¿Qué es la IA empresarial?

El principal desafío para los equipos encargados de implementar la IA en grandes empresas es lograr que su razonamiento y sus resultados se conviertan en una parte confiable de los flujos de trabajo cotidianos de las personas. Solo entonces la IA podrá ofrecer información relevante, generar mejores comunicaciones y tomar decisiones como parte de operaciones agénticas. Exploremos los enfoques en evolución de la IA empresarial que te permiten cumplir estos objetivos.

¿Qué es la IA empresarial?

La IA empresarial es la aplicación de la inteligencia artificial generativa y de tecnologías relacionadas a cargas de trabajo empresariales complejas. A menudo comienza con la elección de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) y su ajuste para comprender el lenguaje y la lógica empresarial de un área de operaciones, como finanzas o cadena de suministro, o de un sector específico, como salud, retail, fabricación o finanzas. Los sistemas de IA empresarial complementan el modelo con los datos únicos de una organización e integran los resultados de forma ordenada en las operaciones diarias, donde pueden aportar valor de inmediato. Esto puede dar lugar, por ejemplo, a un flujo de trabajo de facturación eficiente en el que un agente de IA se ejecuta en segundo plano para analizar datos, comprobar posibles fraudes y el cumplimiento normativo, y alertar a los empleados cuando hay una anomalía.

A medida que el modelo de IA se familiariza con los almacenes de datos y documentos de la empresa, puede ofrecer insights más detallados y automatizar tareas de forma más fiable, como personalizar materiales de marketing, ayudar a los agentes de ventas a delegar tareas rutinarias y perfeccionar sus comunicaciones, o respaldar el desarrollo de aplicaciones y las operaciones de TI, como la programación, la detección y corrección de errores y la documentación.

La necesidad de incorporar la IA no hace más que aumentar a medida que los modelos fundacionales siguen mejorando su comprensión de indicios verbales, escritos o visuales sutiles y aumentan su capacidad de razonar a partir de enormes cantidades de datos variados.

A un ritmo similar, los sistemas de IA generativa están mejorando su capacidad para generar resultados adecuados. Entre ellos se incluyen texto, gráficos, video, código informático e incluso consultas SQL. Para lograrlo, los sistemas de IA empresariales tienden a trasladar los modelos de IA a donde ya residen los datos empresariales, con semántica compartida, gobernanza de datos incorporada e integración directa en los sistemas operativos. De este modo, el sistema de IA hereda la infraestructura de soporte de las cargas de trabajo críticas: sólida capacidad de procesamiento, controles de acceso, seguridad de los datos y sistemas de copia de seguridad y recuperación.

Una vía popular hacia la IA empresarial es a través de aplicaciones de negocio, a medida que los proveedores líderes incorporan módulos con IA integrada en los flujos de trabajo actuales. Otra opción habitual es usar una plataforma de datos de IA, que reúne modelos de IA con datos empresariales y recursos informáticos para que los desarrolladores puedan crear, probar e implementar rápidamente agentes y aplicaciones de IA.

En última instancia, el éxito de las iniciativas de IA empresarial depende de integrar los modelos de IA con flujos de datos establecidos y gobernados para obtener razonamientos e insights más confiables.

Conclusiones clave

• La IA empresarial aprovecha el aprendizaje automático y las capacidades de GenAI para resolver problemas empresariales.
• La IA empresarial se diferencia de la IA de consumo en que se integra con los flujos de datos corporativos y los sistemas de gobernanza de datos para ofrecer resultados relevantes para una organización específica.
• Los sistemas de IA empresariales dependen de arquitecturas de alta disponibilidad y suelen existir en implementaciones multicloud.
• La promesa de la IA para los clientes empresariales ha generado un creciente ecosistema de creadores de modelos, integradores de IA y plataformas en la nube a hiperescala a fin de respaldar las operaciones críticas de negocio.

La IA empresarial en detalle

La IA empresarial es mucho más que el simple uso de la IA por parte de grandes organizaciones. Es un proceso en el que modelos y agentes de IA razonan a partir de datos empresariales gobernados. De este modo, los sistemas de IA comparten las definiciones de negocio y la semántica operativa que ya impulsan la empresa y pueden integrarse en los flujos de trabajo diarios.

Para que sean útiles, las decisiones y los resultados de la IA deben ser confiables. A diferencia de la IA de consumo o experimental, la IA empresarial está diseñada para ser segura, explicable y escalable, de modo que su inteligencia pueda convertirse en una parte confiable de los resultados empresariales diarios.

