Datos empresariales, motor de la IA

Los grandes modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o LlaMa han demostrado un enorme potencial, pero su éxito depende de un factor clave: los datos empresariales.

Sin información de calidad, incluso la IA más avanzada pierde precisión y utilidad. Aquí es donde los datos empresariales estructurados se convierten en el nuevo oro digital, proporcionando el combustible que impulsa una innovación más profunda y relevante para las compañías.

Más allá de los grandes modelos: el valor de los datos empresariales

Estamos acostumbrados a medir la potencia de la IA en términos de terabytes de texto y miles de millones de parámetros. Por ejemplo, GPT-3 se entrenó con 45 TB de información. Sin embargo, estos modelos generalistas solo pueden ofrecer respuestas basadas en datos públicos y genéricos, dejando fuera el activo más valioso para las empresas: su propia información estructurada.

Los datos estructurados, organizados en bases de datos empresariales, permiten a la IA detectar patrones, predecir tendencias y automatizar decisiones con mayor precisión. Este tipo de información es la que realmente transforma sectores como la distribución, las finanzas o la logística, ofreciendo soluciones adaptadas a cada negocio.

Crear puentes entre datos y conocimiento

Compañías como SAP han entendido esta necesidad y están apostando por modelos diseñados para integrar IA con datos empresariales. Su herramienta SAP Knowledge Graph actúa como un puente entre datos estructurados y lenguaje natural, permitiendo a las empresas explotar al máximo su información interna y tomar decisiones más inteligentes.

En términos prácticos, la IA de SAP ya genera valor real para más de 34.000 clientes en la nube, con más de 130 casos de uso aplicados en sectores clave. Desde automatizar tareas manuales en el área financiera hasta personalizar campañas de marketing y optimizar la cadena de suministro, la IA empresarial está redefiniendo la eficiencia operativa.

Los agentes autónomos: el futuro de la IA empresarial

Además de su integración con datos estructurados, SAP ha desarrollado Joule, un copiloto de IA diseñado para trabajar dentro de su ecosistema de aplicaciones. A diferencia de herramientas externas, Joule comprende el contexto empresarial, respetando los accesos y protocolos de seguridad de cada compañía.

Por otro lado, SAP está explorando la creación de agentes autónomos de IA, sistemas que pueden ejecutar flujos de trabajo complejos sin intervención humana. A través de un sistema multiagente, cada IA se especializa en una tarea concreta, desde gestión financiera hasta logística o recursos humanos, colaborando para maximizar la eficiencia empresarial.

El liderazgo de SAP en IA empresarial no es casualidad. La compañía mantiene alianzas estratégicas con Google Cloud, Microsoft, NVIDIA, AWS y Meta, incorporando modelos de IA en sus soluciones clave. Por ejemplo:

  • Microsoft Copilot permite integrar datos de SAP con la suite de Microsoft 365.
  • Google Cloud ayuda a optimizar la planificación de la cadena de suministro.
  • NVIDIA aporta aceleración de hardware para potenciar el rendimiento de la IA en aplicaciones empresariales.

La IA sin datos empresariales es solo una promesa

Los modelos de IA generalistas han marcado un antes y un después en la tecnología, pero su verdadero potencial solo se materializa cuando se combinan con datos empresariales precisos, actualizados y relevantes. Empresas como SAP están liderando esta transformación, construyendo el puente entre la inteligencia artificial y la realidad operativa de los negocios. La próxima gran revolución no vendrá solo de modelos más grandes, sino de modelos más inteligentes, alimentados con el conocimiento real de las organizaciones.

Fuente: Invertia