Artipisyal na katalinuhan bilang isang cross-cutting at strategic lever

Informatec Digital » Kayamanan » Artipisyal na katalinuhan bilang isang cross-cutting at strategic lever

La Ang artificial intelligence ay nakapasok sa puso ng mga organisasyon sa bilis na ilang taon lang ang nakalipas ay tila science fiction. Hindi na ito ang eksklusibong domain ng mga tech giant o R&D team na may tuluy-tuloy na stream ng mga PhD: ngayon ito ay nasa CRM, marketing, operations, analytics, software development, at maging sa kung paano namin sinusukat ang reputasyon ng isang brand.

Noong 2026, Ang AI ay umuusbong bilang isang cross-cutting, strategic, at radically transformative layer. para sa mga negosyo at pampublikong administrasyon. Lumipat kami mula sa mga pilot test at nakahiwalay na proyekto patungo sa isang yugto ng industriyalisasyon: AI bilang isang pangunahing imprastraktura, na isinama sa mga proseso End-to-end, pinamamahalaan ng pamantayan sa kalidad at kaligtasan, at naaayon sa napakalinaw na layunin ng negosyo.

Isang cross-cutting na artificial intelligence na naroroon sa lahat ng sektor

Sa huling dalawang taon, ang Ang pag-unlad ng artificial intelligence ay nasira ang mga teknikal at kultural na hadlangAng dating isang halos pang-eksperimentong hamon, na may malaking kawalan ng katiyakan at mga bahagi ng pananaliksik, ay mga solusyon na ngayon na sinusuportahan ng mga mature na platform, mga pre-trained na modelo, at naa-access na mga tool para sa hindi gaanong teknikal na mga profile.

Ayon sa maraming ulat, malapit sa 20% ng mga kumpanyang Espanyol ay gumagamit na ng mga AI system sa kanilang pang-araw-araw na operasyonAt ang bilang na iyon ay patuloy na lumalaki. Nangangahulugan ito na parehong nagtatrabaho ang mga teknikal na koponan at mga propesyonal sa negosyo... matalinong katulong, automation at data models na Ino-optimize nila ang mga panloob na proseso, isinapersonal ang mga karanasan, at pinapagana ang mga bagong modelo ng negosyo.

Ang mga propesyonal na profile ay nag-iba-iba din: ngayon ang mga pangunahing numero ay kinabibilangan ng AI Engineer, mga arkitekto ng data, at ang Mga developer ng software ng AIna nagtatrabaho sa isang koordinadong paraan sa marketing, sales, finance, at human resources. Ang resulta ay isang higit na cross-functional na pakikipagtulungan, na may mas maliksi at multidisciplinary development cycle.

Ang lahat ng ito ay isinasalin sa a masa at normalized na pag-aampon ng AIHindi na ito itinuturing na kakaiba, ngunit bilang isang pang-araw-araw na tool para sa paggawa ng mga desisyon na may mas mahusay na kaalaman, pag-automate ng mga nakagawiang gawain, at pagsuporta sa pagkamalikhain ng koponan.

Patungo sa teknolohikal na kapanahunan: Ang AI ay hindi na pang-eksperimento

Ang abot-tanaw ng 2026 ay humuhubog upang maging a turning point patungo sa teknolohikal na kapanahunan ng artificial intelligenceNagsisimula nang tratuhin ng mga organisasyon ang mga AI system tulad ng mga tao. software kritikal: na may mga pamamaraan ng engineering, mahigpit na pagsubok at napakalinaw na pamantayan ng kalidad.

Ang mga kumpanya ay inuuna ang pagbuo ng matatag, nasusukat, at maaasahang mga produkto ng AIna maaaring umunlad sa paglipas ng panahon nang hindi nasisira sa unang tanda ng problema. Papasok na tayo sa panahon ng kumpletong pagsubok, sistematikong pagpapatunay, at mga advanced na mekanismo ng kontrol para sa upang magarantiya ang pare-pareho, masusukat at napapanatiling mga resulta sa produksyon.

Kabilang dito ang pagbuo ng mga balangkas ng mga modelo ng pamamahala, kakayahang masubaybayan ng desisyon, at pangangasiwa ng taoLalo na kapag pinag-uusapan natin ang mga sensitibong kaso ng paggamit gaya ng panganib sa pananalapi, kalusugan, relasyon sa customer, o kritikal na pamamahala sa imprastraktura. Ang AI ay hindi na maging isang laboratoryo na "laruan" at nagiging mahahalagang imprastraktura ng pagpapatakbo ng negosyo.

