El enorme potencial de disrupción prometido por las últimas iteraciones de IA generativa (GenAI) ha generado ondas de choque en todas las industrias. 27ª Encuesta Global Anual de CEOs de PwC, publicado a principios de este año, el 70% de los directores ejecutivos dijeron que esperaban que GenAI cambiara significativamente la forma en que sus empresas crean, entregan y capturan valor en los próximos tres años. Más de dos tercios de los directores ejecutivos encuestados que ya habían implementado alguna forma de GenAI en su organización informaron habiendo cambiado sus estrategias tecnológicas más amplias como resultado.
Ahora, en un estudio separado y en curso, PwC y Strategy&, una empresa de consultoría de estrategia global y parte de la red de PwC, están descubriendo que El impacto potencial varía considerablemente según la industria y la organización.
Nuestro análisis del valor potencial proyectado de GenAI sugiere que si la tecnología se aplicara a los modelos operativos actuales, las empresas de software podrían lograr una mejora en Margen de beneficio de alrededor de 20 puntos porcentuales. Incluso para sectores con ganancias proyectadas sustancialmente menores, como el transporte y la logística, el potencial de Sin duda, vale la pena explorar un aumento de 1 punto porcentual en las ganancias.
Por supuesto, estas cifras se basan únicamente en la perspectiva de aplicar GenAI a los modelos operativos actuales; costo de construir y ejecutar herramientas GenAI o la posibilidad de cambiar la dinámica competitiva. Aun así, en el extremo más bajo del espectro, tales Las ganancias de productividad podrían desbloquear el potencial para cambios sustanciales en las expectativas del mercado, que, a su vez, probablemente impulsen una mayor innovación, disrupción y reinvención, que conduce a modos enteramente nuevos de creación de valor.
Será más fácil poner en marcha estas transformaciones en algunos sectores que en otros. Para ayudar a identificar dónde las empresas pueden centrar sus esfuerzos GenAI De manera más productiva, nos hemos inspirado en un mecanismo que data de un período anterior de cambio transformador: el volante.
Los volantes, desde el torno de alfarero original hasta el concepto que informa la máquina de comercio electrónico de Amazon, pueden requerir un poco de esfuerzo para empezar a girar. Pero una vez que estos círculos virtuosos están en movimiento, cada adición posterior de nueva energía aumenta su impulso y reduce el esfuerzo necesario para acelerar. y ayuda a preservar y transferir energía (en forma de conocimiento, experiencia y capacidades empresariales). Con el tiempo, esto puede llevar a a una disminución en el costo de crear y capturar valor a medida que aumenta el impulso.
Los líderes empresariales pueden aprovechar el poder de este volante para mejorar la productividad y posicionar mejor su organización para la reinvención transformadora. Sin embargo, es vital Recuerde que el impacto de GenAI puede extenderse mucho más allá de un aumento hasta el resultado final, por lo que Enfoque de IA responsable—uno que considere los efectos de las decisiones empresariales en la sociedad en general— debe aplicarse en cada etapa.
A continuación, describimos cómo los líderes empresariales pueden aprovechar cada etapa del enfoque del volante para guiar sus decisiones de implementación de GenAI.
ETAPA 1 | Crea tu hipótesis de valor
La hipótesis del valor es su evaluación estratégica inicial tanto del valor potencial del negocio como de la probable dificultad de implementar aplicaciones GenAI particulares. Estar informado por factores tales como el propósito y los valores de la organización, su balance actual, sus operaciones, el ecosistema empresarial más amplio y el panorama competitivo y regulatorio. La hipótesis puede entonces compararse con un análisis del potencial aumento de valor a largo plazo para la industria, para crear un punto de referencia aproximado para ayudar a evaluar el progreso.
La hipótesis del valor inmediato a corto plazo para la GenAI se basa en la eficiencia. La encuesta a directores ejecutivos de PwC reveló que hasta el 40% del tiempo gastado en tareas rutinarias, como reuniones y correos electrónicos, se considera ineficiente. Usar GenAI para mejorar la productividad tiene sentido tanto táctico como estratégico. Pero es importante tener en cuenta el premio mayor al considerar la hipótesis del valor: la reinvención al por mayor, que requiere más tiempo y recursos.
