La adopción de soluciones que integren Inteligencia Artificial crece sin descanso. A nivel mundial, el pasado 2021 se invirtió casi un 21% más que el año anterior. Un ritmo que se espera que continúe en los próximos 5 años con el auge de nuevas tecnologías que invitan a trabajar en este campo. Sin embargo, también hace falta un ecosistema de proveedores capaces de implantarlo y gestionarlo en las empresas. Y es ahí donde está el gran reto del canal de distribución.
Todos conocemos las ventajas de la Inteligencia Artificial; desde la automatización de procesos hasta la supervisión y control de ciertas tareas pasando por todo el valor que puede aportar a la hora de tomar decisiones. Una tecnología que, aplicada a casos de uso concretos, ofrece un sinfín de posibilidades que explorar. Esto ha llevado a que se considere que la IA aplicada de la forma correcta sea la nueva ventaja competitiva de los negocios del siglo XXI y que casi la mitad de las empresas españolas se plantee invertir en tecnologías IA.
El entorno creado alrededor de la Inteligencia Artificial es clave para entender esta oportunidad. Desde 2010 las startups que han surgido con innovaciones de IA se han multiplicado por 14, lo que ha llevado a que desde 2013 las profesiones que requieren habilidades IA se haya multiplicado por 5. Un caldo de cultivo idóneo que afecta a prácticamente cualquier vertiente tecnológica. La ciberseguridad con plataformas de monitorización de amenazas o la atención a cliente con la creación de chatbots son algunos de los ejemplos más visibles. Sin embargo, es tan solo la punta del iceberg.
Las barreras de la Inteligencia Artificial
Los proveedores de servicios poseen un papel protagonista en la adopción de la Inteligencia Artificial y la aplicaciones en los casos reales. Y es que en su mano está el conocimiento de los clientes y sus necesidades así como la experiencia y alianzas tecnológicas para conseguir sus objetivos. Pero muchas veces se encuentran con trabas por el camino. Estas son las más habituales:
- Falta de conocimientos: la primera gran brecha a la que se enfrenta la Inteligencia Artificial. Y es que son muchos los MSP que buscan la oportunidad sin tener las certificaciones adecuadas. Un obstáculo básico, más aún en un entorno que puede volverse complicado sino se cuenta con los expertos y asesores adecuados.
- Datos requeridos: la Inteligencia Artificial se basa en un modelo de análisis de información estructurada con la que se crean patrones de trabajo. Lo que en la teoría se puede ver claro, en la práctica puede ser un problema importante ya que las empresas cuentan con normativas internas, seguridad y una estructura que a menudo no facilita la labor.
- Altos costes: la adopción de Inteligencia Artificial se puede relacionar con ahorro, pero no siempre es así, al menos, en una primera fase. De hecho, es habitual que la inversión inicial deba ser alta para que posteriormente, se puedan implementar los beneficios con una solución a medida.
Y estas son solo las más habituales. Muchas organizaciones ven con buenos ojos la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial, pero finalmente retrasan su integración o finalmente, no la ejecutan.
Adopción IA: las claves para los MSP
Para conseguir que las empresas apuesten por la Inteligencia Artificial, los proveedores deben estar preparados para facilitar la tarea y resolver los obstáculos previamente mencionados. Pero además deben aportar un valor superior en forma de éxito en la implementación. Y es que sin las garantías de conseguir cumplir los objetivos -o parte de ellos-, las probabilidades de poder seguir ahondando en esta oportunidad serán escasas.
En este sentido, los MSP deben comenzar por construirse una propuesta tecnológica fuerte y en la que sé esté bien formado. El mercado comienza a estar lo suficientemente maduro como para poder elegir con qué proveedor trabajar y qué solución elegir. Aunque cada cliente y necesidades puede ser un mundo, la capacidad de personalización por parte del proveedor marcará la diferencia, pero siempre y cuando la base tecnológica sea la adecuada.
Además de la solución elegida, es vital pensar en las métricas que se usarán para obtener datos y resultados. Contar con una buena solución de datos será esencial para que el proceso de implementación funcione y se puedan conseguir los objetivos planteados. Una base que se puede apoyar en una estrategia de análisis inteligente de negocio para llevar esta tecnología un punto más allá.
La seguridad es otro punto primordial. Dotar a la implementación IA de un marco de protección de las redes que lo vayan a soportar es fundamental en un contexto de ciberamenazas creciente.
En la integración también se tendrá en cuenta el rendimiento y las necesidades específicas de cada empresa. Podemos contar con la mejor solución IA, pero si no conseguimos que trabaje al ritmo que necesita la organización o alcance los objetivos, será un proyecto fallido. En este punto, la capacidad de personalización del MSP volverá a ser un valor al alza para el desarrollo de aplicaciones concretas.
