En el contexto de la inteligencia artificial generativa, los datos desempeñan un papel fundamental, siendo esenciales para su funcionamiento. Para lograr una implementación exitosa de esta tecnología, es crucial contar con acceso a datos relevantes para las operaciones comerciales. Algunos proveedores de software como servicio (SaaS) podrían tener una ventaja en este aspecto debido a la disponibilidad de datos significativos. Aunque la ejecución sigue siendo un factor determinante, la presencia de datos relevantes proporciona a los modelos una base más sólida para su funcionamiento.
ServiceNow fue uno de los pioneros en adoptar la Inteligencia Artificial generativa en el contexto del Software como Servicio (SaaS). La empresa pudo utilizar los datos disponibles en su plataforma para desarrollar modelos enfocados específicamente en las necesidades del negocio.
Según Chris Bedi, CIO, la prioridad es desarrollar una experiencia práctica que facilite la eficiencia laboral de las personas. Bedi expresó su convicción de que la calidad de un modelo radica en su integración con una plataforma funcional y un flujo de trabajo, ya que de lo contrario carecería de sentido.
Según Brent Leary, quien es fundador y analista principal de CRM Essentials, ServiceNow está realizando una estrategia consciente para enfocar su inteligencia artificial en aspectos prácticos. Leary afirmó que el enfoque de ServiceNow en desarrollar su propia plataforma integral de inteligencia artificial generativa les brinda la capacidad de dirigir sus esfuerzos hacia la creación, optimización e integración de flujos de trabajo. Esto podría influir en procesos que abarcan diversos departamentos, áreas y plataformas.
Con el fin de alcanzar este objetivo, la compañía está integrando inteligencia artificial en todas sus operaciones. Bedi clasifica las capacidades generativas de inteligencia artificial de ServiceNow en tres áreas principales.
Uno de los aspectos a considerar es el abordaje sistemático de las solicitudes. Según el autor, al referirse a aquellos que realizan peticiones como solicitantes, ya sean clientes, proveedores o empleados, surge la interrogante sobre cómo facilitar una respuesta rápida a sus requerimientos.
La segunda fase consiste en asistir a los agentes para mejorar su desempeño laboral, sin importar su área de especialización. Según sus palabras, «Ya sea que se desempeñen como agentes de recursos humanos, agentes de tecnologías de la información, o agentes de atención al cliente, estamos facilitando la realización de tareas repetitivas de manera más eficiente, e incluso transfiriéndolas por completo a la maquinaria, lo que resulta en mejoras significativas en la productividad».
La aceleración de la innovación es el último aspecto a considerar. Según Bedi, esta aceleración podría conducir a un nivel avanzado de automatización, como la conversión de texto a código, la automatización de flujos de trabajo a partir de texto, o incluso la implementación de modalidades de trabajo multimodal que permitan a los usuarios realizar acciones como capturar una imagen de un diagrama o de una sesión de lluvia de ideas en la pizarra, para luego convertir esa imagen en un flujo de trabajo.
Adoptar una perspectiva amplia
Según Holger Mueller, analista de Constellation Research, ServiceNow está llevando a cabo la implementación de una estrategia de inteligencia artificial que se distingue por ser una combinación de desarrollo interno, adquisiciones y alianzas. El experto señala que la empresa justifica la adopción de una estrategia tan variada debido a múltiples razones.
Según el testimonio, los clientes de ServiceNow cuentan con diversas alianzas de inteligencia artificial y desean que la empresa las utilice y colabore con ellas. Estas alianzas involucran a compañías como Nvidia y Microsoft, entre otras. Por consiguiente, es necesario desarrollar una automatización de inteligencia artificial propia, dado que los clientes también demandan experiencias de inteligencia artificial preconfiguradas. Por último, se propone combinar el desarrollo interno con la adquisición de recursos para edificar la plataforma.