Hace un siglo, Henry Ford supuestamente notó que cuando sus clientes querían “caballos más rápidos”, les dio el Modelo T. Hoy, temprano Los casos de uso de IA generativa han tendido a centrarse en mejorar la eficiencia de las soluciones y formas de trabajo existentes, el equivalente de caballos más rápidos. Aunque el marco del volante puede ayudar a generar valor con este enfoque, es vital recordar que existe un premio mayor.
En lugar de centrar toda su atención en mejoras marginales, la mayoría de las empresas querrán repensar completamente cuáles podrían ser las mejores soluciones a la luz de las nuevas opciones disponibles para ellos. Para evitar el sonambulismo en un gran problema de tecnología y proceso de deuda en los próximos dos o tres años , es necesario estar atento al potencial a largo plazo de una disrupción y reinvención significativas al evaluar el valor futuro y desarrollar su primeros días de la estrategia GenAI.
ETAPA 2 | Priorizar casos de uso clave
Con su hipótesis de valor como guía, debería ser más fácil identificar los casos de uso de GenAI con mayor potencial para ofrecer el máximo beneficio en toda la cadena de valor. Esto no solo hará que sea más fácil demostrar el retorno de la inversión, sino que también puede contribuir a una prueba de concepto que ayuda a mejorar la aceptación de las partes interesadas clave para futuras iniciativas.
Hemos identificado cientos de casos de uso de GenAI en todos los sectores, y cada organización en nuestro análisis tendrá variantes, desafíos y oportunidades de nicho específicos. potencialmente incluyendo enfoques diferenciados dependiendo de cómo se utilizan sus datos para entrenar las herramientas GenAI. Nuestro análisis inicial indica que en todas las industrias, Los cinco principales casos de uso de GenAI pueden crear del 50 % al 80 % del valor general derivado de la tecnología, por lo que tiene sentido identificar y concentrarse en estos.
Por ejemplo, en el sector del lujo, donde personalizar la experiencia del cliente a escala ha sido durante mucho tiempo el santo grial, la capacidad de GenAI para ofrecer hiper -el marketing personalizado para compradores de artículos de lujo, basado en el análisis de reconocimiento de patrones de su historial de compras, preferencias de contenido y formas preferidas de dirección, podría Ser un diferenciador en la prestación de servicio al cliente y un importante generador de ingresos. En el desarrollo de software, los asistentes de codificación GenAI ya están impulsando la productividad y obtener ganancias al permitir que los codificadores humanos se concentren en brindar la dirección y el control de calidad, mientras que GenAI crea la mayor parte del código en sí.
Por supuesto, los casos de uso más valiosos no serán los mismos para todos, incluso dentro de la misma industria. Al evaluar el valor potencial de GenAI para su negocio, debe centrarse en la probabilidad de que un caso de uso afecte y sea afectado por siete tipos clave de consideraciones, como se muestra en el cuadro a continuación.
ETAPA 3 | Buscar patrones para impulsar la escala
Para crear el máximo valor, GenAI generalmente necesita refinamiento y enfoque. Un modelo listo para usar puede ser capaz de ofrecer resultados sólidos para algunos casos de uso, pero agregando los datos de su propia empresa, con barreras de seguridad adicionales para brindar enfoque y seguridad, o complementos adicionales para aumentar Las capacidades y precisión de la herramienta principal, como lo ha hecho PwC con su herramienta interna ChatPwC GenAI, pueden brindar una asistencia mucho más relevante e impactante.
Una vez que se ha completado esta etapa inicial de refinamiento del modelo, las herramientas GenAI a menudo se pueden reutilizar rápidamente para usos similares. A estos los llamamos patrones. Puede ayudar a los estrategas tecnológicos y a otros líderes empresariales a pensar lateralmente en las áreas donde pequeños esfuerzos adicionales pueden adaptar las implementaciones de GenAI existentes para otros usos. casos y ampliarlos en todo el negocio.
