Ciudad de México ,
Carlos Ortíz
Crédito foto: SAS
El sector empresarial está redirigiendo sus esfuerzos en inteligencia artificial (IA) hacia modelos predictivos y agentes automatizados, en respuesta a las limitaciones prácticas de la IA generativa. En una entrevista exclusiva de SAS a NotiPress, resaltaron que la adopción de agentes demostró mayor impacto en procesos medibles y rentables.
Héctor Cobo, vicepresidente regional de SAS México, Caribe y Centroamérica, afirmó: "la generativa funciona para algunas cosas, pero no es la panacea ni resuelve todo y hay que estarla supervisando". Entre deficiencias identificadas, se mencionó que esta tecnología "no te va a decir márcale a tal hora y dale un crédito de este monto y con esta probabilidad te va a contestar".
Uno de los casos citados fue el de Banco Santander en Brasil, donde se implementó un conjunto de agentes para automatizar la aprobación de créditos. "Lo que hicimos fue un agente que toma la estrategia en texto y va y busca los datos, hace la segmentación, identifica los clientes, califica el riesgo, identifica quiénes son sujetos de crédito, hace la comunicación y lanza la campaña de crédito, todo automatizado", explicó el ponente. A raíz de esta situación, "la rentabilidad de esta área se multiplicó 300 veces".
En este contexto, la computación cuántica también se perfila como tecnología clave para la optimización de procesos complejos. "Lo que hace el cómputo cuántico es captar todos los picos y luego ya por cómputo tradicional llegamos a la solución óptima", se señaló. Este modelo híbrido se aplica, por ejemplo, en líneas de producción con alta variabilidad de demanda diaria.
Además de manufactura, el sector farmacéutico es otro de los que integran estas soluciones. "Hoy ya estamos haciendo medicinas genéticas para una persona solamente, para temas de cáncer o temas autoinmunes", comentó un participante sobre el trabajo de SAS con análisis genético y precisión numérica aplicada al desarrollo de medicamentos.
En cuanto a regulación, se destacó que los modelos predictivos son más transparentes y auditables. "Tú no puedes tener un modelo de otorgación de crédito que tenga un sesgo, tienes que garantizar que los modelos no tienen sesgo", puntualizó el vocero, refiriéndose a las normativas en la Unión Europea.
Finalmente, SAS anticipó un ajuste en el mercado para 2026, motivado por la saturación de inversiones en IA generativa sin retorno claro. "Las empresas ya se dieron cuenta que generativa no siempre resuelve problemas de negocio y se van a tener que orientar o regresar a lo que sí realmente funciona", concluyó el expositor.