En 2024, la AI generativa pasó de ser una palabra de moda a una prioridad en la sala de juntas. Las investigaciones muestran que el 72% de las organizaciones ya usa GenAI en al menos una función de negocio [1]. Pero a pesar de este auge en la adopción, muchas empresas tienen dificultades para convertir la implementación en impacto real.

Según el análisis más reciente de BCG, “del 98% de las empresas que están experimentando con AI, solo el 26% ha desarrollado las capacidades necesarias para ir más allá de las pruebas de concepto y empezar a generar valor.” [2] Esta brecha no es solo tecnológica: representa miles de millones en potencial sin aprovechar.

¿Qué está causando esta desconexión?

Los retos para las empresas tienen dos caras: la organizacional y la técnica.

En el lado organizacional están los cambios en la forma de trabajar de los equipos, la capacitación del personal y la actualización de procesos. Es difícil, pero familiar. Con las iniciativas de Transformación Digital de la última década, las empresas llevan años impulsando este tipo de cambios.

El verdadero dolor de cabeza es el lado técnico: lograr que AI haga trabajo real en lugar de solo generar texto. Ahí es donde las empresas están perdiendo dinero.

Veamos por qué:

1. Dolores de cabeza de integración

AI no puede conectarse sin más a los sistemas existentes de tu empresa. Cada cosa que quieres que AI haga, revisar correos, actualizar bases de datos, enviar mensajes, consultar el CRM, requiere código personalizado. La integración ya es difícil en circunstancias normales, pero aquí el desarrollador también necesita dominar las últimas técnicas de tool-calling con AI, lo que agrava una brecha de habilidades que ya era profunda.

2. Pesadillas de seguridad

Cuando AI necesita acceder a los sistemas de la empresa, las cosas se complican. Las soluciones actuales le dan a AI demasiado acceso (peligroso) o muy poco (inútil). Se vuelve especialmente difícil cuando AI necesita actuar en nombre de distintos empleados o clientes, como revisar calendarios individuales, enviar correos personalizados o consultar un ticket de soporte.

3. Problemas de precisión

AI a veces se inventa cosas. Es molesto cuando escribe un blog. Es un desastre cuando maneja datos de clientes o toma decisiones de negocio.

4. Más problemas de seguridad

Nadie quiere su infraestructura de AI en una nube pública. Los datos son demasiado sensibles para confiarlos al servicio de otra empresa. Además, la latencia y los costos de transferencia de datos pueden convertirse en un problema serio. El futuro de la infraestructura de AI es el hospedaje propio en VPCs.

El costo de esperar

Los retos son reales, pero el costo de no actuar puede ser fatal. El análisis de McKinsey sugiere que los early adopters de GenAI ya llevan una ventaja del 10% en EBIT sobre sus competidores en muy poco tiempo [1]. Esa ventaja se acumula con el tiempo y abre una brecha cada vez más grande entre los líderes de AI y los rezagados: dicho de forma más directa, ganadores y perdedores en cada categoría de mercado.

Una solución práctica

Arcade.dev es una solución diseñada para superar estos obstáculos y ayudar a las empresas a aprovechar todo el potencial operativo de AI. Arcade ofrece unMCP runtimeque permite que AI trabaje de forma segura y efectiva con tus sistemas existentes y autenticados.

Así es como funciona:

  • Conexiones preconfiguradas: Ya hicimos el trabajo difícil de conectar AI con herramientas comunes como Gmail, Slack y Salesforce. ¿Necesitas algo personalizado? Nuestro kit de desarrollo te permite construirlo en minutos.
  • Acceso seguro: Nuestros conectores permiten que AI acceda a los sistemas de la empresa sin comprometer la seguridad; es decir, hacemos que la autenticación basada en usuario sea muy sencilla. Con Arcade, AI puede revisar calendarios, enviar correos y consultar bases de datos respetando los permisos existentes del usuario final.
  • Velocidad y confiabilidad: Optimizamos todo para el uso en el mundo real. Las acciones se ejecutan en paralelo cuando es posible y tenemos salvaguardas integradas para cuando algo falla.
  • Control de precisión: Desarrollamos formas de mantener a AI enfocada y precisa, reduciendo esas respuestas inventadas que afectan a otros sistemas de AI.
  • Configuración flexible: Ejecútalo en la nube o en tus servidores, tú decides. Especialmente importante si tienes requisitos de seguridad estrictos.

En conclusión

Las empresas que ganan con AI no son necesariamente las que tienen la tecnología más sofisticada. Son las que descubrieron cómo hacer que AI haga trabajo real. Arcade te ayuda a unirte a sus filas.

La brecha entre el potencial de AI y la realidad de hoy es real. Pero no es permanente. Con las herramientas correctas, puedes empezar a obtener valor real de tus inversiones en AI.

¿Listo para arrancar tu transformación con AI? Contacta a Arcade hoy.

Fuentes:

  1. “The state of AI in early 2024: GenAI adoption spikes and starts to generate value” - McKinsey & Company, 2024
  2. “Where’s the Value in AI” - Boston Consulting Group, 2024
  3. “LLM to ROI - How to scale gen AI in retail” - McKinsey & Company, 2024
  4. “Five Functions Where AI Is Already Delivering” - Bain & Company, 2024