No todos los patrones tienen el mismo nivel de potencial. Nuestros hallazgos sugieren que la nueva creación y el aumento neto podrían generar más del 50% de la valor general de GenAI, pero estas ganancias podrían tardar más en materializarse porque requieren más inversión inicial en datos e integración, y cambio de proceso o negocio de apoyo. Sólo alrededor del 15 % del valor potencial de GenAI reside en los patrones de resumen y diálogo (chatbot de preguntas y respuestas) para cuáles los primeros servicios de GenAI se han dado a conocer.
La identificación de patrones puede ser muy útil para decidir dónde centrar sus esfuerzos para ofrecer el máximo valor. El equipo legal de un importante proveedor de servicios de comunicaciones lo sabía Había potencial para aprovechar las capacidades de recuperación profunda de GenAI para identificar información clave en miles de contratos no estandarizados y así ayudar a agilizar el futuro. Redacción de contratos. Los esfuerzos se centraron al principio en la función de contratación comercial, donde era probable que el valor se captara mucho más rápido.
Una vez que se había desarrollado el modelo GenAI de análisis de contratos específicos de la empresa, se podía modificar para su uso en contratos de adquisiciones, bienes raíces y empleo. —maximizar el valor para un mínimo esfuerzo adicional.
ETAPA 4 | Seleccione sus herramientas GenAI fundamentales
Una vez identificados los casos de uso y los patrones para impulsar la escala, puede comenzar a evaluar y seleccionar las tecnologías fundamentales de GenAI más apropiadas. El objetivo Lo que se trata es de anticipar y evitar la potencial deuda tecnológica futura: el costo de los cambios que eventualmente podrían ser necesarios debido a las limitaciones a más largo plazo. de inversiones en tecnología para satisfacer necesidades inmediatas, como la ineficiencia de tener múltiples herramientas GenAI desconectadas que abordan diversos procesos. La necesidad clave es equilibrar la robustez de la tecnología con adoptabilidad y adaptabilidad para permitir escalar y entregar resultados empresariales sostenidos.
Comience seleccionando apropiado Modelos fundamentales de GenAI y tecnologías de soporte, plataformas en la nube y proveedores y socios de servicios. Para algunos casos de uso, modelos GenAI de acceso general público como ChatGPT de OpenAI , Gemini de Google o Claude de Anthropic son adecuados. Para obtener información comercial más confidencial, una versión más segura y privada de uno de estos modelos, alojado dentro de un entorno controlado, puede ser necesario.
Usos más especializados, como redacción de documentos legales o RFP (solicitudes de propuestas) basadas en el conocimiento detallado de las capacidades particulares de su organización; proporcionar servicios personalizados que requieran acceso a datos privados; o ayudar con la innovación de productos y servicios: exigir la aplicación de conocimiento empresarial y de dominio único.
Esto se puede llevar a cabo dentro de su modelo de base mediante generación de recuperación aumentada (RAG) o mediante el ajuste fino de esos modelos cuando sea necesario. En algunos En muchos casos, especialmente para I+D farmacéutico y químico, para ofrecer los resultados que necesita, puede que incluso sea necesario entrenar sus propios modelos a medida. desde cero.
ETAPA 5 | Definir soluciones que maximicen el valor existente
El siguiente paso es identificar qué agregar a las herramientas fundamentales para ofrecer soluciones más específicas que puedan maximizar el valor. Para muchos Para las organizaciones, las herramientas en sí mismas no conducirán a ninguna diferenciación en el mercado, por lo que la adición de datos patentados será la clave del éxito. Pero Ese tipo de uso de datos, a su vez, planteará desafíos adicionales en la gobernanza y la gestión de riesgos que podrían generar costos de desarrollo. y la implementación aumenta considerablemente, reduciendo potencialmente el valor general de soluciones que de otro modo serían prometedoras.
Para identificar las soluciones que pueden ofrecer el máximo valor con el mínimo esfuerzo, es importante pensar lateralmente, a través de los patrones. El ejemplo clásico aquí Son los chatbots GenAI. Una vez que haya desarrollado uno para ayudar con las consultas automatizadas de servicio al cliente basadas en el análisis de los productos y servicios de su organización. documentación, una pequeña modificación podría crear una versión refinada para ayudar a su fuerza laboral humana con interacciones en persona con el cliente.
