La incorporación de inteligencia artificial (IA) se transformó en un imperativo dentro de las organizaciones, pero la adopción apresurada puede derivar en iniciativas que no escalan y en inversiones con bajo impacto en el negocio. En ese contexto, Nubity identifica un comportamiento asociado al FOMO (Fear of Missing Out), que empuja a implementar soluciones sin condiciones mínimas de base: datos disponibles y estructurados, y sistemas integrados capaces de comunicarse entre sí.
“En este contexto, notamos un FOMO -Fear of Missing Out- en las empresas con una necesidad imperiosa de incorporar IA al costo que sea, pero sin tener las condiciones básicas necesarias para hacerlo, ni tampoco una estrategia detrás que justifique cómo y dónde incorporar IA”, dijo Juan Ozino Caligaris, co fundador y Country Manager de Nubity.
El directivo sumó un indicador sobre el nivel de preparación interna: solo el 6% de los managers en áreas de AI considera que los sistemas de su empresa están preparados. La brecha, en este enfoque, aparece en la capacidad de las organizaciones para sostener implementaciones consistentes, con aplicaciones listas para dialogar con otras y habilitar escalabilidad.
La disponibilidad, organización y accesibilidad de la información se ubican como un factor central. El desarrollo de proyectos de IA queda condicionado por la forma en que se accede a los datos y cómo se los gestiona, ya que los sistemas encuentran límites cuando la información está dispersa, desordenada o resulta difícil de acceder e interpretar. En esa línea, se plantea como condición indispensable consolidar una base sólida de datos bien estructurados y disponibles para que las soluciones de inteligencia artificial generen valor.
“Dada esta situación, las empresas terminan incorporando AI en tareas marginales, cuando el verdadero impacto está en implementar esta tecnología en los temas core del negocio: optimización de procesos, automatizaciones, predicción de escenarios basados en los datos, forecasting”, dijo Ozino Caligaris. En el mismo tramo, el Country Manager sostuvo que el punto central es la integración: las aplicaciones deben poder dialogar entre sí como condición esencial para el cambio.
De cara a un perfil “AI First”, Nubity enumera cuatro condiciones. La primera es contar con datos ordenados, accesibles y bien estructurados. La segunda es la modernización de aplicaciones, que en muchos casos requiere un refactor para mejorar el código y acceder a servicios de un ecosistema cloud sin modificar funcionalidades. La tercera es la integración entre plataformas, con la posibilidad de dividir aplicaciones en microservicios para acelerar cambios que antes demandaban semanas y equipos dedicados. La cuarta es una estrategia que evite el “no importa en dónde pero pongamos AI en algo”, con procesos de ROI medible, escalado posterior a la validación de impacto e incorporación de IA en procesos centrales y no solo en el front.
“Algo similar sucedió en los 90, con la burbuja de las punto com, donde todo el mundo debía tener un sitio web”, dijo Ozino Caligaris, al vincular la adopción con la necesidad de preparación y medición del impacto.
