La inteligencia artificial generativa como motor de transformación empresarial.

El panorama empresarial está experimentando cambios significativos, ya que la velocidad ha dejado de ser un simple ventaja competitiva y se ha convertido en una necesidad para la supervivencia. El avance tecnológico está ocurriendo a un ritmo sin precedentes, lo que obliga a las empresas a adaptarse rápidamente y a ser flexibles ante las demandas cambiantes del mercado. Las transformaciones que antes requerían de tres a cinco años son ahora obsoletas, ya que las presiones competitivas y las exigencias del mercado exigen resultados tangibles en menos de 12 meses. Para cumplir con estas expectativas y mejorar la eficiencia operativa, las organizaciones deben replantearse sus estrategias de transformación.

La inteligencia artificial generativa se sitúa en el centro de este cambio, impulsando un aumento en su adopción. De acuerdo con un análisis realizado, un 92 % de las empresas tiene planes de incrementar sus inversiones en IA en los próximos tres años. Aquellas empresas que adoptan IA generativa consiguen una solución potente que mejora la productividad de los desarrolladores, permitiendo a los equipos tecnológicos adaptarse y proporcionar soluciones más inteligentes y rápidas que generan un impacto empresarial significativo.

A pesar de la demanda del mercado por plazos más cortos, muchas empresas siguen dependiendo de sistemas heredados y datos aislados, lo que constituye un gran obstáculo para la escalabilidad y el progreso. Las prácticas tradicionales de los equipos de IT a menudo dificultan la adaptación al cambio, lo que contribuye a ciclos prolongados de transformación digital e impide la innovación. Además, aunque la adopción de IA está aumentando, se señala que el 52% de los proyectos fallan al llegar a producción, y el tiempo promedio para pasar de un prototipo a producción es de ocho meses. Estas largas líneas de tiempo ralentizan el progreso, dificultando que las empresas se adapten e innoven en un mercado que se mueve rápidamente. No se pueden permitir retrasos; es fundamental aceptar el cambio y buscar maneras de innovar con mayor rapidez para mantener la competitividad.

En el último año, el entusiasmo por la IA ha pasado de ser un concepto teórico a una solución práctica que está transformando la forma en que se desarrolla y entrega el software. Un informe colaborativo ha revelado que el 93 % de los ejecutivos planean aumentar sus inversiones en IA. La IA generativa desbloquea capacidades sin precedentes, agilizando el desarrollo de software a través de la generación automatizada de código, la creación rápida de prototipos y la traducción de código entre diferentes lenguajes de programación. La adopción de estos avances permite que la IA generativa actúe no solo como una herramienta de eficiencia, sino como un motor de transformación digital.

La combinación de IA generativa con plataformas de bajo código puede elevar significativamente la eficiencia en el desarrollo de software. Estas herramientas simplifican tareas complejas, permitiendo a los equipos de IT personalizar, iterar y desplegar soluciones de IA generativa de manera rápida. Esto empodera a las empresas para construir y desplegar aplicaciones impulsadas por IA generativa en tiempos récord, acortando los plazos de años a meses y ofreciendo un valor tangible más rápido que nunca.

A medida que las compañías navegan esta transformación, también deben considerar si es mejor construir o comprar software para maximizar la eficiencia. Esta necesidad de desarrollar software más rápidamente está modelando la integración de la IA generativa junto con la experiencia humana, lo que no solo acelera el desarrollo, sino que también asegura que las empresas mantengan su competitividad en un mercado en constante evolución.

Sin embargo, la adopción de IA también presenta desafíos. La búsqueda de ciclos de desarrollo de software más rápidos puede llevar a deudas técnicas y código huérfano si no se gestiona adecuadamente. Sin un marco de gobernanza bien estructurado y directrices claras, el código generado por IA puede acumular rápidamente deudas técnicas, dificultando su escalabilidad y mantenimiento. Asimismo, la implementación de IA generativa puede acarrear preocupaciones de seguridad, ya que muchos modelos se entrenan con conjuntos de datos que podrían incluir información sensible. Por ello, es crucial que las empresas establezcan medidas de gobernanza y cumplimiento claras para garantizar una implementación ética y segura.

En el contexto actual, el éxito de la transformación digital se mide por resultados clave como la velocidad de lanzamiento al mercado, la satisfacción del cliente y la eficiencia en costos. Las empresas requieren herramientas de IA generativa para desarrollar aplicaciones rápidamente, pero igualmente importantes son las medidas de control que aseguran la calidad, seguridad y gobernanza de estas aplicaciones. Las plataformas de bajo código potenciadas por IA están permitiendo que las empresas alcancen estos objetivos y marquen nuevos estándares de eficiencia en innovación. En un mundo donde la rapidez determina el éxito, solo aquellas empresas que puedan transformarse al ritmo de la IA generativa lograrán prosperar.