Los sistemas de IA empresarial líderes pueden ganarse esta confianza al heredarla de la misma base de gobernanza de datos que se utiliza para la elaboración de informes financieros, el cumplimiento normativo y las operaciones clave. A diferencia de los sistemas de IA de consumo comunes, la IA empresarial es más consciente del contexto y comprende el lenguaje de una empresa en particular. Y se basa en la lógica que define las operaciones existentes. Estos sistemas de IA suelen adaptarse a los flujos de trabajo existentes dentro de aplicaciones empresariales donde se toman decisiones, lo que proporciona al LLM un ámbito de operación definido en el que puede pasar de asesor pasivo a participante activo en operaciones en tiempo real y de misión crítica.

¿Por qué es importante la IA empresarial?

Los sistemas de IA empresarial son importantes porque tienen el potencial de impulsar agentes inteligentes ubicuos integrados en los flujos de trabajo empresariales. Los sistemas de IA pueden desempeñar una función de asesoramiento al hacer que el análisis de datos sea más accesible mediante consultas en lenguaje natural; también pueden ejecutar, validar y gestionar procesos de negocio por sí solos. Cada vez más, estos sistemas de IA heredan procesos de datos de confianza de las áreas principales del negocio, lo que les permite colaborar entre sistemas para realizar tareas.

El resultado de estas tendencias es visible en fábricas automatizadas, vehículos autónomos y chatbots de atención al cliente cada vez más eficaces y personalizados. Entre bastidores, los sistemas de IA empresariales aportan eficiencia a los flujos de trabajo de negocio, ya que la IA permite tomar decisiones mejores, más rápidas y más estratégicas en una amplia gama de sectores.

Siete casos de uso y beneficios de la IA empresarial

Los sistemas de IA empresarial se han convertido en una parte integral de los sistemas de negocio clave de muchas organizaciones. Como verás en los casos de uso que se presentan a continuación, la IA ayuda con la planificación estratégica, así como con la toma de decisiones diaria en estos y otros flujos de trabajo de misión crítica.

1. Desarrollo de aplicaciones: los LLM ayudan a los equipos de desarrollo proporcionando borradores de código, revisando código, automatizando la documentación y gestionando otras operaciones rutinarias de TI en el desarrollo y las pruebas de software.

2. Operaciones empresariales: la IA empresarial ha evolucionado hasta un punto en el que puede formar parte de los mismos flujos de datos empresariales de confianza que sirven de base para la elaboración de informes financieros, la detección de fraudes y la toma de decisiones estratégicas. Al heredar la potencia de cómputo y el gobierno de datos de estos sistemas, los sistemas de IA empresarial se han convertido en socios de confianza para las operaciones administrativas en RR. HH., logística, fabricación, atención sanitaria y muchos otros sectores.

3. Creación de contenidos: empresas de una amplia variedad de sectores, como seguros, cadena de suministro y finanzas, están acelerando la creación de una amplia variedad de contenidos mediante el uso de asistentes de IA para investigar y redactar documentos comunes. Una vez aprobados, los documentos se pueden traducir a varios idiomas.

4. Operaciones de cliente: al conectarse con los datos empresariales y los repositorios de documentos, las interacciones automatizadas de atención al cliente pueden ofrecer un servicio más personalizado. Pueden comprender el sentimiento del cliente, examinar el historial de compras de un cliente, mantenerse al día sobre interacciones anteriores y conversar en el idioma o dialecto nativo del cliente.

5. Marketing: las empresas pueden llevar a cabo tareas de captación y fidelización de clientes a gran escala utilizando agentes de IA con acceso a perfiles de compradores e historiales de compra. Los agentes pueden generar en segundos propuestas relevantes y atractivas diseñadas para captar el interés de un cliente específico.

6. Ventas: los representantes de ventas virtuales impulsados por IA pueden guiar a clientes potenciales de forma amable y personal a través de ofertas durante las transacciones comerciales. La IA también puede generar mensajes personalizados para ciclos de ventas más largos y prospección de ventas.

7. Estrategia y finanzas: dado que los modelos de IA pueden acceder a los conjuntos de datos masivos y fiables que se utilizan para la estrategia y los informes financieros y consultarse en interacciones en lenguaje natural, se han convertido en elementos intrínsecos de los sistemas de análisis que supervisan el rendimiento empresarial y los resultados de la competencia y ofrecen sugerencias, a menudo en tiempo real.