A partir de ahí, no es un gran salto desarrollar asistentes internos de GenAI para los equipos de ventas, la capacitación y el desarrollo de productos. Es posible que los casos de uso no tengan mucho impacto en sus resultados finales, pero agregar tales soluciones incrementales de GenAI puede aprovechar el impulso.
ETAPA 6 | Evaluar el costo y el impacto de carbono
Una vez que se ha trazado un camino potencial hacia el valor, es hora de evaluar el costo del desarrollo y la implementación, y decidir si continuar. Para muchas organizaciones, los casos de uso iniciales centrados en la productividad se concentrarán en la eficiencia de costos, mejorando los márgenes a través de la automatización y el aumento de las formas existentes. de trabajo. Evaluar el costo y el impacto de los casos de uso de GenAI con el mayor potencial de generación de nuevos ingresos netos a más largo plazo, a través de un análisis más completo. La transformación, innovación o reinvención empresarial probablemente sea más desafiante.
Consideremos el costo en el sentido más amplio: no sólo financiero, sino también ambiental e incluso reputacional. Por ejemplo, aunque podría ser posible Recortar costos mediante la reducción de mano de obra mediante el uso de GenAI para realizar algunas tareas, reemplazar descuidadamente a los humanos con robots podría llevar a un proceso destructivo o una reacción que daña la marca, y al mismo tiempo reduce la supervisión humana y la validación de los resultados de GenAI, lo que podría aumentar la exposición al riesgo.
Como aún es temprano, es posible que algunos riesgos bien publicitados, como el consumo de energía de GenAI, sean exagerados. análisis del impacto de carbono del uso de GenAI—evaluar una combinación de tiempo empleado, número de procesadores utilizados, potencia por procesador y un factor de emisiones para toneladas métricas de dióxido de carbono. equivalente—muestra que el uso rutinario de GenAI puede consumir mucha energía, pero también puede reducir las emisiones de otras fuentes a través de mayores ganancias de eficiencia.
ETAPA 7 | Desarrollar e implementar, probar y aprender
Probar y aprender es esencial con una tecnología que evoluciona tan rápido como la IA generativa. Cada implementación, cuando se implementa con controles definidos y con éxito métricas implementadas es una oportunidad para aprender. Estas lecciones, a su vez, le ayudarán a identificar mejoras, incluida su comprensión de cómo se puede capturar el valor y cómo se deben medir los éxitos futuros, así como reevaluar el riesgo y la gobernanza antes de adaptar y ampliar las herramientas y soluciones a otras partes de su organización.
Este es el enfoque adoptado en PwC durante el último año, durante el cual la empresa se trató a sí misma como “cliente cero”. En la primavera de 2023, nos asociamos con la startup de GenAI Harvey para desarrollar y probar la efectividad de soluciones centradas en impuestos, leyes y de RRHH Harvey había comenzado a construir sobre la base de ChatGPT de OpenAI modelo. Desde la fase de prueba inicial, nuestros equipos internos pronto se dieron cuenta de los beneficios de las capacidades de resumen y recuperación profunda de la herramienta e identificaron Formas efectivas de trabajar, que luego se utilizaron para mejorar la herramienta con mejoras adicionales.
La implementación evolucionó de ser un útil ahorro de tiempo a un experimento continuo en la reinvención de modelos operativos establecidos desde hace mucho tiempo.
ETAPA 8 | Adaptar para entregar escala adyacente
En el segmento final del volante, usted puede aprovechar el conocimiento y la experiencia sustanciales adquiridos a través de la evaluación, el desarrollo y las pruebas para hacer los ajustes necesarios para reutilizar las herramientas GenAI para usos más amplios. En algunos casos, es posible que sea necesario personalizar aún más las soluciones que ha identificado para usos adicionales específicos, pero la prueba de concepto y las lecciones aprendidas de las implementaciones iniciales deberían significar que la aceptación es más rápida y formación y adopción más rápida, gracias a su adquisición de conocimiento institucional.
