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#La revolución silenciosa de la IA: por qué los líderes empresariales deben mirar más allá de los chatbots*17 de septiembre de 2025*En los tres años transcurridos desde que ChatGPT captó la atención mundial, los líderes empresariales se han obsesionado con la IA conversacional como rasgo definitorio de la inteligencia artificial. Las discusiones en las salas de juntas giran inevitablemente en torno a los chatbots, los asistentes virtuales y las aplicaciones de IA generativa. Pero mientras estas tecnologías dominan los titulares, bajo la superficie se está produciendo una transformación más profunda que, en última instancia, puede aportar un mayor valor empresarial.## La inteligencia invisibleLas aplicaciones de IA más impactantes en 2025 no son aquellas con las que sus clientes interactúan directamente. Son los sistemas que optimizan silenciosamente su cadena de suministro, predicen fallos de mantenimiento antes de que se produzcan y ajustan dinámicamente las estrategias de fijación de precios en tiempo real. Estas implementaciones "invisibles" de IA están creando ventajas competitivas que superan con creces los beneficios de los chatbots orientados al cliente: "Invertimos millones en interfaces conversacionales que acapararon la atención de los medios", admite Sarah Chen, CTO del minorista global NextShop. "Pero nuestra inversión más valiosa en IA resultó ser el sistema de previsión que redujo los costes de inventario en un 23% al tiempo que mejoraba la disponibilidad de los productos. No es sexy, pero transformó nuestra economía. "## De la conversación a la orquestaciónEl cambio de paradigma emergente pasa de las aplicaciones aisladas de IA a lo que yo llamo "IA de orquestación": sistemas que coordinan múltiples procesos de negocio simultáneamente, realizando ajustes en tiempo real basados en flujos de datos complejos.Consideremos la empresa de fabricación Apex Industries, que implantó una plataforma de IA de orquestación el año pasado. El sistema ahora gestiona simultáneamente el consumo de energía, la programación de la producción, el control de calidad y la planificación del mantenimiento como un todo integrado en lugar de como funciones separadas. "El valor no está en una sola capacidad de IA, sino en la armonización de muchos sistemas que trabajan en concierto", explica Miguel Herrera, CEO de Apex. "Cuando nuestra IA detecta una ligera desviación de la calidad en una línea de producción, no se limita a señalar el problema, sino que ajusta automáticamente las entradas anteriores, reprograma los flujos de trabajo afectados y recalibra los parámetros de prueba posteriores". ## El nuevo panorama competitivoEsta evolución abre una brecha cada vez mayor entre las empresas que emplean la IA de forma estratégica y las que lo hacen de forma táctica. Las organizaciones que aún persiguen proyectos puntuales de IA -un chatbot por aquí, un motor de recomendaciones por allá- se están viendo superadas por competidores que adoptan un enfoque más holístico. Un análisis de las empresas del S&P 500 revela que aquellas con estrategias de IA integradas en toda la empresa obtuvieron un 14% más de rentabilidad para los accionistas en los últimos 18 meses que las que implementaron iniciativas de IA fragmentadas. ## Reimaginar el liderazgo para la era de la orquestación Para los ejecutivos de la alta dirección, este cambio exige nuevos enfoques de la gobernanza de la IA. El modelo tradicional de iniciativas de IA separadas, propiedad de diferentes unidades de negocio, crea silos tecnológicos que impiden una verdadera orquestación. Las organizaciones con visión de futuro están estableciendo comités de dirección de IA interfuncionales con autoridad para perseguir la integración en toda la empresa. "El reto no es tecnológico, sino organizativo", señala la Dra. Lisa Montgomery, que dirige el Centro de Investigación de IA Empresarial del MIT. "De cara al futuroA medida que nos acerquemos a 2026, es de esperar que disminuyan las aplicaciones de IA independientes y aumenten los sistemas orquestados que desdibujan los límites entre las funciones empresariales tradicionales. La pregunta para los directivos ya no es "¿Qué procesos deberíamos mejorar con la IA?", sino "¿Cómo reimaginamos todo nuestro funcionamiento como un sistema integrado y orquestado por la IA?" Las empresas que respondan a esta pregunta con eficacia definirán la próxima era de la competencia empresarial, en la que la IA más valiosa suele ser la menos visible.

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9 de noviembre de 2025

Sistema de refrigeración Google DeepMind AI: cómo la inteligencia artificial revoluciona la eficiencia energética de los centros de datos

Google DeepMind consigue un -40% de energía de refrigeración en centros de datos (pero solo un -4% de consumo total, ya que la refrigeración es el 10% del total) y una precisión del 99,6% con un error del 0,4% en PUE 1,1 mediante aprendizaje profundo de 5 capas, 50 nodos, 19 variables de entrada en 184.435 muestras de entrenamiento (2 años de datos). Confirmado en 3 instalaciones: Singapur (primer despliegue en 2016), Eemshaven, Council Bluffs (inversión de 5.000 millones de dólares). PUE Google en toda la flota: 1,09 frente a la media del sector: 1,56-1,58. El control predictivo por modelos predice la temperatura/presión de la hora siguiente gestionando simultáneamente las cargas de TI, la meteorología y el estado de los equipos. Seguridad garantizada: verificación en dos niveles, los operadores siempre pueden desactivar la IA. Limitaciones críticas: ninguna verificación independiente de empresas de auditoría/laboratorios nacionales, cada centro de datos requiere un modelo personalizado (8 años sin comercializarse). La implantación, de 6 a 18 meses, requiere un equipo multidisciplinar (ciencia de datos, climatización, gestión de instalaciones). Aplicable más allá de los centros de datos: plantas industriales, hospitales, centros comerciales, oficinas corporativas. 2024-2025: Google pasa a la refrigeración líquida directa para TPU v5p, lo que indica los límites prácticos Optimización de IA.