IA rentable. Datos, agentes y decisiones ágiles en la empresa |
Imagina una mañana normal en donde Carlos, un gerente de marca en una empresa de skin care está atendiendo a un evento en el colegio de su hija. De pronto, su teléfono recibe una alerta proactiva de trabajo donde se entera que las conversaciones en redes sociales sobre una publicación de una modelo usando su marca disparan la demanda online de un suero para la piel.
Él, en lugar de revisar reportes de manera manual y esperar a volver a la oficina, consulta a su agente de Inteligencia Artificial (IA) que ya le reportó esta tendencia, pronosticó las brechas en el inventario y le redactó una orden de resurtido recomendado. Carlos, hace un análisis de esta información correlacionada y procede a aprobar y alertar a su equipo para capitalizar el momentum, todo esto antes de que termine el show escolar. Suena prometedor, ¿no? Esto, aunque es una visión poderosa, puede parecer lejano para la mayoría de las empresas
La realidad es que las ambiciosas promesas de la IA no se han traducido en resultados corporativos o ganancias. Lo que estamos viendo ahora es un poco de desilusión. Y la razón es que hay mucho trabajo fundamental que debe hacerse para lograr esos resultados. Las empresas no pueden simplemente conectar un modelo de lenguaje (o LLM por sus siglas en inglés) y cosechar los........