Por Stacey McDaniel.

Sumergirse en la Inteligencia Artificial (IA) puede resultar 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 2025, escuché directamente de los líderes hablar sobre sus verdaderos desafíos y avances, y cómo están convirtiendo la IA en un potente motor de crecimiento.

Uso creciente de IA

En 2023, el acceso a grandes modelos lingüísticos (LLM) se hizo disponible para cualquier persona interesada, gracias a innovaciones como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. El uso de grandes modelos lingüísticos se ha convertido en sinónimo de IA. Hoy en día, la IA está en el centro de las conversaciones en equipos directivos y salas de juntas de todo el mundo, y todos desean explorar cómo estos modelos podrían impulsar sus negocios.

Una encuesta realizada por McKinsey a finales de 2024 reveló que el uso de IA reportado aumentó en 2024: el 78% de los encuestados afirma que sus organizaciones utilizan IA en al menos una función empresarial, frente al 72% a principios de 2024 y el 55% del año anterior. La inteligencia artificial ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes, a brindar un mejor servicio a los clientes y a operar con mayor eficiencia. Es hora de explorar lo que la IA puede hacer por su organización.

Principales problemas que enfrentan las empresas en las transformaciones de IA

Dentro de las sesiones de OPEX es donde aprendí sobre los desafíos comunes que enfrentan las organizaciones con respecto a la adopción de tecnologías de IA:

• Datos: La mala calidad de los datos, la falta de datos suficientes o los silos de datos siguen siendo puntos críticos en muchas organizaciones.
• Cultura y miedo al cambio: la propuesta de implementar IA es relativamente nueva para muchas organizaciones, y el liderazgo y los empleados pueden necesitar comprenderla mejor para aceptarla.
• Dotación de personal: sin la experiencia adecuada en alfabetización de datos y en IA, las empresas pueden necesitar mejorar las habilidades de los empleados actuales o buscar nuevos.

En Minitab, ayudamos a nuestros clientes a convertir sus datos en información valiosa. No nos sorprendió saber que el éxito de la IA se basa en datos de calidad, ya que hemos desarrollado capacidades para facilitar la investigación y el uso de datos en todas nuestras soluciones.

Mantener la calidad de los datos

Esto es fundamental; saber que se ingresan los datos correctos a su instancia de IA marca la diferencia. Minitab puede ayudar a garantizar la calidad de los datos al abordar características como:

• Precisión: Análisis de datos para identificar inconsistencias o errores
• Completitud: Identificación de valores faltantes y su manejo adecuado
• Coherencia: Identificar patrones y tendencias en los datos
• Oportunidad: Monitoreo y análisis en tiempo real

Adelántese con IA que trabaja para usted

Minitab lleva muchos años aprovechando el poder del aprendizaje automático y la IA basada en reglas para ofrecer resultados fiables y precisos a nuestros clientes. El Centro de Soluciones de Minitab integra numerosas funciones basadas en IA para:

• Explicar los resultados y los detalles técnicos en lenguaje natural para todos los niveles de usuarios.
• Ayudar en la lluvia de ideas para acelerar la resolución de problemas.
• Proporcionar información útil o sugerencias para que su recorrido analítico sea más rápido y sencillo.

Las empresas no son inmunes a la mala calidad de los datos. Antes de que los datos se sometan a análisis con IA, la utilidad Centro de Datos del Centro de Soluciones de Minitab:

• Automatizar las comprobaciones de calidad de los datos: La empresa puede configurar comprobaciones automatizadas para garantizar la precisión y la integridad de los datos. Una vez creado el modelo y comparado con los datos reales, el equipo añadirá datos continuamente para garantizar un seguimiento riguroso y el perfeccionamiento del pronóstico. Esto incluye la identificación de valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
• Generar resúmenes: Se pueden generar resúmenes rápidos de métricas clave para ofrecer una visión general de los datos. Esto ayuda a comprender la distribución y las tendencias de un vistazo.
• Repetir tareas de preparación de datos: las tareas de preparación de datos comúnmente utilizadas se pueden guardar y reutilizar, lo que agiliza el proceso para análisis futuros.

Empieza a resolver problemas. Da el siguiente paso.

El cambio no siempre es fácil, pero no tiene que afrontarlo solo. Con el socio adecuado, sus datos pueden trabajar más para usted, y la IA también. Ahora es el momento de ver lo que se puede lograr al priorizar a sus clientes, sus equipos y sus decisiones en su estrategia de IA.