Para sacar partido del monumental negocio de la inteligencia artificial, el canal TI está desarrollando nuevas competencias, ofreciendo servicios de formación, asesoramiento y consultoría, identificando áreas de optimización y mejora del negocio del cliente y comercializando soluciones y servicios basados en la inteligencia artificial.
De acuerdo a un estudio de Canalys, la mayoría de las empresas de canal (51%)ya están formando a sus profesionales para que puedan contar con competencias específicas en IA y poder dar respuesta a sus clientes. Otro informe de Canalys destaca que la oportunidad de negocio para el canal TI se cifra en más de 168.000 millones de dólares en 2028, un mercado millonario al que muchos querrán hincar el diente. Los ISV son los mejor posicionados en la carrera para poder ofrecer software AI, servicios de datos avanzados, productos AI y servicios AI, las principales líneas de despliegue.
Los profesionales cualificados y con conocimientos en ciencia de datos, codificación, aprendizaje automático y ética de la IA serán fundamentales para maximizar los beneficios de esta tecnología.
Aunque todavía estamos en una etapa muy incipiente y queda mucho para que realmente se exploren todas las posibilidades de negocio que ofrece la IA, el ecosistema y cadena de valor de partners TI empieza a otear en lontananza las mieles de un negocio que representa todavía la punta del iceberg de una gran locomotora de innovación y generación de nuevos leads.
Según un estudio de la consultora IDC Research, el negocio de inteligencia artificial crecerá un 27% al año en España hasta el año 2025, cuando se prevé alcanzar una cifra de mercado de 1.400 millones de euros. Y es que el informe proyecta que actualmente cerca de la mitad de las empresas en España utiliza o está ya en fase de prueba para incorporar esta tecnología. A nivel mundial, las cifras empiezan a ser mareantes con inversiones en soluciones de IA superiores de los 500.000 millones de dólares.
Todos y cada uno de los proveedores y fabricantes que trabajan en la industria TI están enriqueciendo con inteligencia artificial sus soluciones, dispositivos, plataformas y productos con el fin de mejorar la productividad y rentabilidad de sus clientes
Índice de temas
Líneas de negocio de la inteligencia artificial
- Software: desarrollo e implantación de soluciones basadas en IA para optimizar procesos, acelerar la automatización y digitalización de funciones
- Ciberseguridad: Desarrollo de soluciones que combatirán amenazas cada vez más sofisticadas basadas en IA en chatbots, deepfakes y clonadores de voz
- AI PC y smartphones: Equipos y dispostivos que añaden un “procesador neuronal” o NPU, un chip especializado en algoritmos de machine learning, que es el que se encargará de las tareas relacionadas con la inteligencia artificial.
- Ecommerce: Los etailers y retailers introducirán soluciones con IA para realizar recomendaciones personalizadas, optimizar el inventario, y mejorar procesos logísticos
- Analítica: La inclusión de IA permite mitigar el riesgo y acelerar la toma de decisiones
- Gestión del dato: Las firmas especializadas en soluciones y servicios de analítica de datos y business intelligence podrán mejorar sus servicios con la IA
Evolución de la inteligencia artificial, tipos y tendencias
Evolución de la inteligencia artificial, tipos y tendencias
La historia de la inteligencia artificial tiene sus orígenes en los planteamientos matemáticos basados en algoritmos de Alan Turing y los posteriores desarrollos de redes neuronales artificiales y lenguaje natural y Deep learning de las posteriores décadas. Noviembre de 2022 marca un nuevo punto de inflexión para esta tecnología con el lanzamiento de ChatGPT, el sistema de OpenAI capaz de responder cualquier pregunta y generar contenido original a partir de datos existentes a petición de los usuarios y que llega a cuestionar al topopoderoso Google y el modelo de Internet basado en SEO.
De forma genérica, La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el aprendizaje automático, entre otros.
Tipos de inteligencia artificial
- Generativa: Hace referencia al uso de la IA para crear contenido, como texto, imágenes, música, audio y vídeos
- Predictiva: es la capacidad de un programa informático de utilizar el análisis estadístico para identificar pautas, anticipar comportamientos y prever los acontecimientos futuros.
- Causal: Se basa en los datos y patrones creados por la IA para analizar la causa y el efecto, lo que permite mejorar la comprensión y el análisis.
