El último estudio global de McKinsey revela que 32% de las organizaciones consultadas ya decidió no comprar al menos un producto o funcionalidad de software porque considera que puede construirlo internamente utilizando herramientas de programación basadas en agentes de inteligencia artificial.
Entre las grandes empresas, además, 40% señala que ya está escalando agentes de IA, frente a 27% un año antes. La tendencia va más allá de experimentos aislados: 44% de las organizaciones consultadas afirma que la IA ya está escalando en toda la empresa, frente a 38% un año antes.
Este cambio no significa que las empresas estén reemplazando de manera generalizada el software que utilizan. La IA está reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar determinadas aplicaciones o funcionalidades internas, lo que empieza a modificar la relación entre comprar tecnología y construirla.
Además, también se está modificando la forma en que las empresas abordan sus proyectos de inteligencia artificial. Para Stefanini Group, uno de los principales desafíos es que estas soluciones no funcionen de manera aislada, sino que puedan integrarse con los datos y sistemas que ya forman parte de la operación.
Una IA que clasifica información, por ejemplo, puede generar poco impacto si el resultado todavía debe ser trasladado manualmente a un CRM o a otro sistema corporativo.
La integración de datos, aplicaciones y procesos se vuelve así tan importante como el modelo de IA utilizado. Stefanini plantea que las empresas deben identificar los sistemas de origen, determinar dónde se consumirá el resultado y automatizar el flujo entre el modelo y las plataformas involucradas.
También aumenta la importancia de establecer controles. La trazabilidad de las decisiones, la privacidad de los datos, los permisos de acceso y la revisión periódica de los modelos forman parte de los mecanismos necesarios cuando estas herramientas empiezan a intervenir en procesos reales.
El cambio ocurre mientras la IA continúa generando mejoras para los usuarios. Según McKinsey, 80% de los encuestados afirma que estas herramientas mejoraron su productividad individual, aunque solo 37% reporta algún impacto sobre el EBIT de su organización.
Para las áreas de tecnología, el desafío empieza a ser doble: determinar qué procesos pueden beneficiarse de la IA y decidir cuándo tiene más sentido comprar una solución existente o construir internamente una nueva funcionalidad.
La respuesta puede depender cada vez menos del software disponible en el mercado y más de lo que una empresa puede desarrollar sobre su propia infraestructura y datos.