Kaayon, ang isang mas malinaw na madiskarteng pananaw ay tumatagal: Ang AI ay isinama bilang isang pahalang na layer na nag-uugnay sa data, mga proseso, at mga desisyon. sa totoong oras, sa halip na maging isang hanay ng mga nakahiwalay na solusyon. Mula sa unang pakikipag-ugnayan sa customer hanggang sa logistik o back office, sinisimulan ng AI na ipahayag ang buong daloy ng impormasyon.

Mga Trend para sa 2026: hyper-personalization, automation, at mga intelligent na ahente

Sa 2026 makikita natin kung paano ang Ang hyper-personalization at advanced na automation ay nagiging sentro sa ebolusyon ng AIHindi na sapat ang malawak na pagse-segment o mga static na panuntunan: ang mga algorithm ay nag-cross-reference sa makasaysayang gawi, real-time na konteksto, lokasyon, mga pakikipag-ugnayan sa social media, at transactional na data upang iangkop sa user nang halos real time.

Ito ay gagawing posible mga dynamic na digital na karanasan na nagbabago ayon sa intensyon at konteksto mula sa pananaw ng gumagamit. Ia-activate ang mga marketing campaign kapag may mga signal ng conversion na may mataas na posibilidad, lalabas ang mga rekomendasyon bago ipahayag ng customer ang kanilang pangangailangan, at ang mga paglalakbay ay isasaayos nang flexible salamat sa mga advanced na predictive na modelo.

Kasabay nito, ang Ang automation ng negosyo ay aabot sa buong prosesohindi lamang sa ilang mga gawain. Maraming kumpanya ang lilipat mula sa pag-automate ng maliliit, nakahiwalay na aktibidad patungo sa muling pagdidisenyo ng mga proseso. End-to-end na may AI: mula sa pag-ingest ng data hanggang sa pinal na desisyon, umaasa sa maraming modelo at mga coordinated na ahente.

Ang isang pangunahing elemento ay ang autonomous na mga ahente at multi-agent ecosystemMagagawa ng mga system na ito na bigyang-kahulugan ang data, magsagawa ng mga kumplikadong gawain, at makipagtulungan sa isa't isa sa loob ng organisasyon: ang ilan ay mag-o-optimize ng mga benta, ang iba ay hahawak ng mga pagtatanong, ang iba ay magsusuri ng mga panganib o makabuo ng nilalaman, makipagpalitan ng konteksto upang mapanatili ang isang tuluy-tuloy na karanasan.

Salamat sa diskarteng ito, Magiging maayos at walang alitan ang pakikipagtulungan sa pagitan ng mga tao at ahente.Magagawa nating magsimula ng pakikipag-ugnayan sa isang tao, ipagpatuloy ito sa isang ahente, at bumalik sa isang tao nang hindi nawawala ang pag-uusap o tono ng brand. Sa CRM, halimbawa, ito ay mangangahulugan ng malaking pagpapabuti sa mga oras ng pagtugon, pagkakapare-pareho ng mensahe, at pag-personalize.

Generative AI bilang isang malikhain at produktibong makina

Isa sa pinakamakapangyarihang uso ay ang Pagsasama-sama ng generative AI bilang isang creative lever sa negosyoIto ay hindi lamang tungkol sa bumuo ng mga larawan, audio o videongunit sa halip na gumawa ng mga produkto, serbisyo, mga panukala ng halaga at nilalaman na iniayon sa konteksto ng bawat kumpanya at bawat kliyente.

Ang mga kasalukuyang generative na modelo ay may kakayahang pag-aralan ang malalaking volume ng hindi nakaayos na impormasyon (mga komento sa social media, mga forum, mga pagsusuri, mga transcript ng tawag) at gawing mga ideyang naaaksyunan ang mga ito: mula sa mga konsepto ng kampanya hanggang sa mga mensaheng iniakma sa mga partikular na segment.

Ang tunay na rebolusyon ay nakasalalay sa katotohanang iyon Umaasa ang pagkamalikhain sa napakalaking dami ng data sa halip na sa intuwisyon lamang ng taoAng pag-detect ng mga pattern, pag-asa sa mga uso sa pagkonsumo, at pagtulad sa mga senaryo ng pagtugon ay nagbibigay-daan para sa disenyo ng mga diskarte na mas malapit na nakahanay sa totoong merkado.

