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2035: La IA aportará beneficios de hasta 38% a las empresas

Los sectores con potencial para lograr incrementos en sus beneficios utilizando Inteligencia Artificial son:  telecomunicaciones, información, producción industrial y los servicios financieros.

2035: La IA aportará beneficios de hasta 38% a las empresas
2035: La IA aportará beneficios de hasta 38% a las empresas

No obstante, todos los sectores valoran la Inteligencia Artificial (IA) como uno de los grandes aliados para incrementar sus beneficios. De acuerdo a un informe de Accenture la cifra que expresa este aspecto coloca en hasta un 38% para el año 2035 este potencial.

Es una estimación a largo plazo dado el reciente despliegue que ha tenido este tipo de tecnología, sin embargo, el impacto de la IA no solo se podrá medir en las propias organizaciones, sino que representará un valor añadido para la economía de los países.

Paul Daugherty, chief technology and innovation officer en Accenture lo expresa de la siguiente manera: “La inteligencia artificial revolucionará la forma en que las compañías crecen y compiten, ya que constituye un factor de producción totalmente novedoso que puede incrementar la rentabilidad de las empresas”.

Y agrega: “Es esencial que las organizaciones comiencen a desarrollar ya estrategias en torno a la IA que pongan a las personas en el centro, y que se comprometan con el desarrollo de sistemas de IA responsables, acordes con valores morales y éticos; todo ello traerá resultados positivos e impulsará a las personas a hacer lo que mejor saben hacer: imaginar, crear e innovar”.  

Por último, Accenture expone los siguientes ámbitos de acción relacionados con el desarrollo de la IA:

  1. Estrategia y liderazgo IA 

Los beneficios de la IA deben resultar tangibles para el equipo de dirección de las empresas, así se establecerá una hoja de ruta para su implementación. Implantar esta tecnología no debe partir de los entusiastas digitales, sino desde las altas esferas,  acompañando, entre otras cosas, de planes de negocio palpables o decisiones de inversión. 

  1. La integración con los RR.HH. 

El jefe de Recursos Humanos no solo deberá atender a la plantilla de trabajadores, sino que su rol debe incluir la gestión de la interacción entre las personas y las máquinas. El propio departamento tendrá que manejar tecnologías de inteligencia artificial que impacten en aspectos como la contratación o la jubilación de los empleados. 

  1. Aprender con las máquinas 

Desde la óptica formativa se pueden abrir brechas de competencias entre los trabajadores más jóvenes con los más veteranos. Adaptar el negocio también significa centrarse en la agilidad de la fuerza de trabajo, enfocándose en este caso en los perfiles más lejanos a las tecnologías. 

  1. Un nuevo perfil: Chief Data Supply Chain Officer 

Las grandes compañías ya están incorporando este nuevo profesional, pero son otras muchas las que deberán disponer de una persona que se encargue de los datos. 

  1. Crear una cultura abierta a la IA 

La cultura corporativa debe transmitir un nuevo clima de apertura hacia la colaboración entre máquinas y humanos. En contra de ello puede jugar una mala sensación de las personas hacia estos nuevos sistemas que limitarían su trabajo o mermarían su salario. La nueva cultura debe minimizar esta problemática y maximizar oportunidades. Los líderes serán claves en el bienestar de estas plantillas híbridas. 

  1. Un paso más en la automatización

Gracias a la IA se dará un paso adelante en el autoaprendizaje y el autogobierno de las máquinas. Los beneficios en este punto pueden ser considerables y sustancialmente superiores en la comparativa de periodos anteriores. Colocar la IA al frente de un negocio será una poderosa fuente de ventaja competitiva para empresas y países. 

  1. Ir hacia la nube

El próximo paso en la innovación será combinar los datos de fuentes masivas en la nube con la IA con el fin de crear nuevas y disruptivas oportunidades de negocio. 

  1. Medición en algoritmos

Como un nuevo componente en la cadena de producción, la IA exige nuevas líneas de medición de retornos. Los nuevos métodos no deben fijarse en el tiempo de retornos, ya que muchas aplicaciones generarán beneficios aún por determinar. Por tanto, las medidas tradicionales de seguimiento de inversiones de capital quedarán anticuadas con la llegada masiva de las máquinas. Los directores financieros deberán contar con algoritmos en su hoja de costos.

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