Algunas empresas ya están implementando la IA Generativa a gran escala, mientras que otras aún se encuentran en etapas iniciales. Para mantenerse competitivas, las organizaciones necesitan comprender el potencial de esta tecnología y desarrollar estrategias para incorporarla a sus operaciones.

La transformación nativa en IA es crucial para aprovechar la IA Generativa. McKinsey ha identificado más de 100 casos de uso en TMT a través de siete áreas de negocio.

La IA Generativa en las Telecomunicaciones

Las telecomunicaciones tienen un gran potencial para beneficiarse de la IA Generativa en todas sus funciones clave. Se espera que el mayor impacto se produzca en atención al cliente y ventas, representando aproximadamente el 70% del impacto total. Las operaciones de red, TI y funciones de soporte completarían el resto.

La IA Generativa ya está generando un impacto significativo en la mejora de las interacciones entre empleados y clientes:

• Personalización de productos y campañas
• Aumento de la eficacia de ventas
• Reducción del tiempo de lanzamiento al mercado (Time to Market)

En atención al cliente, hasta el 50% de la actividad podría automatizarse, aumentando la productividad entre un 30% y un 45% y mejorando la experiencia del cliente. Por otro lado, la automatización de tareas repetitivas podría liberar a los empleados para trabajos más estratégicos.

Claves para el Éxito con la IA Generativa

Pasar de un plan inicial a la implementación exitosa de la IA Generativa requiere:

• Aprovechar al máximo la tecnología, los datos y la gobernanza.
• Adoptar un modelo operativo ágil y flexible que fomente el aprendizaje continuo.
• Contar con talento especializado en datos y análisis.
• Invertir en la calidad y cantidad de datos para entrenar los modelos de IA Generativa.
• Desarrollar capacidades en la arquitectura de datos, como bases de datos vectoriales y canalizaciones de pre y post procesamiento de datos.

Desafíos y Oportunidades

La implementación exitosa de la IA Generativa también enfrenta desafíos:

• Preparar y cambiar la cultura organizacional.
• Encontrar conjuntos de datos de gran tamaño.
• Garantizar la interpretabilidad de los resultados de los modelos.
• Escasez de talento especializado.
• Falta de compromiso y priorización organizacional.
• Dificultad para justificar el retorno de la inversión (ROI) en ciertos casos de negocio.
• Entorno regulatorio y ético cambiante.

Para mitigar estos desafíos, se recomienda:

• Desarrollar protocolos y mecanismos de control para garantizar la calidad y consistencia de los resultados.
• Involucrar a los usuarios finales en el proceso de desarrollo de modelos.

Conclusión

La IA Generativa continuará evolucionando, ofreciendo nuevas capacidades como el análisis y comprensión de imágenes o audio. Las empresas de TMT que logren implementar la IA Generativa a escala estarán mejor posicionadas para el futuro.

Este artículo te brinda una visión general del potencial de la IA Generativa, su impacto en las industrias TMT, los requisitos para su implementación y cómo gestionar los riesgos asociados. Prepárate para liderar la transformación tecnológica con la IA Generativa.