Higit pa rito, nagsisimula nang makabuluhang baguhin ng generative AI ang cycle ng pagbuo ng softwarePinapabilis ng mga espesyal na tool ang dokumentasyon, disenyo ng pagsubok, pagsusuri sa seguridad, pagsusuri sa pagganap, at pagbuo ng code. Sa ilang mga kaso, ang mga makabuluhang pagpapabuti ay nakakamit. mga pagbawas ng hanggang 90% sa oras na ginugol sa mga gawaing dokumentaryo o pagsulat ng ulatpagpapalaya sa mga koponan na tumuon sa arkitektura, disenyo ng produkto, at mga desisyon sa kalidad.

Ang kumbinasyong ito ng creative automation at strategic data vision Gagawin nito ang pagkakaiba sa pagitan ng mga kumpanyang gumagamit lamang ng AI bilang pandagdag at sa mga naglalagay nito sa core ng kanilang diskarte sa produkto, marketing, at teknolohikal na pag-unlad.

Advanced na automation at matatalinong katulong sa buong enterprise

Sa mga unang taon ng pag-aampon, maraming kumpanya ang naglimita sa kanilang sarili sa pagsubok ng AI sa napakalimitadong pilot programSa pamamagitan ng 2026, ang larawan ay iba na: AI-based automation ay magiging isang cross-cutting reality, konektado sa malalaking sistema. ubod at naaayon sa mga layunin ng negosyo.

Ang mga matatalinong katulong ay umalis mula sa pagsagot sa mga simpleng tanong hanggang kumilos bilang mga tunay na digital collaboratorPinamamahalaan nila ang mga iskedyul, naghahanda ng mga ulat, nakikilala ang mga pagkakataon sa negosyo, at nagsisilbing unang punto ng pakikipag-ugnayan sa mga customer at supplier, na may mga rate ng katumpakan na lampas sa mga mas lumang chatbot na nakabatay sa panuntunan.

Sa mga larangan tulad ng pananalapi o logistik, sinusuri na ng AI milyon-milyong mga transaksyon at kaganapan upang makakita ng panloloko sa real time, i-optimize ang mga ruta ng pamamahagi, o asahan ang mga insidente. Sa marketing, pinoproseso ng mga algorithm ang mga opinyon, pagsusuri, at pagbanggit sa social media upang kunin ang mga signal na nagbibigay-daan magdisenyo ng hyper-personalized at mas kumikitang mga kampanya.

Ang isang direktang kahihinatnan ay ang makabuluhang pagbawas sa mga oras ng paglutas ng insidente sa mga kritikal na sistemaSa pamamagitan ng mga modelo ng pagsasanay na may makasaysayang data ng serbisyo, ang mga average na oras ng resolution ay binabawasan ng humigit-kumulang 30%, na may direktang epekto sa availability ng system at sa kasiyahan ng mga customer at panloob na user.

Higit pa rito, nagiging susi ang AI sa modernisasyon ng mga legacy systemBinibigyang-daan kami ng awtomatikong pagsusuri ng napakalaking codebase na maunawaan ang mga dependency, tunay na arkitektura, at kritikal na mga punto sa isang bahagi ng oras na kinakailangan dati, na ginagawang mabubuhay ang mga proyekto ng modernisasyon na hanggang kamakailan ay itinuturing na hindi magagawa dahil sa gastos, panganib, o tagal.

Hyper-personalization sa marketing at benta

Ang lahat ay tumuturo sa 2026 na inaalala bilang taon kung saan Ang pag-personalize sa marketing at mga benta ay umabot sa isang hindi pa nagagawang antasLilipat tayo mula sa malawak na pagse-segment at simpleng rekomendasyon patungo sa mga makinang may kakayahang asahan kung ano ang kailangan ng bawat tao at kapag handa na silang tumanggap ng mensahe o alok.

Susuriin ng mga algorithm real-time na mga pattern ng pagkonsumo at iuugnay ang mga ito sa konteksto (lokasyon, device, oras ng araw), kasaysayan ng pakikipag-ugnayan, at mga signal mula sa social media o iba pang mga channel. Ito ay gagawing posible mga nauugnay na komunikasyon sa eksaktong sandali kung saan ang user ay nagpapakita ng mas malaking propensidad na mag-convert.

Ang epekto ay lalampas sa pagtaas ng mga benta: kakayahang bumuo ng mga personalized at pare-parehong relasyon Palalakasin nito ang tiwala at katapatan, mga kritikal na asset sa isang kapaligirang puspos ng advertising. Ang katapatan ng customer ay magiging isang top-tier na competitive advantage.