Cómo implementar IA empresarial en cuatro pasos

Para que la IA empresarial funcione de forma eficaz, lo ideal es que los modelos comprendan la lógica de negocio y la semántica de la organización y tengan acceso a datos y repositorios de documentos de confianza. Estos son algunos pasos que debes tener en cuenta al crear tu propio sistema:

1. Define tu visión e identifica casos de uso

Examina tus procesos actuales e incluso tus automatizaciones de procesos más sencillas e identifica áreas en las que la IA podría intervenir y aportar eficiencia. ¿Puede la IA sacar a una persona ocupada del bucle de gestión de documentos o atención al cliente? Estos casos de uso deberían de ser viables y ofrecer un probable retorno de la inversión.

2. Aprovecha tu base de datos

Dado que los resultados de la IA dependen de los datos de entrada, los datos a los que acceden los sistemas de IA deben ser precisos, completos y accesibles mediante pipelines sólidos. La mejor forma de hacerlo es que los sistemas de IA hereden los sistemas confiables de gobernanza de datos y seguridad que utilizan otros sistemas críticos, como los de finanzas y otras operaciones.

3. Evalúa modelos piloto

Prueba rigurosamente estos pilotos en función de indicadores clave de rendimiento, como la precisión y la latencia, y evalúa la utilidad del sistema de IA para las personas de la línea de negocio.

4. Escala e institucionaliza el sistema

Si un piloto tiene éxito, identifica dónde puede ampliarse y replicarse en toda la organización. Después de superar los desafíos técnicos, el éxito a largo plazo suele depender de si la IA se integra adecuadamente en los flujos de trabajo existentes de las personas.

Cómo las empresas acceden a la IA empresarial ahora

Los sistemas de IA empresarial ofrecen a las empresas una amplia gama de opciones para incorporar GenAI en sus operaciones.

La IA integrada en aplicaciones empresariales puede ser una forma de bajo riesgo para que un líder muestre a las partes interesadas, desde los empleados de primera línea hasta los líderes de la junta directiva, lo que la IA generativa puede hacer para mejorar las operaciones de negocio. Proveedores de aplicaciones empresariales, como Oracle, SAP y Workday, ofrecen insights y flujos de trabajo generados por IA en sistemas empresariales, como ERP, CRM y HCM. Consultar con tus proveedores clave es un gran primer paso hacia la IA empresarial.

Aumentar un modelo GenAI con una matriz de datos de negocio es un diferenciador competitivo. Un objetivo clave para los directores de datos es alinear la estrategia de datos y la estructura de gobernanza con el uso de datos para la IA. A partir de ahí, las empresas pueden adquirir una serie de LLM de código abierto y propietarios para encontrar uno que tenga el tamaño y el nivel de sofisticación adecuados a sus necesidades. Debido a que los sistemas de IA se benefician de conjuntos de datos grandes y variados, es común ver estrategias de datos de IA basadas en arquitecturas de lakehouse de datos, que combinan la flexibilidad de los data lakes con el rendimiento y las funciones de gestión de datos de los almacenes de datos.

Las empresas también pueden elegir una plataforma de datos de IA que lleve la IA al lugar donde residen sus datos, con gobernanza de datos, generación de informes y lógica de negocio ya implementadas. El sistema puede ofrecer una forma sencilla y segura de complementar los resultados con esos datos seguros y gobernados mediante generación aumentada por recuperación y una base de datos vectorial.

Ampliar el uso de los servicios de IA de distintos proveedores de nube también es una opción popular. Durante años, los proveedores de la nube han ofrecido modelos de IA y aprendizaje automático para operaciones como detección de anomalías y visión artificial. Estos servicios de IA permiten a los desarrolladores agregar aprendizaje automático a las aplicaciones sin ralentizar el desarrollo de las mismas, y a menudo pueden entrenarse para obtener resultados más precisos y relevantes.

Otra área en la que destacan los proveedores de nube es la infraestructura. El aprendizaje profundo es el sistema con mayor consumo de recursos informáticos que la mayoría de las empresas han ejecutado. Como resultado, están buscando infraestructuras en la nube que posean las GPU necesarias para entrenar y ofrecer GenAI. Estos servicios también se benefician de la flexibilidad y los precios basados en el uso de la nube, lo que ayuda a reducir el costo de la IA.

Los gobiernos y otras empresas pueden exigir controles estrictos sobre dónde y cómo se implementan las tecnologías de IA y los datos asociados; las políticas y el personal utilizados para operar las tecnologías de IA; y los procesos y sistemas establecidos para proteger los datos. Los grandes proveedores de nube pueden ofrecer opciones de nube e IA soberanas en todo el mundo.

Los proveedores de software independientes pueden proporcionar soporte de IA generativa a clientes empresariales de las industrias de la fabricación, el retail, el sector jurídico, la construcción, etc.

