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Los líderes empresariales están ansiosos por aprovechar los poderes cuasi mágicos de la inteligencia artificial (IA), con un gasto proyectado de $60 mil millones en modelos de IA para 2026. Sin embargo, se espera que los ingresos por IA alcancen solamente alrededor de $20 mil millones al año para ese momento, señalando una brecha sustancial entre la inversión y los retornos. De hecho, estudios recientes muestran que aproximadamente el 75% de las iniciativas de IA no tienen éxito.
Desde el lanzamiento de la IA generativa, hemos estado realizando una extensa investigación que incluye entrevistas con CEO y profundas inmersiones en empresas líderes. Este trabajo ha proporcionado conocimientos internos sobre el éxito de las iniciativas de IA y ha culminado en el libro “The Humachine”. Aquí hay algunas de estas ideas.
Una IA no sirve para todo
La IA es copiable, y un tamaño no sirve para todo. Lo que no se puede copiar es un modelo de negocio único, procesos e integración de seres humanos con esa tecnología.
Nuestra investigación revela que la gran prisa por aplicar tecnologías de IA a modelos de negocios existentes y procesos antiguos no conducirá al éxito.
Spencer Fung, el CEO del gigante de la cadena de suministro global Li & Fung, ofrece una analogía: “Las empresas que adquieren IA sin un nuevo modelo de negocios es como una empresa digitalizando un carruaje con caballos, mientras que la competencia ha creado un automóvil digital”.
Agregar IA a un modelo de negocio del pasado no conduce a la competitividad, simplemente solidifica procesos antiguos. La IA es esencial pero insuficiente para proporcionar una ventaja competitiva. Antes de intentar integrar la IA en sus negocios, los líderes corporativos deben primero reevaluar y actualizar sus modelos de negocios.
Los datos no se sostienen en medio de la volatilidad
La IA se basa en datos históricos que pueden no ser confiables en entornos empresariales globales impredecibles y en constante cambio.
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