Kasabay nito, makikita ng mga sales team na nagbago ang kanilang paraan ng pagtatrabaho. Hindi na sila aasa mga hindi napapanahong database o mga generic na ulatngunit sa halip ay 360° view na binuo mula sa pinagsama-samang structured at unstructured na data. Ito ay magpapahintulot sa kanila gumawa ng mas matalinong mga desisyonupang mas bigyang-priyoridad ang mga pagkakataon at iakma ang mensahe sa real time.

Ang pinakakitang kahihinatnan ay a makabuluhang pag-optimize ng pamumuhunan sa advertisingTinatantya na ang advanced na pag-personalize ay makakabawas sa paggastos sa mga hindi epektibong campaign nang humigit-kumulang 40%, sa pamamagitan ng pagtutuon ng pamumuhunan sa mga tunay na interesadong madla at lubos na naka-target na mga mensahe.

Convergence ng AI, IoT, at edge computing

Ang isa pang pangunahing vector ng pagbabago ay ang pagsasama sa pagitan ng artificial intelligence, Internet of Things (IoT), at edge computingHanggang ngayon, maraming pagpapatupad ang umusad nang hiwalay, ngunit ang darating ay isang tunay na pagkakaisa sa industriyal, enerhiya, logistik, pangangalagang pangkalusugan, at urban na kapaligiran.

Nakabuo na ang mga konektadong device napakalaking dami ng real-time na dataAt nagbibigay-daan ang pagpoproseso sa gilid para sa on-site na pagsusuri, nang hindi palaging umaasa sa cloud. Binabawasan nito ang latency sa mga millisecond, na mahalaga para sa mga application gaya ng mga konektadong sasakyan, smart grid, at pang-industriyang makinarya.

Sa isang planta ng produksyon, halimbawa, ang libu-libong mga sensor ay maaaring patuloy na subaybayan ang katayuan ng mga makinaSa pamamagitan ng lokal na pagsusuri ng data, ang AI ay makaka-detect ng kaunting mga deviation, mahuhulaan ang mga pagkabigo, at i-activate ang mga awtomatikong pagsasaayos bago lumaki ang isyu, na pumipigil sa magastos na downtime.

Sa pangangalagang pangkalusugan, ang mga naisusuot na device at konektadong medikal na kagamitan ay maaari bigyang-kahulugan ang mga biomedical signal sa malapit na real time, nag-aalok ng mga maagang babala nang hindi nangangailangan ng permanenteng koneksyon o patuloy na pagpapadala ng data sa isang sentral na server.

Makikinabang din ang mga matalinong lungsod: ang mga sistema ng transportasyon, ilaw, at pamamahala ng basura ay gagawa ng mga lokal na desisyon batay sa mga algorithm ng AI. pagbabawas ng mga gastos sa enerhiya at pagpapabuti ng kalidad ng buhay para sa mga mamamayanAng hamon, gayunpaman, ay ang palakasin ang cybersecurity, dahil ang mas maraming distributed processing ay nagpapahiwatig ng mas maraming potensyal na punto ng pag-atake.

Digital Spain 2026 at ang pampublikong diskarte sa AI

Sa antas ng institusyonal, ang Ang agenda ng Spain Digital 2026 ay pinagsama-sama bilang roadmap ng digital transformation ng bansaIto ay isang update ng diskarte na inilunsad noong 2020 na nagsasama ng mga priyoridad para sa mga darating na taon at nagdaragdag ng dalawang cross-cutting axes: ang PERTE (Strategic Projects for Economic Recovery and Transformation) at ang RETECH initiative, na nakatuon sa mga high-impact na digital na proyekto na iminungkahi ng mga autonomous na komunidad.

Sa nakalipas na ilang taon, nagkaroon ng malakas na pagtulak sa Pamumuhunan sa koneksyon, R&D, digitalization ng pampublikong administrasyon at suporta para sa mga SMEsuportado ng European recovery funds. Ang bahagi ng mga mapagkukunang ito ay inilaan sa pagpapalakas ng mga digital na kasanayan ng mga mamamayan at pag-modernize ng pampublikong sektor teknolohikal na imprastraktura.

Gumaganap ang Digital Spain 2026 tatlong pangunahing dimensyon: imprastraktura at teknolohiya, ekonomiya at taoPinapanatili nito ang sampung strategic axes (connectivity, 5G, cybersecurity, data economy at AI, digital public sector, kumpanya, driving sector, audiovisual hub, digital skills at digital rights) at nagdaragdag ng dalawang cross-cutting axes na nakatutok sa malalaking proyekto at teritoryal na network ng teknolohikal na espesyalisasyon.