La conclusión es que las empresas que desean adoptar la IA empresarial no tienen por qué hacerlo solas. Incluso si una iniciativa de IA se ha estancado, es posible lograr resultados transformadores.

¿Cuál es la diferencia entre la IA de consumo y la IA empresarial?

Aunque la IA de consumo y la IA empresarial ofrecen algunas funciones básicas similares, la primera se centra en las experiencias personales y el entretenimiento, mientras que la segunda aborda desafíos empresariales y ayuda a mejorar la eficiencia.

Veamos las diferencias con más detalle.

IA del consumidor

La IA de consumo impulsa asistentes virtuales populares como Siri, Alexa y Google Assistant, donde ayuda con las búsquedas por voz, la domótica o las recomendaciones personalizadas de música o películas. Esta IA suele entrenarse con una amplia muestra de datos públicos, y las aplicaciones de esta tecnología suelen gestionar interacciones individuales. Aunque estos sistemas están desarrollados para ser escalables y dar cabida a millones de personas, la complejidad de las tareas suele limitarse a las necesidades personales y complementarse con datos personales, como grabaciones de voz, información de localización o historial de navegación.

Enterprise AI

La IA empresarial ayuda a empresas y organizaciones, como entidades gubernamentales y proveedores de atención médica, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la productividad. A diferencia de la IA de consumo, diseñada para responder a preguntas a partir de una amplia base de conocimientos (de historia o jardinería, por ejemplo), la IA empresarial suele ajustarse para razonar sobre un área específica, como salud, investigación científica, logística de envíos o soporte de productos. Por su naturaleza, trabaja a menudo con datos sensibles relacionados con operaciones empresariales, información de clientes o conocimientos patentados, lo que exige medidas de seguridad sólidas que salvaguarden estos datos de accesos no autorizados o infracciones. En muchas soluciones exitosas de IA empresarial, la confianza proviene de los sistemas de gobernanza de datos existentes y se integra perfectamente en los flujos de trabajo existentes. Las aplicaciones comunes de la IA empresarial incluyen bots conversacionales de servicio al cliente, herramientas de análisis de datos y sistemas de optimización de la cadena de suministro.

Obtén IA empresarial a tu manera con Oracle

Con Oracle Cloud Infrastructure (OCI), puedes reunir modelos fundacionales líderes del sector con tus datos empresariales gobernados para crear sistemas de IA para toda la empresa. Oracle AI Data Platform te permite unificar todos los tipos de datos (estructurados, no estructurados, por lotes y en tiempo real) en toda tu empresa en una plataforma abierta y conectada. Ahora cuentas con un pipeline de datos preparada para IA que alimenta una plataforma con poco código y de código pro que facilita a sus desarrolladores crear, probar y desplegar agentes de IA.

Con Oracle AI Data Platform, puedes aprovechar la infraestructura optimizada de OCI, minimizar el movimiento de datos y orquestar fácilmente soluciones de IA en OCI, entornos locales y multicloud para escalar sistemas de IA confiables que funcionen dondequiera que opere tu empresa. Prueba OCI gratis hoy mismo.

Desde hace tiempo, los líderes empresariales han visto el valor potencial de la IA para sus empresas. Han logrado cierto éxito al vincular una parte de sus datos a sistemas de IA aislados. Ahora, las plataformas en la nube y las bases de datos empresariales ofrecen una ruta simplificada y una base de confianza para que los modelos y agentes de IA funcionen como partners en el flujo diario de las operaciones empresariales principales.

Preguntas frecuentes sobre la IA empresarial

¿Qué es la GenAI empresarial?

La IA generativa empresarial consiste en que las empresas utilicen modelos de IA generativa para mejorar sus operaciones. Esto puede significar utilizar LLM para mejorar la productividad de los desarrolladores, añadiendo conocimientos generados por IA en las aplicaciones empresariales, o utilizando LLM para ayudar al personal a consultar los almacenes de conocimientos utilizando prompts en lenguaje natural.

¿Qué tan grande es el mercado de IA empresarial?

Los analistas estiman que el mercado de servicios de IA empresarial fue de 23 950 millones de dólares estadounidenses en 2024 y proyectan que alcanzará los 155 200 millones de dólares estadounidenses para 2030, lo que representa una ratio de crecimiento anual compuesto del 37,6 % entre 2025 y 2030. Sin embargo, es difícil evaluar todo el potencial del mercado, ya que la IA necesita fuentes de datos depuradas; por ello, la IA empresarial suele ampliar las iniciativas de transformación digital que se han venido desarrollando durante casi una década. Dicho esto, los analistas coinciden en que se avecina un crecimiento significativo.