Según Jeremy Barnes, vicepresidente de productos de IA en ServiceNow, la empresa debe ofrecer una variedad de soluciones que integren diferentes niveles de preparación para la inteligencia artificial por parte de sus clientes. Barnes, quien se unió a la empresa a través de la adquisición de su compañía previa, Element AI, señala que las empresas de mayor tamaño y con un crecimiento acelerado han realizado ajustes organizativos fundamentales para llevar a cabo la transición hacia la digitalización.
Sin embargo, las personas menos experimentadas buscan integrar sus propias soluciones con la asistencia de proveedores de software independientes y proveedores de servicios gestionados para actualizarse y beneficiarse de la inteligencia artificial.
Según Arjun Bhatia, analista financiero de William Blair, las nuevas capacidades de inteligencia artificial son un factor por el cual los clientes muestran disposición a pagar. En un informe publicado en mayo, Bhatia mencionó que ServiceNow ha observado una fuerte demanda de sus nuevos SKU Pro-Plus, ya que las empresas buscan invertir en inteligencia artificial genérica. Además, se ha notado que la empresa ha experimentado pocos descensos en los precios, lo que sugiere que los clientes perciben un valor en dichas capacidades.
Al ritmo de los consumidores
Según el analista de IDC, Stephen Elliot, la empresa ha dedicado más de cinco años a la inversión en inteligencia artificial, inteligencia artificial generativa y el talento relacionado. Como resultado de dicha iniciativa, los clientes están experimentando los beneficios.
En una entrevista, Elliot, los clientes con los que ha interactuado y que utilizan la herramienta ServiceNow, reportan resultados iniciales favorables en términos de retornos comerciales asociados con la reducción de tickets, la síntesis de la base de conocimientos y la optimización de las interacciones cliente-agente virtual. Destacó que aspectos como el coste y la eficiencia del equipo son fundamentales para alcanzar el valor comercial deseado.
Según Bedi, se puede abordar la inteligencia artificial desde dos perspectivas: una de carácter inmediato y otra proyectada hacia el futuro, en la cual la IA adquiera mayor capacidad y se integre más profundamente en las estructuras empresariales. En sus palabras: «La primera perspectiva implica mejoras graduales en los procesos laborales actuales». Bedi visualiza a las empresas empleando la tecnología de IA disponible en la actualidad para optimizar la gestión y organización de sus operaciones.
En el futuro, será especialmente relevante la posibilidad de presenciar un proceso y establecer un enfoque laboral innovador, basado en la inteligencia artificial. Según el experto, se plantea la cuestión de asignar tareas a las máquinas, identificar aquellas que deben ser realizadas por humanos y determinar las labores que podrían resultar interesantes para estos últimos.
Bedi ha implementado estrategias para utilizar la inteligencia artificial en beneficio de sus empleados. La empresa ha desarrollado la plataforma AI Control Tower con el objetivo de ofrecer una experiencia integrada a los desarrolladores internos de aplicaciones. La finalidad es otorgar a los ingenieros la libertad de seleccionar el modelo deseado sin la necesidad de gestionar tareas adicionales, permitiéndoles abordar el proceso de manera personalizada.
En el ámbito de la gestión de Tecnologías de la Información, los modelos son gestionados como cualquier otro elemento de TI. Por consiguiente, un modelo en funcionamiento se considera un activo que debe contar con una postura cibernética y una resiliencia operativa. Es fundamental asegurarse de que el modelo esté operativo cuando sea requerido, evaluando tanto su eficacia como su nivel de adopción.
Según Barnes, esta perspectiva se ajusta al enfoque general que la empresa está implementando para orientar a los clientes hacia una mayor atención en la inteligencia artificial. Según sus palabras: «Estamos transitando de los principales casos de uso de la inteligencia artificial generativa a una reimaginación integral de cada aspecto del proceso laboral. Esto implica la capacidad de abordar tareas de mayor complejidad, empleando herramientas más avanzadas para comprender el funcionamiento de la inteligencia artificial y cómo esta y los seres humanos pueden colaborar en la realización del trabajo».
