🌐 Empresas enfrentan desafíos para obtener valor transformador de la IA
Creació de valor de la IA amb context empresarial
En l'entorn empresarial actual, una multitud de plataformes, sistemes i eines d'intel·ligència artificial (IA) operen simultàniament. Des de plataformes d'atenció al client impulsades per IA fins a assistents conversacionals i eines d'automatització de processos, aquestes tecnologies són sofisticades i ràpides en les seves respostes. No obstant això, els resultats i accions que generen sovint poden ser incorrectes o mancar d'una comprensió adequada del negoci, cosa que provoca que moltes organitzacions lluitin per obtenir retorns significatius de les seves inversions en IA.
Un sondeig de MIT Technology Review Insights revela que, encara que totes les organitzacions enquestades utilitzen IA en alguna mesura, menys d'una de cada cinc (16%) està extraient un valor transformador de les seves implementacions. El major percentatge d'enquestats (40%) afirma que estan veient guanys moderats en tasques o equips específics, mentre que el 21% reporta guanys significatius, deixant al 23% que experimenta retorns mínims o nuls.
La majoria de les empreses encara estan en fase pilot amb casos d'ús de IA (segons el 38% dels enquestats) o la utilitzen per assistir el treball dels empleats amb eines com copilots o assistents de xat (35%). Només el 12% de les empreses té agents de IA en producció i un escàs 3% afirma que utilitza IA per realitzar la major part del treball en processos clau.
Prukalpa Sankar, cofundadora d'Atlan, assenyala que existeix una gran bretxa entre el que els models de IA són capaços de fer i com realment s'utilitzen dins de les organitzacions. "Per a tots els propòsits i intencions reals, la intel·ligència artificial general ja és aquí. Simplement no és realment útil en la majoria de les empreses avui en dia", afirma Sankar.
Segons Sankar, la capa que falta és el context, o com de bé la IA comprèn un negoci. Una capa de context és la infraestructura arquitectònica que se situa entre els sistemes empresarials d'una organització (per exemple, sistemes de registre i dades) i les seves plataformes de IA. Aquesta capa tradueix la intel·ligència empresarial en un context governat i utilitzable per màquines per a agents o models de IA, ajudant a que el coneixement es compongui. "Sense una capa de context per a la IA, és gairebé com si estiguessis contractant el becari més intel·ligent del món, embenar-li els ulls i llançar-lo a la teva organització", conclou Sankar.
Font: https://www.technologyreview.com/2026/10/28/1147709/creating-ai-value-with-enterprise-context/
Creating AI value with enterprise context
En el entorno empresarial actual, una multitud de plataformas, sistemas y herramientas de inteligencia artificial (IA) operan simultáneamente. Desde plataformas de atención al cliente impulsadas por IA hasta asistentes conversacionales y herramientas de automatización de procesos, estas tecnologías son sofisticadas y rápidas en sus respuestas. Sin embargo, los resultados y acciones que generan a menudo pueden ser incorrectos o carecer de una comprensión adecuada del negocio, lo que provoca que muchas organizaciones luchen por obtener retornos significativos de sus inversiones en IA.
Un sondeo de MIT Technology Review Insights revela que, aunque todas las organizaciones encuestadas utilizan IA en alguna medida, menos de una de cada cinco (16%) está extrayendo un valor transformador de sus implementaciones. El mayor porcentaje de encuestados (40%) afirma que están viendo ganancias moderadas en tareas o equipos específicos, mientras que el 21% reporta ganancias significativas, dejando al 23% que experimenta retornos mínimos o nulos.
La mayoría de las empresas todavía están en fase piloto con casos de uso de IA (según el 38% de los encuestados) o la utilizan para asistir el trabajo de los empleados con herramientas como copilotos o asistentes de chat (35%). Solo el 12% de las empresas tiene agentes de IA en producción y un escaso 3% afirma que utiliza IA para realizar la mayor parte del trabajo en procesos clave.
Prukalpa Sankar, cofundadora de Atlan, señala que existe una gran brecha entre lo que los modelos de IA son capaces de hacer y cómo realmente se utilizan dentro de las organizaciones. «Para todos los propósitos e intenciones reales, la inteligencia artificial general ya está aquí. Simplemente no es realmente útil en la mayoría de las empresas hoy en día», afirma Sankar.
Según Sankar, la capa que falta es el contexto, o cuán bien la IA comprende un negocio. Una capa de contexto es la infraestructura arquitectónica que se sitúa entre los sistemas empresariales de una organización (por ejemplo, sistemas de registro y datos) y sus plataformas de IA. Esta capa traduce la inteligencia empresarial en un contexto gobernado y utilizable por máquinas para agentes o modelos de IA, ayudando a que el conocimiento se componga. «Sin una capa de contexto para la IA, es casi como si estuvieras contratando al becario más inteligente del mundo, vendarle los ojos y lanzarlo a tu organización», concluye Sankar.
Fuente: https://www.technologyreview.com/2026/10/28/1147709/creating-ai-value-with-enterprise-context/
Creating AI value with enterprise context
In today's business environment, a multitude of artificial intelligence (AI) platforms, systems, and tools operate simultaneously. From AI-driven customer service platforms to conversational assistants and process automation tools, these technologies are sophisticated and quick in their responses. However, the results and actions they generate can often be incorrect or lack a proper understanding of the business, causing many organisations to struggle to achieve significant returns from their AI investments.
A survey by MIT Technology Review Insights reveals that, although all surveyed organisations use AI to some extent, fewer than one in five (16%) are extracting transformative value from their implementations. The largest percentage of respondents (40%) state they are seeing moderate gains in specific tasks or teams, while 21% report significant gains, leaving 23% experiencing minimal or no returns.
Most companies are still in the pilot phase with AI use cases (according to 38% of respondents) or use it to assist employee work with tools like copilots or chat assistants (35%). Only 12% of companies have AI agents in production, and a mere 3% claim to use AI to perform most of the work in key processes.
Prukalpa Sankar, co-founder of Atlan, points out that there is a significant gap between what AI models are capable of doing and how they are actually used within organisations. "For all real intents and purposes, general artificial intelligence is already here. It just isn't really useful in most companies today," says Sankar.
According to Sankar, the missing layer is context, or how well AI understands a business. A context layer is the architectural infrastructure that sits between an organisation's enterprise systems (such as systems of record and data) and its AI platforms. This layer translates business intelligence into a machine-governed and usable context for AI agents or models, helping knowledge to be composed. "Without a context layer for AI, it's almost like hiring the world's smartest intern, blindfolding them, and throwing them into your organisation," concludes Sankar.
Source: https://www.technologyreview.com/2026/10/28/1147709/creating-ai-value-with-enterprise-context/
¿Te ha interesado esta noticia?
Recibe cada mañana el resumen de IA y sociedad directo en tu email.
Suscríbete gratis →