El verdadero impacto llega cuando la IA generativa se integra en procesos reales de toma de decisiones
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones toman decisiones, interactúan con sus clientes y construyen confianza en un entorno cada vez más automatizado. En este contexto, la analítica avanzada, la gobernanza de datos y la IA generativa se han convertido en pilares estratégicos para cualquier compañía que aspire a competir con solidez en la próxima década. La conversación gira en torno a cómo la IA puede aportar valor real cuando se integra en procesos críticos, cómo equilibrar personalización y privacidad, y cómo navegar un ecosistema MarTech cada vez más complejo.
Patrick Xhonneux, SVP Marketing en SAS, comparte una visión que combina ambición tecnológica y responsabilidad humana. Desde la evolución hacia la IA operativa hasta el papel emergente de la Agentic AI, expone cómo las organizaciones pueden transformar la complejidad en ventaja competitiva y qué habilidades serán esenciales para los profesionales del marketing en un futuro donde la IA participará activamente en la toma de decisiones.
SAS es un veterano respetado (que ahora cumple 50 años) en el sector de la analítica, pero el mercado actual se mueve a la velocidad de la IA. ¿Dónde reside la nueva ambición de la compañía y cómo están redefiniendo su visión para seguir siendo un líder en la próxima década?
En SAS, nuestra ambición no es solo seguir siendo relevantes en la era de la IA, sino ayudar a definir cómo será el liderazgo en la próxima década. Eso significa ir más allá de la analítica para avanzar hacia la toma de decisiones confiable a escala, donde la IA no solo genere información de valor (insights), sino que impulse activamente resultados en los que las organizaciones puedan confiar en entornos del mundo real. De cara al futuro, vemos tres prioridades que darán forma a nuestro liderazgo en la próxima década.
En primer lugar, permitir que las organizaciones pasen de la experimentación a la IA operativa, donde los modelos no estén aislados, sino integrados en los flujos de trabajo de toma de decisiones en toda la empresa. En segundo lugar, avanzar en una IA confiable, garantizando que, a medida que los sistemas se vuelven más potentes y autónomos, sigan siendo explicables, gobernados y responsables (accountable). Esto es especialmente crítico en sectores como la banca y el sector público, donde la confianza no es negociable. Y, en tercer lugar, ayudar a las organizaciones a escalar la IA de manera responsable a medida que surgen nuevos paradigmas, desde la IA agéntica hasta los gemelos digitales, siempre partiendo de nuestras fortalezas principales en analítica, toma de decisiones y gobernanza.
Nos apoyamos en nuestros 50 años de experiencia para ayudar a las organizaciones a pasar del conocimiento (insight) a la acción, utilizando una IA gobernada, explicable y diseñada para entornos de misión crítica.
Se habla constantemente sobre la personalización y la generación de confianza. ¿Podría explicar cómo gestiona SAS este equilibrio?
