Por qué todos los sectores necesitan una estrategia de IA personalizada

En muchos sectores, la adopción de la IA se ha convertido en un componente vital de la estrategia empresarial moderna. De hecho, el 54% de los responsables de TI y de datos afirma que la IA será muy importante para ayudar a sus organizaciones a alcanzar los objetivos de crecimiento de ingresos en los próximos dos años.

A pesar de esta adopción generalizada, la mayoría reconoce que aún está lejos de aprovechar todo el valor de la IA. Algunos sectores están muy avanzados en la experimentación con casos de uso más sofisticados, mientras que otros todavía se encuentran en las etapas iniciales de escalar la IA. Sin adaptar las estrategias al contexto del sector, las iniciativas de IA corren el riesgo de quedarse por debajo de todo su potencial.

La realidad de la adopción de la IA

La adopción de la IA se ha convertido en un foco central para muchas organizaciones de distintos sectores, especialmente aquellas que buscan aumentar la eficiencia, mejorar el servicio al cliente e impulsar la innovación. Aun así, la adopción está lejos de ser uniforme.

A nivel global, la IA se aplica con mayor frecuencia en tres funciones empresariales principales: TI y seguridad (82 %), servicio al cliente (53 %) e investigación y desarrollo (53 %). Sin embargo, su uso no se limita a estas áreas. Las organizaciones están experimentando de forma más amplia, utilizando la IA en un promedio de cinco funciones diferentes, lo que demuestra su versatilidad y el impulso detrás de su adopción.

La diferencia suele estar relacionada con el nivel de madurez. Mientras que los primeros adoptantes tienden a distribuir la IA ampliamente entre las funciones, las organizaciones más avanzadas concentran estratégicamente sus esfuerzos para optimizar las operaciones y generar resultados medibles. A medida que aumenta la madurez, también crece la confianza en dónde la IA marca la mayor diferencia, lo que permite pasar de la experimentación a aprovechar todo su valor transformador.

Cómo las realidades de los sectores moldean la adopción de la IA

La IA no es una solución única para todos. En su lugar, las aplicaciones reflejan las prioridades y presiones de cada sector. Por ejemplo, las organizaciones de los sectores de energía, seguros y manufactura informan que utilizan la IA en seis áreas operativas, por encima del promedio global de cinco. Estos sectores gestionan procesos complejos y priorizan la eficiencia operativa para mantenerse competitivos. En la práctica, esto significa que los fabricantes y proveedores de energía recurren a la IA para la optimización de la cadena de suministro y el mantenimiento predictivo, mientras que las organizaciones del sector de seguros optan por automatizar el procesamiento de siniestros y mejorar el servicio al cliente.

Otros sectores adoptan un enfoque más limitado. El sector bancario, por ejemplo, presenta un promedio de solo cuatro áreas operativas. Incluso dentro de los servicios financieros, el contraste es notable: el 61 % de los líderes del sector de seguros utiliza la IA para el servicio al cliente, frente a solo el 37 % de sus homólogos del sector bancario. Estas diferencias reflejan presiones operativas y modelos de interacción con el cliente distintos, para los cuales la IA resulta especialmente adecuada.

Si bien las prioridades sectoriales son el principal factor, el contexto nacional también suele desempeñar un papel relevante. Francia, por ejemplo, muestra una adopción de la IA más amplia entre funciones que el Reino Unido, lo que refleja entornos normativos y de políticas públicas que influyen en las prioridades organizacionales.

Midiendo las métricas que realmente importan

La versatilidad de la IA es tanto una fortaleza como un desafío. En distintos sectores, las organizaciones la aprovechan para reducir costos, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación. Sin embargo, así como estas prioridades varían, también debe variar la forma de medir el éxito.

Muchas organizaciones todavía dependen de métricas operativas tradicionales, como las ganancias de eficiencia y el ROI, para demostrar valor. Aunque son importantes, este enfoque puede limitar a la IA a una herramienta de reducción de costos, en lugar de convertirla en un motor de cambio estratégico. Por ello, las organizaciones más maduras están migrando hacia métricas que capturan el impacto a largo plazo, como la diferenciación competitiva y las nuevas fuentes de ingresos.

Esta evolución en la medición demuestra que no existe una métrica única para el éxito de la IA. En su lugar, la clave está en alinear la medición del éxito con las prioridades del sector y el nivel de madurez organizacional. Las organizaciones que ajustan sus KPIs en consecuencia estarán mejor posicionadas para llevar la IA más allá de proyectos aislados y convertirla en una transformación empresarial duradera.

El desafío de los datos detrás de los resultados de la IA

Así como las métricas de éxito varían según el sector, también lo hacen los desafíos de datos que influyen en los resultados de la IA. En todos los sectores, uno de los mayores retos es la calidad de los datos que alimentan la IA. Las organizaciones cuentan con más datos no estructurados que nunca, y estos siguen siendo los más difíciles de preparar y gobernar.

El impacto de esta barrera varía de un sector a otro. En la manufactura, por ejemplo, puede traducirse en registros de mantenimiento que no están estandarizados; mientras que las compañías de seguros pueden enfrentarse a notas de siniestros manuscritas o a décadas de documentos de pólizas. En ambos casos, los insights valiosos permanecen inaccesibles hasta que los datos se limpian, se organizan y se hacen accesibles para la IA.

La forma en que las organizaciones responden depende en gran medida de su nivel de madurez. Los actores más avanzados ya han integrado los datos no estructurados en sus aplicaciones empresariales críticas, reconociéndolos como esenciales para obtener resultados fiables de la IA. Las organizaciones que más progresan son aquellas que construyen la base adecuada de preparación, gobernanza e infraestructura para convertir los datos no estructurados en combustible listo para la IA.

Donde las prioridades sectoriales se encuentran con el éxito de la IA

La IA ya no se trata solo de adopción, sino de alineación estratégica. Dado que cada sector tiene sus propias prioridades, presiones y definiciones de éxito, estas diferencias deben orientar la forma en que se diseñan las estrategias de IA.

Si bien las estrategias de IA tienen más éxito cuando se basan en el contexto del sector, solo pueden avanzar hasta donde lo permita la base de datos. La Iron Mountain InSight® Digital Experience Platform (DXP) proporciona esta base esencial, transformando los datos no estructurados en insights listos para la IA. Con flujos de trabajo configurables e integración escalable, InSight DXP garantiza que la IA se mantenga alineada con las demandas específicas de cada sector.

Las organizaciones que obtienen la mayor ventaja competitiva son aquellas que elevan las estrategias de IA alineadas con el contexto a una prioridad empresarial. Descubre cómo InSight DXP convierte la información dispersa en inteligencia lista para cada sector.