La introducción de IA en las empresas, el estándar ha pasado de ser una "demostración" a una "integración y resultados operativos"

Las empresas que introducen inteligencia artificial están pasando rápidamente de una etapa dominada por la “expectativa” a una situación que valora los resultados prácticos.
Algunos análisis señalan que, hoy en día, la clave del éxito o fracaso no radica tanto en el modelo en sí, sino en si puede integrarse de manera natural en los sistemas existentes y en cómo equilibrar el diseño automatizado con el papel de las personas.

La empresa de servicios de datos y AI Quantiphi explicó en el evento reciente “Phi Moments @ Next” que, para que la IA se traduzca en resultados laborales concretos en el entorno empresarial, no basta con el rendimiento del producto.
Ishaan Aggarwal, director del departamento de experiencia del cliente de Quantiphi, afirmó que, aunque las licencias de software pueden ofrecer funciones, en última instancia, es el rol del socio de ingeniería el que explora su potencial.
Quantiphi enfatizó que su ventaja radica en un “acelerador” que aumenta la velocidad de desarrollo y en una capa de orquestación que reduce la pérdida de contexto, permitiendo que la IA colabore en múltiples plataformas.

El enfoque centrado en la experiencia del cliente como punto de partida para la integración de IA

La colaboración entre Quantiphi y Five9, una empresa de centros de contacto en la nube, ha recibido atención por centrarse en la “experiencia del usuario final” en lugar de en la venta técnica.
Ray Dean, vicepresidente del departamento de aceleración del mercado en la nube de Five9, explicó que establecer objetivos claros y construir consenso entre los equipos aumenta la confianza y la capacidad de ejecución.

El núcleo está en la “integración sin fisuras”, es decir, en agregar funciones de IA sin perjudicar la experiencia del cliente.
Esto significa que, para las empresas, más importante que las funciones adicionales de IA es si pueden traducirse directamente en resultados sin alterar los flujos de trabajo existentes.

En Indonesia, la “soberanía digital” se convierte en la palabra clave para la expansión de la IA

La colaboración entre la compañía de telecomunicaciones indonesa Indosat Ooredoo Hutchison y Quantiphi muestra cómo la IA puede vincularse con la competitividad digital a nivel nacional.
Harshini Infanta, representante de Quantiphi, explicó que el enfoque está en combinar infraestructura de IA de vanguardia, comprensión local y capacidades de ingeniería para crear cambios que los ciudadanos puedan sentir de manera tangible.

Vishal Gupta, director de transformación tecnológica y compras de Indosat, calificó el cambio como una reconfiguración organizacional, no solo una actualización tecnológica.
Esto confirma que, en la transformación de IA, la dirección de los altos ejecutivos debe establecerse antes que las operaciones de primera línea.

En el sector de la salud, se valoran más los resultados para los pacientes que las “ganancias”

En la colaboración con Highmark, filial de Highmark Health, el objetivo centrado en el paciente ocupa un lugar prioritario.
Dinesh Kabaleeswaran, responsable de ventas en Norteamérica de Quantiphi, afirmó que, en lugar de centrarse en la rentabilidad a corto plazo, es crucial priorizar el impacto en los pacientes y los resultados médicos reales.

Nik Acheson, vicepresidente de estrategia de datos, arquitectura e ingeniería de Highmark Health, explicó que buscan aprovechar insights basados en datos y experiencia intersectorial para mejorar la accesibilidad médica y anticipar las necesidades de los pacientes.
Esto indica que la IA en salud está evolucionando desde la automatización sencilla de consultas hacia una mejora simultánea en la calidad del servicio y la eficiencia operativa.

En el entorno industrial, el equilibrio entre innovación y eficiencia operativa es clave

En el caso de la colaboración con Honeywell International ($HON), se destacó la importancia de equilibrar la innovación en IA con la estabilidad operativa.
Quantiphi mejoró la velocidad de innovación mediante capacidades de IA, mientras que Honeywell, con su experiencia en automatización industrial y control, adaptó esas innovaciones a operaciones en campo.

El resultado se refleja en mejoras en el rendimiento de activos y en la seguridad de los procesos industriales.
Ankur Manake, responsable de datos y IA en Honeywell Forge, afirmó que en entornos industriales complejos, estos “indicadores estrella del norte” son la medida del éxito de la IA.
Esto implica que los estándares de evaluación de la IA ya no se centran solo en funciones llamativas, sino en la mejora de los KPI en campo.

La industria de los videojuegos se enfoca en la retención de usuarios, no en “gestión de tickets”

La plataforma de soporte al cliente en videojuegos Helpshift, para minimizar fricciones en el soporte, colaboró con Quantiphi.
Ram Kasi, responsable de negocios de GCP en EMEA de Quantiphi, explicó que la experiencia en transformación de centros de contacto ha sido fundamental para aplicar tecnologías de IA en producción de manera estable y rápida.

Erik Ashby, director de investigación de productos en Helpshift, afirmó que el objetivo no es solo gestionar tickets de consulta, sino que los usuarios vuelvan a jugar lo antes posible.
Esto indica que los estándares de rendimiento de los agentes de IA se están desplazando de la cantidad de consultas internas a la satisfacción del usuario y la reducción de la pérdida de clientes.

La migración de datos compleja también depende de “socios confiables”

La editorial con 219 años de historia, John Wiley & Sons, abordó el problema de la dispersión de datos mediante colaboración con Quantiphi y Google Cloud.
Mehul Trivedi, vicepresidente del grupo de tecnología de Wiley, afirmó que la migración de más de 30,000 tablas y 300 TB de datos, que normalmente tomaría 2 años, se redujo a entre 6 y 9 meses.

Sin embargo, el verdadero desafío no es solo la migración a la nube.
Debopriyo Nag, responsable de análisis de datos en Quantiphi, señaló que es más importante contextualizar los datos fragmentados de décadas para que la IA pueda utilizarlos efectivamente.
En última instancia, la competitividad de la IA empresarial no depende solo del modelo, sino del diseño de la organización y la integración de datos.

El mercado de IA pasa de “mostrar” a “verificar resultados”

Este caso demuestra que el mercado de IA empresarial ya no se limita a demostraciones impresionantes.
Solo cuando la IA puede abordar temas centrales en diferentes industrias —como experiencia del cliente, soberanía digital, resultados en salud, seguridad industrial, retención de usuarios y modernización de datos— su valor se valida.

Desde una perspectiva de mercado, lo que ahora importa no es solo la IA en sí, sino “cómo se conecta, cómo se opera y qué resultados produce”.
En lugar de presentaciones tecnológicas llamativas, la “integración sin fisuras” y los resultados medibles se están convirtiendo en los nuevos estándares para la adopción de IA.