OpenText, compañía líder en gestión de información empresarial, analiza las tendencias y predicciones en el sector de la IA y la analítica para 2024 de la mano de Scott Richards, SVP of Software Engineering en OpenText:
Evolución de la IA generativa en la inteligencia empresarial
En el panorama actual de la IA generativa, los proveedores tradicionales de Business Intelligence (BI) se verán obligados a introducir cambios transformadores en sus ofertas. Para mantener la competitividad, estos proveedores deben integrar capacidades de IA generativa en sus herramientas, dando paso a una nueva era de soluciones BI más potentes y automatizadas. Esta evolución promete ofrecer una mejor información y fomentar una experiencia de usuario más intuitiva.
Las repercusiones de este cambio son múltiples. En primer lugar, la IA generativa tiene el potencial de generar de forma autónoma predicciones e informes a partir de los datos, sustituyendo o complementando potencialmente los esfuerzos humanos en la creación de informes y dashboards. En segundo lugar, los insights generados pueden desvelar relaciones, hasta ahora desconocidas, entre los procesos de negocio de la organización, facilitando la generación de nuevas capacidades. Y, en tercer lugar, la IA puede desempeñar un papel fundamental en la automatización de la limpieza y preparación de datos, mejorando la accesibilidad para la elaboración de informes y análisis predictivos.
De cara a 2024, se prevé un cambio perceptible en el que las empresas se centrarán en identificar aplicaciones prácticas de la IA generativa que aporten un valor tangible a las operaciones empresariales, alejándose de la mera novedad. La aspiración no es que la IA se limite a proporcionar información, sino que realice activamente tareas que aporten valor.
En el futuro, también se hará hincapié en la reducción de costes, sobre todo en lo que respecta al razonamiento. Mientras que en el pasado había un especial interés en escalar los modelos hasta proporciones colosales, se prevé que en el futuro la atención gire en torno a la optimización y reducción de recursos sin comprometer los resultados.
A medida que la fascinación inicial por la IA generativa disminuya, se prevé que las empresas pongan especial foco en la calidad y la procedencia de la información. Además, la de perseverar en la implantación de firmes mecanismos de control de acceso para proteger la información privilegiada y la sujeta a derechos de propiedad.
Suscripciones a la IA monetizadas y avanzadas
El panorama de la IA está experimentando un cambio crucial, pasando de la novedad y la experimentación a una fase de fijación de precios comerciales y consideraciones estratégicas. Los recientes anuncios de las empresas clave en este campo, como OpenAI y Microsoft, permiten entrever los nuevos modelos de precios que definirán el año.
La fase de novedad en el consumo de IA está llegando a su fin, dando paso a un enfoque más pragmático y económicamente consciente. Las compañías tendrán que valorar cuidadosamente los beneficios de las suscripciones a la IA en relación con sus capacidades financieras y objetivos estratégicos. Por ello, a medida que la comercialización de las suscripciones IA adquiera protagonismo durante el próximo año, las organizaciones deberán enfrentarse al complejo análisis de los costes, la utilidad y la mano de obra para aprovechar el verdadero valor de la IA de forma sostenible.
Iniciativas ESG impulsadas por la analítica
En el 2024 se prestará cada vez más atención a los factores ambientales, sociales y de buen gobierno (ESG). Al procesar eficientemente grandes cantidades de información, las empresas pueden obtener una visión más profunda de sus operaciones, lo que les permite llevar a cabo iniciativas específicas para reducir las emisiones de carbono. Las organizaciones intentarán controlar y analizar los patrones de uso de la energía, identificar las ineficiencias y aplicar medidas específicas para reducir el consumo. A su vez, los equipos de análisis tratarán de utilizar menos servidores para optimizar los costes y reducir las emisiones.
Una mayor apuesta por la analítica de panel único
Hoy en día, el análisis de los datos se realiza en plataformas segmentadas que separan la inteligencia empresarial tradicional, el análisis IoT, AIOps, el análisis predictivo y la IA generativa. Esta dispersión a menudo provoca la formación de silos de datos, lo que aumenta los costes de almacenamiento de datos replicados y las preocupaciones de seguridad sobre su gestión.
La analítica de panel único unifica datos o interfaces de varias fuentes diferentes y los presenta en una única visión, por lo que permite ejecutar una amplia variedad de formularios analíticos, atendiendo las necesidades de una gran parte de una empresa. En el 2024 se implementarán mecanismos que permitan que estas cargas de trabajo dispares se ejecuten en su propio espacio de trabajo sin que afecte a diferentes equipos.
