Un reciente estudio de Harvard Business Review encontró que el 44% de todas las horas de trabajo en diferentes industrias tienen el potencial de ser impactadas por la inteligencia artificial generativa (GenAI). La mayor oportunidad se encuentra en la banca, donde el 72% de las horas de trabajo pueden ser transformadas por la GenAI. En los sectores de seguros y mercados de capital, es del 68% y 67% respectivamente. Para los sectores minorista, de viajes, salud y energía, el número de horas de trabajo que la GenAI podría potencialmente transformar es del 40% al 50%.
«La propia estructura del trabajo será redefinida por la GenAI», dice Deepa Param Singhal, vicepresidenta de Aplicaciones en la Nube de Oracle India, señalando que la GenAI está impulsando una revolución tecnológica similar a la revolución de internet o las comunicaciones móviles. «El año 2024 marca un año vital y decisivo en el que la GenAI mostrará cómo puede transformar el trabajo de conocimiento, los procesos empresariales, las cadenas de suministro y mucho más. La adopción de la GenAI remodelará las industrias, amplificando las capacidades y la creatividad humana», agrega.
India será un contribuyente clave en el panorama global de la inteligencia artificial. Prabhu Ram, jefe del Grupo de Inteligencia de la Industria (IIG) de CyberMedia Research, afirma que su investigación en curso sobre la adopción de la inteligencia artificial indica que el 55% de las empresas indias están implementando efectivamente la inteligencia artificial a gran escala. En particular, las primeras iniciativas de GenAI están empoderando a las empresas indias para crear productos centrados en el cliente (60%), permitir la toma de decisiones basada en datos (59%) y mejorar los servicios al cliente (47%). Se muestra optimista sobre un aumento sustancial en la adopción de la inteligencia artificial, un cambio de las iniciativas exploratorias de 2023 a un impacto real en el mundo en 2024 y más allá.
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Más allá de la etapa de «ir/no ir»
Un estudio de IDC a finales de diciembre mostró que las empresas invertirán más de $19.4 mil millones en soluciones de GenAI en todo el mundo en 2023. Se espera que este gasto, que incluye software de GenAI, así como hardware de infraestructura relacionado y servicios de TI/negocios, se duplique en 2024 y alcance los $151.1 mil millones en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 86.1% durante el período de pronóstico de 2023 a 2027. Al final del período de pronóstico, el gasto en GenAI representará el 29% del gasto total en inteligencia artificial, un aumento significativo desde el 10.8% en 2023.
Según Singhal, las organizaciones indias en telecomunicaciones, manufactura, venta al por menor, comercio electrónico, servicios públicos, atención médica y otros sectores podrán enfrentar desafíos complejos en la planificación de recursos empresariales, gestión de la cadena de suministro, gestión del capital humano, publicidad, experiencia del cliente o infraestructura con GenAI. En la gestión de la cadena de suministro, GenAI puede exhibir funcionalidad predictiva e intuitiva optimizando rutas o prediciendo la demanda en tiempo real, o pionerando soluciones de empaque ecológicas.
En el ámbito financiero, GenAI puede tener un impacto estratégico al generar pronósticos precisos, personalizar informes de inversión o elaborar propuestas listas para el mercado. También en recursos humanos, GenAI puede provocar un cambio de paradigma al permitir la creación de módulos de capacitación personalizados, diseñar planes de contratación específicos o producir perfiles de talento para coincidencias óptimas.
En cuanto a las perspectivas de crecimiento en el sector de la salud, Rajesh Sinha, fundador y presidente de Fulcrum Digital, dijo: «GenAI puede sugerir planes médicos personalizados, análisis predictivos de enfermedades y leer transcripciones médicas. Puede contribuir a la investigación médica avanzada y al descubrimiento de medicamentos».
De manera similar, en educación, con la ayuda de GenAI se pueden desarrollar estrategias de retención estudiantil. Tareas tediosas como la entrada de datos, verificación y precisión de registros estudiantiles pueden automatizarse. En foodtech, GenAI puede predecir el desperdicio de alimentos, crear menús personalizados y recomendaciones de alimentos, pronosticar la demanda, optimizar la cadena de suministro y gestionar la energía para reducir la huella de carbono.
El aumento de GenAI se impulsa por los avances en computación, la disponibilidad mejorada de grandes volúmenes de datos y una creciente comunidad de profesionales técnicos altamente capacitados capaces de habilitar y aprovechar el potencial de Gen AI. Los primeros adoptantes de tecnología en India están aprovechando la nube no solo para eficiencias operativas, sino como un catalizador para impulsar el crecimiento estratégico y la innovación. La flexibilidad y escalabilidad inherentes a la nube sirven como base fundamental para Gen AI.
Según Sharryn Napier, VP de APAC en GitHub, el informe «State of the Octoverse» de su empresa en 2023 destaca que los desarrolladores del país son los segundos mayores contribuyentes a proyectos de GenAI en GitHub a nivel mundial. «Solo tenemos que mirar la adopción de IA en India a través del lente del desarrollo de software para ver el impacto que está teniendo», dijo.
Las empresas y desarrolladores de India han adoptado rápidamente GitHub Copilot, la primera herramienta de desarrollo de IA a gran escala del mundo. «Infosys, por ejemplo, está implementando GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat a gran escala, lo que permite a sus desarrolladores ejecutar algunas de las tareas más complejas con simples indicaciones», reveló.
Mirando a GenAI de manera más amplia, si 2023 estuvo marcado por la experimentación, entonces 2024 será el año de implementación y lanzamiento intencional, según dijo Napier. «Las empresas en India aprovecharán el poder de GenAI para resolver problemas específicos, adaptando la tecnología a las necesidades específicas de la industria para abordar desafíos particulares y controlables».
Sin embargo, GenAI enfrenta algunos desafíos, incluyendo preocupaciones relacionadas con el sesgo de IA, la percepción de la incapacidad para explicar los resultados, los derechos de propiedad intelectual, los riesgos heredados de los conjuntos de datos de entrenamiento y las alucinaciones de IA, entre otros. «Para las organizaciones, estos desafíos críticos deben abordarse al implementar modelos de GenAI», agregó Prabhu.
