Resulta innegable que la inteligencia artificial es el cambio tecnológico más trascendental desde el nacimiento de Internet, pero, a su vez, también es el más transformador para el software empresarial. Y no porque la IA sea una amenaza para el software, sino porque necesita de él.
Los avances en razonamiento, generación de código y agentes autónomos son una realidad y remodelarán todos los sectores. Es algo que veo a diario con mis propios ojos. Gracias a la IA, estamos incrementando la eficiencia de nuestras operaciones a cifras de doble dígito. Y en más de dos tercios de las ventas en la nube durante el cuarto trimestre del año, los clientes optaron por incluir capacidades de IA.
Por su parte, los fabricantes están utilizando agentes de IA para automatizar los procesos de cotización, reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta. Y los equipos de consultoría han ahorrando una cuarta parte de su semana laboral para dedicarla a tareas de mayor valor. No se trata de exageraciones, es algo que ya está ocurriendo en todo tipo de empresas.
Todos los grandes cambios de plataforma siguen un patrón. Al principio, el valor se acumula en las capas de entrada: la computación, los modelos, la infraestructura. Son las palas de la fiebre del oro… Con el tiempo, el valor migra hacia arriba, a la capa de aplicaciones, donde la tecnología lo traduce en resultados empresariales. Internet lo dejó claro y la computación en la nube lo confirmó. Con la IA no será diferente. El software no está llegando al final de su recorrido, su camino no ha hecho más que empezar. Dicho de otra forma: el software se está convirtiendo en el superpoder de la IA.
Donde reside el valor real
Empresas de todos los sectores están invirtiendo miles de millones en IA, impulsadas por los avances que supone en capacidad y productividad. Sin embargo, son muchas las que encuentran dificultades para traducir estas primeras pruebas experimentales en resultados medibles a nivel empresarial. Las causas son bien conocidas: entornos de datos fragmentados, procesos aislados, gobernanza inconsistente, o una IA integrada en sistemas heredados obsoletos.
Independientemente de su sector o tamaño, todos los clientes con los que hablo quieren lo mismo: una IA que comprenda en profundidad su negocio y lo haga de forma segura y fiable. Para ello, es esencial contar con aplicaciones integradas, datos empresariales armonizados y controles claros. Sin ellos, la IA opera en el vacío, desconectada de la realidad empresarial.
Si la IA no sabe cómo se relacionan las finanzas con las compras, cómo interactúa la cadena de suministro con la fabricación, qué normativa rige una transacción o cómo gestionar las excepciones, no podrá contribuir a gestionar un negocio de forma fiable. El más mínimo error, como utilizar datos obsoletos, incompletos o incorrectos, puede derivar silenciosamente en decisiones erróneas, transacciones defectuosas y pérdidas significativas antes de que alguien se dé cuenta. Lejos de reemplazar al software, la IA pone de manifiesto lo indispensables que son los sistemas que coordinan el trabajo a escala.
La IA empresarial tiene éxito cuando se encuentran agentes y gobernanza
Crear un agente es cada vez más fácil, pero eso es solo la punta del iceberg. Lo que requiere más esfuerzo es implementarlo en cadenas de suministro integrales o en procesos de cierre financiero, asegurando el cumplimiento normativo y los registros de auditoría. La coordinación, la aplicación de políticas y la ejecución predecible del del flujo de trabajo son los guardianes de la confianza. Cuantos más agentes autónomos se implementen, más valiosos serán los sistemas de gobierno que los controlan y supervisan, y ahí es donde cobran importancia las plataformas sobre las que se ejecutan las operaciones clave de negocio en todo el mundo.
Qué necesitan los agentes para operar a gran escala
Para ofrecer resultados reales de forma fiable, los agentes necesitan tres cosas. En primer lugar, un profundo conocimiento del sector y su ámbito de actuación que se encuentra codificado en los sistemas, de manera que los agentes comprendan el contexto, las relaciones y los procesos de principio a fin. En segundo lugar, datos empresariales precisos y semánticamente ricos que proporcionen una fuente realmente fiable. Y, en tercer lugar, una gobernanza de nivel empresarial: reglas de validación, comprobaciones de cumplimiento, flujos de aprobación, gestión de identidades y registros de auditoría para garantizar que la autonomía sea segura.
Estos son los elementos que diferencian a la IA que puede gestionar una empresa de forma fiable de la IA que simplemente impresiona en una demostración.
Qué cambia y qué permanece igual
La IA hace que el software sea más rápido y barato de desarrollar. Los grandes modelos de lenguaje se convertirán en productos básicos y los modelos de negocio evolucionarán a medida que los patrones de uso pasen de los usuarios a los agentes. Surgirán interfaces completamente nuevas. Los usuarios conversarán cada vez más con la IA, en lugar de navegar por las aplicaciones, y las interfaces se generarán dinámicamente en tiempo real.
Pero la necesidad de sistemas continuamente actualizados y regulados no hace más que crecer. La IA eleva el listón de las actualizaciones seguras, las mejoras basadas en la telemetría y los controles compartidos, todas ellas fortalezas de un modelo SaaS maduro. Los agentes de IA no sustituyen al software empresarial. Dependen de él.
Por tanto, no triunfarán aquellos que posean modelos básicos ligeramente mejores, sino los que aporten valor en la capa de aplicaciones: resultados empresariales basados en un profundo conocimiento del sector, integrados en todas las funciones y regulados para su implementación a gran escala.
El software se está convirtiendo en el sistema operativo de una autonomía fiable. Las empresas que lo comprendan integrarán la IA en los sistemas que sostienen la economía global. Las demás continuarán experimentando, creando prototipos y preguntándose por qué los resultados no cumplen con las expectativas generadas.
¡Larga vida al software!