Kabilang sa mga pinaka-kaugnay na layunin, ang mga layunin tulad ng mga sumusunod ay namumukod-tangi: ginagarantiyahan ang high-speed broadband coverage para sa halos buong populasyon, para pamunuan ang 5G rollout sa Europe, palakasin ang cybersecurity ecosystem at tiyaking hindi bababa sa 25% ng mga kumpanyang Espanyol ang gumagamit ng artificial intelligence at malaking data sa loob ng limang taon.

Ang diskarte ay kinukumpleto ng mga partikular na plano tulad ng National Digital Skills Plan, National Cybersecurity Plan, Public Administration Digitalization Plan o ang mga programa para i-promote ang digitalization ng mga SME, lahat ng mga ito ay may mahalagang papel para sa AI bilang isang lever para sa pagbabago.

Industrialization ng AI: pamamahala, seguridad, at mga bagong tungkulin

Habang inilalagay ng mga organisasyon ang AI sa sukat, nagiging mahalaga ito paglipat mula sa hindi makontrol na pag-eeksperimento tungo sa isang industriyalisadong modelona may malinaw na mga balangkas para sa pamamahala, seguridad, at pananagutan.

Kasama sa paglipat sa isang "AI-Centric" na diskarte isama ang AI sa bawat nauugnay na proseso, sa mga system ubod at sa mga modelo ng desisyonpagtiyak na ang lahat ng ito ay nakakatugon sa mga kinakailangan sa pag-audit, pagpapaliwanag, at kontrol. Ang mga kumpanyang nakakamit nito ay magagawang tumpak na sukatin ang epekto ng AI at palawakin ang paggamit nito nang may mas kaunting panloob na pagtutol.

Sa kontekstong ito, Ang mga autonomous na ahente ay kumakatawan sa susunod na evolutionary leapHindi na lang tayo nagsasalita tungkol sa mga modelong gumagawa ng mga rekomendasyon, ngunit tungkol sa mga sistemang may kakayahang magsagawa ng mga kongkretong aksyon sa loob ng mahusay na tinukoy na mga limitasyon, tulad ng muling paglalaan ng mga badyet, pag-prioritize ng mga insidente, o pagsasagawa ng mga simpleng operasyong pinansyal.

Pinipilit tayo nitong magdisenyo napakalakas na mga balangkas ng pamamahalaKinakailangang tukuyin kung ano ang magagawa ng bawat ahente, sa ilalim ng anong mga patakaran, kung ano ang pangangasiwa ng tao, at kung anong mga mekanismo ng traceability. Ang mga inisyatiba tulad ng panloob na "mga marketplace ng ahente" ay umuusbong, na nagbibigay-daan para sa kanilang pag-deploy sa ilalim ng sentralisadong kontrol at naaayon sa responsableng mga prinsipyo ng AI.

Ang lahat ng ito ay may direktang epekto sa merkado ng paggawa: ang mga tungkulin ay muling na-configure at may mga bagong lalabas mga bagong profile na dalubhasa sa disenyo, pag-deploy, at pagsubaybay ng mga AI systemMalayo sa pag-aalis ng dimensyon ng tao, inililipat ng AI ang mga tao patungo sa mas mataas na halaga ng mga gawain: diskarte, relasyon sa customer, pagkamalikhain, pamamahala sa panganib, at kumplikadong paggawa ng desisyon.

Sa ganitong senaryo, ang Ang teknolohikal at pang-organisasyon na kapanahunan ang magiging mapagpasyang salik.Ang mga organisasyong nagsasama-sama ng AI sa kabuuan, na may malinaw na layunin at may kasanayang talento, ang siyang mangunguna sa pagiging mapagkumpitensya, pagiging produktibo at pagtugon sa isang lalong nagbabagong kapaligiran.

Ang lahat ay tumuturo sa artificial intelligence na nagiging matatag bilang ang axis na nagsasaad ng data, proseso at desisyon sa mga kumpanya at administrasyonAng halaga nito ay nakikita na: pinapabuti nito ang mga timeline, binabawasan ang mga gastos, nagbubukas ng mga bagong modelo ng negosyo, at nagbibigay-daan para sa mas tumpak na pagsukat ng mga intangibles gaya ng reputasyon at tiwala. Sa mga darating na taon, ang pagkakaiba sa pagitan ng pag-atras at pangunguna ay nakasalalay sa katapangan na i-deploy ito sa buong board, sa estratehikong paraan, at may mabuting pamamahala, na lumilipat mula sa mga nakahiwalay na pagsubok tungo sa responsable, pang-industriyang pag-aampon.

Kaugnay na artikulo:

Lahat tungkol sa Generative Artificial Intelligence: kung paano ito gumagana, ginagamit, at mga panganib