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McKinsey identifica 7 estrategias para la aplicación de la IA generativa en Centroamérica

La Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) está emergiendo como una de las tecnologías más disruptivas de nuestro tiempo, con el potencial de transformar industrias y economías a nivel global. Según el McKinsey Global Institute, esta tecnología podría generar entre $2.6 y $4.4 billones anuales para la economía mundial en los próximos años, lo cual representa de 5 a 10 veces el Producto Interno Bruto (PIB) de toda Centroamérica. A medida que avanza su adopción, el impacto de la IA Gen en la región ya se empieza a vislumbrar en sectores clave como el financiero, la agricultura y la subcontratación de procesos empresariales, entre otros.

McKinsey & Company estima que la IA Gen podría añadir de $20,000 millones a $30,000 millones anuales (USD) a la economía de Centroamérica y el Caribe para 2030, equivalente al 5% del PIB de la región. Este crecimiento se verá impulsado por el aumento de la productividad laboral, la mejora de las habilidades de los trabajadores y la creación de nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.

“La IA Gen no solo aumenta la productividad, sino que también mejora la calidad del trabajo al asistir en la generación de ideas, recomendaciones y resolución de problemas. En el sector agrícola, por ejemplo, los modelos de IA Gen pueden analizar datos del suelo y el clima para proporcionar a los agricultores estrategias óptimas de siembra y control de plagas, mejorando la sostenibilidad”, dijo Gerardo Aue, Socio de McKinsey & Company Guatemala.

Para capturar el valor de la IA generativa, McKinsey & Company ha identificado siete estrategias clave por las que las organizaciones de la región pueden optar:

  1. Definir una estrategia a largo plazo: La IA generativa tiene un potencial significativo para redefinir ciertos dominios empresariales a lo largo de la cadena de valor. Sin embargo, la facilidad de desplegarla puede tentar a las organizaciones a aplicarla en casos de uso aislados, lo que resulta en una parálisis de producto mínimo viable (MVP) y pruebas de concepto debido a la falta de patrocinio, impacto o ambos. Para aprovechar la IA generativa en áreas como el marketing, servicio al cliente o finanzas, las empresas deben adoptar una visión de extremo a extremo. A través de este ejercicio, las organizaciones pueden identificar casos de uso que posibiliten la transformación de un área y desarrollar una estrategia a largo plazo que incluya cambios organizacionales y culturales, desarrollo de capacidades e inversiones.
  2. Seleccionar un dominio como objetivo: Identificar áreas clave que puedan demostrar el potencial transformador de la IA. Comenzar con casos de uso sencillos de implementar y luego escalar a otros adyacentes para mostrar resultados rápidos y significativos.
  3. Construir un equipo de gobernanza multifuncional: Formar un grupo interdisciplinario de líderes que equilibre el impacto de la IA con los riesgos, priorice casos de uso de alto valor y supervise la implementación segura y coordinada en toda la organización.
  4. Crear un ecosistema tecnológico integrado: Desarrollar una infraestructura tecnológica y de datos robusta, incluyendo una estrategia clara de nube, acceso a datos adecuados y gobernanza para garantizar calidad y seguridad en el uso de la IA.
  5. Desarrollar talento y habilidades: Fortalecer las capacidades técnicas y comerciales mediante la contratación de talento adecuado y la capacitación continua de la fuerza laboral en el uso y mitigación de riesgos de la IA.
  6. Equilibrar riesgo y creación de valor: Priorizar casos de uso que consideren tanto la tolerancia al riesgo como el impacto potencial, y capacitar a los usuarios para gestionar adecuadamente los riesgos asociados con la IA.
  7. Forjar alianzas estratégicas: Colaborar con proveedores y expertos en IA para avanzar más rápido y aprovechar capacidades externas, definiendo una estrategia de asociación e inversión alineada con la estrategia empresarial y los objetivos de diferenciación.

“La IA generativa tiene un inmenso potencial para transformar la productividad en diversos sectores de Centroamérica, incluyendo la agricultura, la educación, la banca y los centros de atención al cliente. Sin embargo, su implementación conlleva desafíos relacionados con la disponibilidad y calidad de los datos, requisitos tecnológicos, movimientos en la fuerza laboral, cambios en las necesidades de talento, consideraciones éticas y gestión de riesgos. Al navegar cuidadosamente por estos problemas, las empresas de la región pueden aprovechar el potencial de la IA generativa para impulsar el crecimiento económico, mejorar la calidad de vida y fomentar la innovación de manera segura y responsable”, puntualizó Gerardo Aue, Socio de McKinsey & Company.

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