Rentabilizar la inteligencia artificial
Sin embargo, para que las organizaciones puedan exprimir el máximo jugo de esta tecnología, será necesario combinar múltiples tipos de IA, como la generativa, la predictiva y la causal, y diferentes fuentes de datos, como la observabilidad, la seguridad y los eventos empresariales. De esta manera, no sólo podrán mejorar su productividad y rentabilidad, sino también garantizar que los resultados de la IA generativa sean fiables para respaldar los casos de uso críticos, mantener el cumplimiento de las políticas internas y garantizar las normativas globales de seguridad y la privacidad.
Formación y certificación en inteligencia artificial
Según las previsiones de Gartner, en tan solo dos años, la IA generativa será un apoyo para los empleados en el 90 % de las organizaciones de todo el mundo. Por eso resulta imprescindible que los prescriptores y partners de empresa adquieran una capacitación y conocimiento técnico y comercial de las soluciones con el fin de poder sacarle partido a esta nueva oportunidad de negocio.
Una de las empresas más activas en este terreno está siendo Microsoft, que ha desplegado una completa estrategia de formación de 365 Copilot entre sus socios mayoristas y también integradores para ganar rápidamente penetración entre las empresas.
Algunas firmas como TD Synnex ya han recogido rápidamente el guante y han comenzado a destinar recursos que proporcionen a los socios un acceso inmediato a conocimientos, habilitación y formación técnica y de ventas, así como a herramientas y recursos de preparación. De momento, la firma ya ha certificado a más de 2.000 partners a nivel mundial, lo que demuestra el interés concitado alrededor de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Sectores verticales de implantación
Sector sanitario
La IA podrá contribuir a analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones que podrían llevar a nuevos descubrimientos médicos y a otras formas de mejorar los diagnósticos individuales.
Transporte
En el sector logístico la inteligencia artificial permitiría mejorar la seguridad y eficiencia del tráfico ferroviario al minimizar la fricción de las ruedas, maximizar la velocidad y permitir la conducción autónoma.
Industria:
La IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y el uso de robots en las fábricas. Para optimizar los recorridos de ventas o con predicciones puntuales del mantenimiento necesario o de averías en ‘fábricas inteligentes’.
Sector alimentario y agricultura:
Permite controlar el movimiento, la temperatura y el consumo de alimentos de ganados y cultivos mejorando los procesos y dearrollando mejores prácticas medioambientales.
Administración pública y servicios:
La IA podría prever desastres naturales, permitir una preparación adecuada y reducir sus consecuencias gracias al uso de enormes cantidades de datos y su capacidad para reconocer patrones.
Escenarios de uso de la inteligencia artificial
- Compras por internet y publicidad: para crear recomendaciones personalizadas, para optimizar los productos, planear el inventario, procesos logísticos, etc.
- Los motores de búsqueda aprenden de los datos que proporcionan sus usuarios para ofrecer resultados de búsqueda relevantes.
- Los asistentes personales digitales de los teléfonos móviles smartphones.
- Los programas de traducción de idiomas, basados tanto en texto escrito como oral, recurren a la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones.
- Casas, ciudades e infraestructuras inteligentes: la IA también está presente en el campo de la domótica con aplicaciones como los termostatos inteligentes que aprenden de nuestro comportamiento para ahorrar energía.
- Vehículos: aunque los coches autónomos aún no son una realidad generalizada, los vehículos ya usan funciones de seguridad impulsadas por IA.
Casos de éxito
- Alibaba ha combinado la información de datos de clientes con la potencia de la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas mejorando significativamente la tasa de conversión de ventas.
- BMW ha utilizado la inteligencia artificial para optimizar su proceso de producción, reducir costos y mejorar la calidad de sus vehículos.
- Mango ha desarrollado una plataforma de IA generativa conversacional para su uso interno. Esta herramienta será usada en diseño de colecciones y gestión de la posventa.
- Coca-Cola se ha sustentado en la inteligencia artificial para analizar datos de redes sociales y predecir las tendencias de consumo, lo que les permite ajustar su estrategia de marketing y lanzar nuevos productos.
- KLM Royal Dutch Airlines ha implementado un chatbot en Facebook Messenger que permite a los clientes hacer preguntas sobre vuelos, solicitar un reembolso y recibir actualizaciones de vuelo en tiempo real.
- Zalando ha anunciado la integración de ChatGPT en su app y su web para aprovechar todo el potencial de la IA generativa
- Deloitte ha analizado grandes cantidades de datos financieros y hacer predicciones precisas sobre el rendimiento de las empresas
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