innovación combinado con el riesgo de quedarse atrás, los ejecutivos deben recurrir a Oracle Fusion Applications para ejecutar su estrategia de IA. Oracle permite a las organizaciones adoptar las mejores prácticas modernas, sacar el máximo rendimiento a los análisis basados en IA y aprovechar la IA ágil lista para usar. Oracle Fusion Applications con IA integrada permite a las organizaciones centrar sus esfuerzos en sus casos de uso específicos. Y en lugar de crear herramientas de IA y colocarlas en aplicaciones heredadas, Oracle Fusion Applications proporciona a los líderes un camino para reconocer el valor de la IA en toda su organización.

Próximos pasos

Si tu organización está preparada para dar el siguiente paso con la IA integrada en Oracle Fusion Applications, ponte en contacto con nosotros en cualquier momento.

Para obtener más información sobre la IA en Fusion Applications, consulta Oracle AI for Fusion Applications. Y para encontrar información adicional sobre la tecnología subyacente que impulsa Oracle Cloud Applications, consulta nuestra serie de publicaciones del blog, empezando por la introducción.

El autor es miembro de la Oficina de Tecnología e Innovación de Aplicaciones Norteamericanas de Oracle, que se dedica a ayudar a los clientes a modernizar sus negocios a través de la innovación técnica. Este equipo proporciona conocimientos y visión específicos sobre IA, SaaS, tecnologías de plataforma, operaciones y gestión de datos.