En el mundo de los negocios en rápida evolución, la toma de decisiones está a punto de un cambio sísmico. Para 2030, la inteligencia artificial (IA) ya no será una herramienta complementaria para el análisis de datos; Será las opciones estratégicas de impulso del motor central en todas las industrias.
La dependencia tradicional de los datos históricos y los informes estáticos es dar paso a los sistemas con IA que analizan continuamente los datos en tiempo real, ofreciendo ideas predictivas y recomendaciones dinámicas.
Desde finanzas y atención médica hasta construcción y bienes raíces, está comenzando la edad de la inteligencia en tiempo real, y las implicaciones para la toma de decisiones son profundas.
De retrospectiva a pensamiento predictivo
Históricamente, las empresas se han basado en datos de aspecto atrasado: informes trimestrales, tendencias históricas y paneles estáticos.
Pero en un informe de 2023 de McKinsey, el 74 por ciento de los líderes empresariales dijeron que creen que la próxima ventaja competitiva vendrá de la toma de decisiones en tiempo real con AI. Este cambio de paradigma ya está tomando forma a medida que las herramientas de IA aprovechan el aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de sensores IoT, plataformas digitales y aplicaciones móviles.
En bienes raíces, por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial ahora analizan las tendencias del mercado, las tasas de ocupación, las necesidades de mantenimiento y los datos de comportamiento del usuario para proporcionar a los desarrolladores y a los administradores de activos. Esto permite decisiones más rápidas y precisas sobre precios, participación del inquilino y asignación de recursos.
Los flujos de datos en tiempo real son la nueva moneda
Lo que distingue el futuro de la toma de decisiones es la transición de actualizaciones periódicas a flujos de datos continuos. Esto permite a las organizaciones cambiar de estrategias reactivas a proactivas. Según una encuesta de Deloitte de 2024, el 61 por ciento de los ejecutivos mundiales dijo que los análisis en tiempo real serán esenciales para navegar por la incertidumbre y responder a las interrupciones del mercado en los próximos cinco años.
En la construcción, las plataformas de inteligencia artificial ya están digitalizando las inspecciones del sitio, el seguimiento de las actualizaciones de progreso en tiempo real y marcando los riesgos antes de que se materialicen. Estas capacidades minimizan el tiempo de inactividad, reducen el retrabajo y habilitan las decisiones basadas en datos desde el campo hasta la sala de juntas.
Impacto entre la industria: agilidad, eficiencia y precisión
Las implicaciones de esta transformación son el sector-agnóstico. En logística, las herramientas de optimización de ruta con IA reducen el consumo de combustible y mejoran los plazos de entrega. En la atención médica, los modelos de IA se están utilizando para el diagnóstico temprano, la planificación del tratamiento y el monitoreo en tiempo real de los vitales del paciente.
Para la construcción y los bienes raíces, el impacto es doble. Primero, la IA agiliza las operaciones mediante la automatización de flujos de trabajo manuales, como la gestión de defectos o el seguimiento de documentos. En segundo lugar, faculta al liderazgo para responder a las demandas del mercado cambiantes y los requisitos reglamentarios más rápido que nunca.
A Estudio de 2023 PwC estimado que la adopción de IA podría impulsar el PIB global hasta en $ 15.7 billones para 2030, con bienes raíces e infraestructura que se espera que se beneficie significativamente de la mayor eficiencia operativa y reducción de riesgos.
Según un informe de 2024 Gartner, solo el 38 por ciento de los ejecutivos de negocios tienen plena confianza en los sistemas de IA de su organización. Imagen: Shutterstock
El cambio hacia sistemas de decisión autónomos
A medida que la IA madura, testigo de un movimiento hacia marcos de toma de decisiones semiautónomos y totalmente autónomos. Estos sistemas, guiados por los límites éticos y la supervisión humana, serán capaces de ejecutar tareas de rutina sin aportes manuales, profesionales liberadores para centrarse en iniciativas estratégicas.
En la gestión de las instalaciones, por ejemplo, la IA puede automatizar el monitoreo de uso de energía, los horarios de mantenimiento y los informes de cumplimiento. En los próximos cinco años, espere ver edificios inteligentes que “decidan” cuándo ajustar la configuración de HVAC, las inspecciones de programación o alerta por los riesgos de seguridad en función del análisis de datos en tiempo real.
Barreras para la adopción: confianza, gobernanza y calidad de datos
A pesar de la promesa, la transición a la toma de decisiones impulsada por la IA no está exento de desafíos. Muchas organizaciones luchan con los ecosistemas de datos fragmentados, la mala calidad de los datos o la falta de integración entre los sistemas. Además, la confianza en las recomendaciones de IA sigue siendo una barrera.
Un informe de 2024 Gartner señaló que solo el 38 por ciento de los ejecutivos de negocios confían completamente en los sistemas de IA de su organización. La transparencia, la explicabilidad y los procesos humanos en el bucle serán clave para mejorar la confianza y la adopción de impulsar.
El modelo de colaboración Human-AI
En última instancia, la IA no reemplazará a los tomadores de decisiones humanos, sino que aumentará sus capacidades. Para 2030, los líderes efectivos serán aquellos que puedan interpretar ideas generadas por IA, hacer las preguntas correctas y aplicar el pensamiento crítico. El futuro de la toma de decisiones es híbrido: la estrategia de guía de humanos, la complejidad del manejo de la IA.
Las empresas que invierten en elevar su fuerza laboral, integrando la IA de manera responsable y construir una cultura de alfabetización de datos estarán mejor posicionadas para tener éxito en este nuevo paradigma.
Construyendo la infraestructura para decisiones impulsadas por la IA
Para desbloquear todo el potencial de la IA en la toma de decisiones, las empresas deben actuar ahora. Esto significa desglosar los silos de datos, invertir en plataformas interoperables y adoptar herramientas de IA que evolucionan con las necesidades de la organización. También significa crear marcos de gobierno que equilibran la innovación con la responsabilidad.
Para 2030, las organizaciones más exitosas serán aquellas que se han visto más allá de los paneles estáticos a los dinámicos motores de decisión impulsados por la IA. Para sectores como la construcción y los bienes raíces, donde el tiempo, la precisión y el cumplimiento son primordiales, este cambio no solo impulsará la rentabilidad, sino que también mejorará la seguridad, la sostenibilidad y la confianza de las partes interesadas.
La IA ya no es un concepto futurista. Es la brújula de la toma de decisiones del mañana, y el viaje ya ha comenzado.
