Nivel de disrupción. Aunque se prevé que los efectos de la IA generativa sean universalmente transformadores, su potencial de efectos disruptivos variará según las industrias. La naturaleza de la disrupción también variará y adoptará la forma de disrupción en el modelo de negocios, en las operaciones y/o en la competencia.
En algunos sectores, la amenaza a los modelos de negocio (por ejemplo, la reestructuración fundamental de las ofertas de productos, los modelos de precios y la interacción con los clientes) será alta. Pensemos, por ejemplo, en la industria del entretenimiento, donde el rápido aumento de las herramientas de creación de contenido impulsadas por GenAI está impulsando un replanteamiento completo del desarrollo, la distribución y la fijación de precios de los contenidos.
Otras industrias, como la de bienes de consumo envasados, podrían encontrar que la disrupción más significativa se está produciendo detrás de escena, en la racionalización de las operaciones y la capacitación de su fuerza laboral.
En el frente competitivo, la adopción temprana de la IA generativa puede suponer una importante ventaja en algunas industrias, como los servicios profesionales y jurídicos, en los que es fundamental captar cuota de mercado de los clientes fieles (que suelen contratar a varias firmas en este ámbito). En otras, como las telecomunicaciones, las barreras para los nuevos participantes en el mercado seguirán siendo altas, lo que creará una ventaja relativamente menor para los pioneros en algunas iniciativas de IA generativa, aunque no para todas.
Facilidad de adopción. La adopción de la IA generativa no es un proceso sencillo y, en algunos casos, el camino hacia la integración dependerá de cada sector. En determinados sectores, personalizar la IA para que se ajuste a los requisitos exclusivos de una empresa puede representar una tarea importante, que depende en gran medida de la disponibilidad, el volumen y la complejidad de los datos pertinentes, así como de un grado significativo de personalización del modelo.
Pensemos, por ejemplo, en el sector de los seguros, que alberga enormes cantidades de datos no estructurados cuyo procesamiento requiere recursos computacionales considerables, aunque ciertamente no prohibitivos. Se requiere un alto grado de esfuerzo para aplicar políticas, documentos y datos específicos de la industria y de la empresa a fin de permitir la generación personalizada de pólizas y el procesamiento de reclamos.
La facilidad de adopción también está influenciada por otros factores internos y externos. preparación de la fuerza laboral de una industria Y la cultura para adoptar nuevas tecnologías es un factor interno crítico (aunque naturalmente con una gran variabilidad entre las organizaciones dentro de una industria). Algunas industrias verán más disrupción en la naturaleza de las tareas y roles de los trabajadores que otras; por ejemplo, sectores como el comercio minorista y los servicios financieros, en los que el servicio al cliente, una función que ya está experimentando una transformación significativa a partir de la IA generativa, ocupa un lugar destacado. Además, la capacidad de participar en prácticas de IA responsables (gobernanza adecuada, transparencia, equidad, seguridad y similares) presenta un grado variable de dificultad para las industrias en función de factores como las expectativas de los clientes, la sensibilidad de los datos necesarios y el nivel actual de progreso que las organizaciones específicas han logrado para incorporar prácticas de IA responsables en la estructura de su organización. Los factores externos, como las restricciones regulatorias o los facilitadores, también juegan un papel.
Una mirada a 22 industrias y cuatro escenarios de adopción
Hemos graficado 22 industrias en función de las dos variables de nivel de disrupción y facilidad de adopción. Al igual que con los impactos proyectados en los sectores de la GenAI, habrá mucha variabilidad entre las organizaciones. Y, por supuesto, no se puede predecir de manera confiable el surgimiento de disruptores nativos de IA. Pero, en términos generales, prevemos que la marcha hacia la adopción de la IA generativa tomará forma de cuatro maneras diferentes: las empresas serán disruptivas, pioneras, multitarea o optimizadoras, según en qué cuadrante se encuentre su industria.
