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La diferencia entre las funcionalidades de IA y la infraestructura preparada para IA
La línea entre una funcionalidad y la infraestructura es fácil de perder cuando cada demostración de producto comienza con la IA. Ambas implican IA, ambas cuestan dinero y ambas se presentan como lo que hace que una empresa esté preparada para el futuro.
Una funcionalidad de IA mejora una tarea dentro de un sistema. La infraestructura preparada para IA es la capa subyacente a los productos que permite a la IA ver y actuar en todos ellos a la vez. Esa distinción es importante, pero por sí sola es incompleta.
Hay un tercer elemento del que ambos dependen, y la mayoría de las empresas lo omiten mientras discuten sobre los dos primeros. Nombrarlo cambia la forma en que una empresa debería evaluar cualquier compra de IA, por lo que vale la pena analizar los tres por separado.
¿Qué se considera una funcionalidad de IA?
Una funcionalidad de IA es una capacidad integrada en un producto para mejorar una tarea. El CRM que resume una llamada, el PIM que autoetiqueta una imagen, la herramienta de análisis que redacta un resumen en lenguaje sencillo de un gráfico. Cada una es útil y vale la pena tenerla. Pero cada una de ellas opera únicamente con los datos de su propio sistema. La IA del CRM no puede ver el almacén. La IA del PIM no puede ver el historial de pedidos. Una funcionalidad es inteligente en su propio ámbito de negocio y ciega a todo lo que está fuera de él.
¿Por qué las funcionalidades de IA no equivalen a una infraestructura preparada para IA?
Porque las funcionalidades residen dentro de los sistemas, y estos permanecen desconectados. Añadir una funcionalidad de IA a un CRM hace que el CRM sea más inteligente con sus propios datos. No hace nada con respecto al hecho de que el CRM no puede acceder al ERP o al almacén. Compre diez de estas funcionalidades y el resultado serán diez islas de inteligencia local, cada una ciega a las demás.
La infraestructura preparada para IA es lo que derriba esos muros. Es la capa que permite a una IA leer datos actuales de toda la empresa y actuar en varios sistemas a la vez, en lugar de uno por uno. Poner esa capa en marcha es precisamente lo que implica construir una arquitectura de e-commerce preparada para IA. El salto que las empresas dan demasiado rápido es de "esta herramienta tiene IA" a "esta herramienta nos prepara para la IA". Lo primero es una funcionalidad. Lo segundo necesita la capa subyacente, y esa capa necesita algo sobre lo que funcionar.
El elemento que la mayoría de las empresas omiten es un fundamento de datos preparado para IA
Tanto una funcionalidad como la infraestructura que la sustenta necesitan algo sobre lo que actuar, y ese algo es un fundamento de datos preparado para IA: datos limpios, coherentes y actuales, extraídos de toda la empresa. Esta es la parte que se omite, porque es la menos visible en una demostración y la más difícil de vender como producto.
Su ausencia es lo que limita silenciosamente todo lo demás. Una funcionalidad sin datos fiables trabaja con una porción limitada y a menudo desactualizada. Una infraestructura sin datos fiables no tiene nada seguro que transportar entre sistemas. Esta es la misma limitación que se aborda en por qué la IA es tan inteligente como tus datos, donde el límite de la IA no es el modelo, sino el estado de los datos que lo sustentan. Si el fundamento es correcto, tanto las funcionalidades como la infraestructura empiezan a dar resultados. Si se omite, ninguna de las dos lo hará, independientemente de lo que se haya gastado en ellas.
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