Profundizar en la inteligencia artificial (IA) puede parecer abrumador al principio, pero rápidamente se está convirtiendo en una ventaja para las organizaciones preparadas para liderar. En la Cumbre Mundial de Transformación Empresarial OPEX de 2025, escuché directamente a los líderes hablar de sus verdaderos desafíos e innovaciones, y de cómo están convirtiendo la IA en un poderoso motor para el crecimiento.
Aumentar rápidamente el uso de la IA
En 2023, el acceso a modelos de lenguaje grande (LLM) estuvo disponible para cualquier persona interesada, gracias a innovaciones como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. El uso de modelos de lenguaje grande se ha convertido en sinónimo de IA. Hoy en día, la IA es el centro de las conversaciones en los equipos de gerencia y las salas de juntas directivas de todo el mundo, y todos quieren explorar cómo estos modelos podrían impulsar sus negocios.
Una encuesta realizada a finales de 2024 por McKinsey reveló que el uso de la IA aumentó en 2024: el 78 por ciento de los encuestados afirman que sus organizaciones utilizan la IA en al menos una función empresarial, un aumento con respecto al 72 por ciento a principios de 2024 y el 55 por ciento un año antes. La inteligencia artificial ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes, atender mejor a los clientes y funcionar con mayor eficiencia. Es hora de explorar lo que la IA puede hacer por su organización.
Problemas principales que enfrentan las empresas en las transformaciones de IA
Dentro de las sesiones de OPEX es donde aprendí sobre los desafíos comunes a los que se enfrentan las organizaciones con respecto a la adopción de tecnologías de IA:
- Datos: la mala calidad de los datos, la falta de suficientes datos o los silos de datos siguen siendo puntos débiles en muchas organizaciones
- Cultura y temor al cambio: La propuesta de implementar la IA es relativamente nueva para muchas organizaciones, y es posible que los líderes y empleados necesiten entenderla mejor para aceptarla
- Dotación de personal: Sin los antecedentes adecuados de alfabetización de datos y experiencia en IA, es posible que las empresas tengan que mejorar la capacitación de los empleados actuales o buscar nuevos
En Minitab, ayudamos a los clientes a convertir los datos en información. No fue ninguna sorpresa saber que la IA exitosa se basa en buenos datos, ya que hemos desarrollado capacidades para ayudar a investigar y utilizar los datos en todas nuestras soluciones.
Mantenimiento de los datos de calidad
Esto es fundamental; saber que los datos correctos van a su instancia de IA marca la diferencia. Minitab puede ayudar a garantizar la calidad de los datos al abordar características como:
- Exactitud: Análisis de datos para identificar inconsistencias o errores
- Integridad: Identificación de valores faltantes y manejarlos adecuadamente
- Consistencia: Indicar patrones y tendencias en los datos
- Puntualidad: Monitoreo y análisis en tiempo real
Resuelva desafíos de calidad con el poder de la IA.
Adelántese: con IA que funciona para usted
Minitab ha aprovechado el poder del aprendizaje de máquina y la IA basada en reglas para brindar resultados confiables y precisos para nuestros clientes durante muchos años. Minitab Solution Center integra muchas características basadas en IA para:
- Explicar resultados y detalles técnicos en un lenguaje natural para usuarios de todos los niveles
- Facilitar lluvias de ideas para acelerar la resolución de problemas
- Ofrecer información o sugerencias útiles para que su proceso analítico sea más rápido y fácil
Las empresas no son inmunes a la mala calidad de los datos. Antes de que los datos pasen al análisis basado en IA, la utilidad de Minitab Solution Center:
- Automatizará las verificaciones de calidad de los datos: La empresa puede establecer verificaciones automatizadas para asegurarse de que los datos sean precisos y estén completos. Después de crear el modelo y de compararlo con la información real, el equipo agregará datos de forma continua para asegurarse de estar monitoreando de cerca y perfeccionando el pronóstico. Esto incluye identificar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
- Generación de resúmenes: Se pueden generar resúmenes rápidos de los parámetros clave para hacer una revisión general de los datos. Esto ayuda a entender su distribución y tendencias de un vistazo.
- Las tareas de preparación de datos a las que se recurre comúnmente se pueden guardar y reutilizar, lo que optimiza el proceso para futuros análisis.
Comience a resolver problemas. Tome el siguiente paso
El cambio no siempre es fácil, pero no tiene que abordarlo solo. Con el socio adecuado, sus datos pueden trabajar más para usted, al igual que la IA. Ahora es el momento de ver lo que es posible cuando pone a sus clientes, a sus equipos y a sus decisiones en el centro de su recorrido por la IA.
Entérese de cómo Minitab puede ayudarle.
