Desde la década de 1980, el modelo de negocio de la consultoría ha impulsado el crecimiento del sector hasta niveles extraordinarios. Los consultores han seguido estando muy solicitados por su experiencia en la resolución de situaciones complejas, ayudando a las empresas a identificar problemas, formular estrategias y mejorar el rendimiento en áreas como el marketing, la gestión y la tecnología.
Pero ahora, la Inteligencia Artificial generativa está impulsando el cambio más profundo que el modelo de consultoría ha experimentado en décadas, evolucionando de un modelo basado exclusivamente en el trabajo humano hacia uno centrado en activos inteligentes que impulsan el trabajo de los consultores. A diferencia de la consultoría tradicional, basada en procesos manuales, el modelo basado en activos utiliza herramientas para estandarizar determinados aspectos de la resolución de problemas.
Este cambio avanza en dos direcciones. Por un lado, la dinámica del mercado y la velocidad de la innovación están haciendo que la demanda de soluciones basadas en IA para integrarlas en la oferta de consultoría aumente, deseosas de aprovechar los beneficios que promete esta tecnología en cuanto a mayor eficiencia y productividad. En la otra dirección, las consultoras buscan monetizar su propiedad intelectual y su experiencia en modelos de software que mejoren sus servicios y generen ingresos recurrentes.
Servicios que incorporen IA
De acuerdo con el reciente estudio Consulting reimagined, powered by AI, del Institute for Business Value (IBV) de IBM, el 86% de las empresas que contratan consultorías buscan activamente servicios que incorporen IA y activos tecnológicos, y el 89% de los clientes esperan ahora que los servicios de consultoría incorporen IA para mejorar la calidad y la productividad.
Esta convergencia entre la consultoría y la IA generativa se está produciendo en dos niveles. En primer lugar, los consultores pueden aprovechar la IA para potenciar su propia experiencia y ofrecer mejores resultados a los clientes con mayor rapidez. En segundo lugar, pueden utilizar esta experiencia para ayudar a los clientes a aprovechar sus propios datos para perfeccionar modelos de IA generativa específicos. Juntas, estas capacidades están creando un nuevo modelo de consultoría preparado para el futuro.
El modelo tradicional de consultoría se ha caracterizado históricamente por ser intensivo en recursos, guiado por opiniones y con resultados poco predecibles, requiriendo una planificación exhaustiva para anticipar posibles resultados.
La ciencia de la consultoría
Sin embargo, con la IA generativa, la consultoría puede convertirse en una ciencia basada en datos que democratice el conocimiento y mejore la experiencia. Los modelos de IA entrenados con los datos de la empresa pueden realizar pruebas y ajustes iterativos para obtener mejores resultados con mayor rapidez, lo que permite a los consultores colaborar y asociarse abiertamente para integrar las mejores ideas y tecnologías de toda la consultoría.
En IBM, hemos integrado estas capacidades en un enfoque que prioriza al cliente, utilizando herramientas avanzadas basadas en IA para optimizar la entrega de proyectos. Esto permite a los equipos trabajar de manera más eficiente, obteniendo mejores resultados empresariales de forma más rápida y medible.
Estas herramientas ayudan a identificar patrones en las necesidades de los clientes y convertirlos en activos de software impulsados por IA que pueden ayudar a acelerar el tiempo de comercialización. Aunque este enfoque es habitual en las empresas de software, solo hay unas pocas consultoras que puedan ofrecer este tipo de modelo a gran escala.
Gobernanza de la privacidad y la seguridad de los datos
La plataforma también se centra en la confianza, la transparencia y la ética, garantizando una sólida gobernanza de la privacidad y la seguridad de los datos. Además, incluye medidas para mitigar la parcialidad y los flujos de trabajo conformes con la normativa.
Una aplicación muy utilizada para mejorar el intercambio de conocimientos en una empresa de consultoría son los agentes y asistentes basados en IA entrenados con los propios datos de la consultora. Estos agentes pueden acelerar las tareas básicas de consultoría y administración, liberando así tiempo para que los consultores se centren en el trabajo de valor añadido para sus clientes. Por ejemplo, los asistentes del ciclo de vida del desarrollo de software ayudan con diversas tareas, desde el desarrollo de casos de negocio hasta el desarrollo de aplicaciones y la generación de código.
Otra área de gran valor es el desarrollo de productos de software diseñados específicamente para impulsar el valor empresarial y la productividad de la consultoría, y acelerar los resultados en los compromisos con los clientes. Por ejemplo, en el ámbito de los datos, contamos con herramientas y técnicas de código abierto y nativos de la nube que agilizan tareas como la migración de datos, la creación de datos sintéticos y el etiquetado de datos. Con esto, los consultores pueden ayudar a los clientes a crear rápidamente un entorno de datos, adaptado a sus necesidades, ya sea en servidores locales, en la nube o en entornos híbridos.
Ayudar a los clientes a aprovechar la IA y aumentar el ROI
Sabemos que el entusiasmo en torno a la IA ha ido en aumento en los últimos dos años. Sin embargo, implementar la tecnología de forma eficaz y responsable es un proceso complejo que implica tener en cuenta aspectos como la seguridad, el cumplimiento normativo, la gestión del talento y la gobernanza. Por ello, los clientes buscan cada vez más consultores que les ayuden a superar las complejidades y optimizar el retorno de la inversión (ROI).
Una de las formas más eficaces de que las empresas aprovechen las ventajas de la IA generativa al tiempo que reducen los riesgos es utilizar pequeños modelos de lenguajes (SLM) o versiones simplificadas de grandes modelos de lenguaje. A pesar de la atención generalizada que han recibido los grandes modelos de lenguaje (LLM), las organizaciones están descubriendo que los SLM son a menudo más adecuados para la escala y el tipo de tareas que requieren.
Los SLM se construyen a partir de conjuntos de datos más pequeños y con menos parámetros, es decir, las variables internas que el modelo aprende durante el entrenamiento. Son menos complejos, más rentables y eficientes desde el punto de vista energético. Además, también pueden entrenarse más rápido, lo que minimiza el tiempo de despliegue.
El futuro de la consultoría
Además, los SLM ofrecen ventajas significativas en términos de seguridad y privacidad de los datos, lo que los hace especialmente atractivos para las organizaciones que desean entrenar modelos específicos con datos propios. Esto significa que se adaptan mejor a conjuntos de datos más especializados y específicos que no necesitan la potencia de miles de millones de parámetros. Al manejar datos más específicos, también mejoran la trazabilidad y reducen los recursos necesarios para supervisar la gobernanza y la seguridad de los datos.
La naturaleza de código abierto de estos modelos es fundamental para el panorama general de la IA y para las organizaciones en concreto. A nivel macro, la IA de código abierto es la base de un progreso inclusivo y responsable en el sector de la IA, ya que desempeña un papel indispensable en el fomento de la transparencia, la competencia y la colaboración. A nivel organizativo, permite a desarrolladores y consultores ofrecer las soluciones más adecuadas aprovechando otros modelos de terceros e integraciones de ecosistemas.
El impacto de la IA que se está produciendo en el sector de la consultoría no es una revolución, sino una evolución natural, el resultado de años de progreso tecnológico, los cambios del mercado y la búsqueda incesante de las empresas de consultoría por ampliar sus conocimientos y ofrecer un mejor servicio a los clientes.
En IBM, vemos una gran oportunidad en proporcionar a los clientes los modelos de código abierto, el software y la experiencia en consultoría que necesitan para capitalizar la promesa de la IA generativa y maximizar el retorno de la inversión, aprovechando el poder de lo pequeño para ofrecer un mayor valor.