Una importante empresa mundial de bebidas ha estado siguiendo este enfoque adaptativo para escalar su implementación de GenAI. Después de centrarse inicialmente en el mantenimiento predictivo en las fábricas Al indicarle a la herramienta que detecte patrones que podrían provocar fallas en las piezas, la compañía pudo tomar los mismos patrones y adaptarlos. el enfoque para la gestión del transporte y la logística. Las aplicaciones posteriores incluso desarrollaron nuevas soluciones para ayudar a mejorar la eficiencia de la producción de cultivos a través de la precisión mejorada con GenAI agricultura.
Esto, a su vez, permitió una visión de todo el sistema, con herramientas y soluciones de análisis predictivo similares habilitadas con GenAI, adaptadas y combinadas para proporcionar -poner fin a las capacidades de planificación de la cadena de suministro a una escala que anteriormente habría requerido años de desarrollo para lograrse. Los patrones subyacentes eran los mismos en todo momento, con soluciones construidas sobre la misma herramienta. Esto ha significado que cada proyecto adicional se haya entregado mucho más rápido y más barato que en el pasado, a medida que la empresa aprovecha el impulso de su enfoque volante para aprender de implementaciones pasadas y encontrar atajos hacia un valor cada vez mayor. .
Aprovechando la oportunidad de la GenAI
Aunque el volante puede ayudar a identificar dónde se encuentra el valor y ayudar a maximizarlo, algunas fuentes de valor serán más fáciles de realizar que otras . Para todas las organizaciones, el beneficio clave que generará el enfoque del volante es el establecimiento de un círculo virtuoso de aprendizaje continuo y acumulativo. creación de valor que pueda llevar a toda la organización en el camino hacia nuevas formas de trabajo habilitadas por GenAI.
Naturalmente, una serie de factores (incluidos los conjuntos de tecnologías existentes, la cultura empresarial, los panoramas regulatorios locales y la actividad de los competidores) afectan las posibilidades de éxito de organizaciones individuales. Uno de los factores más importantes, que discutiremos con más detalle en el próximo trabajo, tiene que ver con qué industria tú trabajas .
Las aplicaciones GenAI pueden funcionar para algunas funciones comerciales en todos los sectores, pero los resultados iniciales de nuestro análisis en curso sugieren que las oportunidades de mayor valor serán la industria. - y específicos de negocio, y dependerá de una combinación de qué fácil será adoptar la tecnología y el nivel de potencial la perturbación que traerá.
Algunas industrias con un alto potencial disruptivo y pocas barreras para la adopción de GenAI ya están viendo niveles avanzados de implementación, creación de valor y reinvención. Otras Las industrias con menor riesgo de sufrir una disrupción importante pueden descubrir que la GenAI puede generar ganancias significativas que podrían ayudarlas a asegurar una ventaja crucial sobre las más lentas. -mover competidores.
Independientemente de la industria o el estado de desarrollo, las empresas pueden aprovechar el volante para identificar rápidamente las aplicaciones GenAI que pueden impulsar con mayor eficacia valor en toda su organización y escalarlos de manera más rápida y efectiva aprovechando el impulso de implementaciones exitosas.
Obtenga las últimas insights de PWC directamente en su bandeja de entrada. Regístrate ahora!
Acerca de los autores: Bret Greenstein es un líder intelectual en datos, análisis e inteligencia artificial generativa y director de PwC EE. UU. Colin Light es EMEA y Reino Unido. Líder de estrategia y socio de PwC Reino Unido. Scott Likens es el líder global de tecnología de innovación e inteligencia artificial de PwC y director de PwC Estados Unidos.
Este artículo es una colaboración entrePwC y G/O Media Estudios. Fue publicado originalmente en Estrategia + Negocio: Una Publicación de PwC en 2024.
Este contenido ha sido traducido automáticamente del material original. Debido a los matices de la traducción automática, pueden existir ligeras diferencias. Para la versión original, haga clic aquí.