Según el conocido jurista suizo, el exceso de oferta, la demanda selectiva y los problemas organizativos están frenando la escalabilidad de la inteligencia artificial en las empresas.

En el panorama europeo de la inteligencia artificial, Timea Nagy se está consolidando como una voz cada vez más relevante y autorizada en la intersección del derecho, la tecnología y la estrategia. Un abogado especializado en Privacidad de datos y la IA, es el fundador y director ejecutivo de la “Cumbre Suiza de IA”, una plataforma que en los últimos años ha logrado distinguirse por su enfoque decididamente centrado en el negocio, conectando a proveedores de soluciones inteligencia artificial y a los responsables de la toma de decisiones empresariales con el objetivo de acelerar su adopción concreta.

Residencia en Zurich y activa internacionalmente, apoya a los consejos de administración y a los ejecutivos de alto nivel en la definición de estrategias relacionadas con la inteligencia artificial, con un enfoque en la gobernanza, el cumplimiento y la entrada en los mercados europeos. En particular, Nagy apoya a las empresas tecnológicas globales a navegar por las complejidades regulatorias y operativas de Suiza y dell 'Unión Europea, traduciendo los requisitos regulatorios en palancas estratégicas.

A lo largo de su carrera ha desarrollado un perfil que combina habilidades Legal, tecnológico e de emprendedorDespués de las experiencias en Niederer Kraft Frey, trabajó como Asesor Jurídico Senior in EY sobre temas de privacidad de datos, inteligencia artificial y derecho tecnológico, para luego profundizar en ETERNYZE AG los aspectos relacionados con blockchain, FinTech e DLTTambién fue cofundadora de Mujeres en Web3 SuizaActualmente, lidera su plataforma como fundador, operando en la intersección de la gobernanza, el mercado y el desarrollo estratégico de la IA.

La perspectiva de la jurista suizo Se distingue por la combinación de tres dimensiones: conocimientos jurídicos en profundidad, un observatorio privilegiado sobre el dinámica del mercado gracias a la “Cumbre Suiza de IA” y participación directa en el desarrollo de iniciativas empresariales en el sector. A través de la "Cumbre", de hecho, Timea Tiene acceso a un flujo continuo de interacciones entre proveedores y empresas, observando en tiempo real cómo evolucionan las expectativas de los compradores, las estrategias de ventas y las dificultades asociadas con la implementación a gran escala.

Uno emerge visión pragmática y orientados a la ejecución: en un mercado cada vez más saturado Soluciones de IA, la verdadera diferencia ya no es la sofisticación tecnológica, sino la capacidad de generar valor concreto, integrarse en los procesos de negocio y responder a necesidades específicas. Es en este espacio, entre la innovación y la aplicación en el mundo real, donde se desarrolla el trabajo de Timea Nagy, ofreciendo una comprensión clara de las oportunidades y las fricciones que están redefiniendo la relación entre la tecnología y los negocios.

Ustedes diseñaron la Cumbre Suiza de IA como una plataforma centrada en los negocios, en lugar de una conferencia puramente académica o orientada a las políticas. Desde su perspectiva, ¿qué cambios concretos observan actualmente en la interacción entre los proveedores de IA y los compradores corporativos, y por qué este momento es particularmente transformador?

Por lo que he observado en la Cumbre Suiza de IA, el cambio más evidente es el desequilibrio entre la oferta y la demanda. Existe un enorme exceso de herramientas y proveedores de IA que ingresan al mercado, mientras que el número de empresas realmente preparadas para adquirir e implementar IA a gran escala sigue siendo limitado. Además, la industria ahora se centra mucho más en la ejecución, la demostración del retorno de la inversión y el desarrollo de capacidades internas. Ya no se impresiona con las capacidades genéricas de la IA: lo que se busca ahora son soluciones concretas y específicas para cada negocio, integradas en los procesos. Esto significa que estamos pasando de una fase impulsada por la tecnología a una fase impulsada por el valor, donde la ejecución y la implementación importan mucho más que la mera innovación.

Desde la perspectiva de ventas, ¿cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas de IA hoy en día al pasar de proyectos piloto a la adopción a escala empresarial? ¿Dónde suelen estancarse las negociaciones?

El principal desafío radica en lograr la firma del contrato, para luego pasar de una demostración o proyecto piloto exitoso a la implementación operativa real. Esto es comprensible, dada la sobreoferta. Ambas partes tienen objetivos diferentes: los ingenieros buscan innovar y vender, mientras que las empresas se centran en la ejecución y en demostrar el retorno de la inversión.

Por el contrario, en lo que respecta a la ejecución dentro de las empresas, ¿cuáles son los principales obstáculos una vez firmado el contrato? ¿La verdadera dificultad es tecnológica, organizativa, cultural o de otro tipo?

Depende de la madurez y el tamaño de la empresa. Las empresas más jóvenes se mueven con mayor rapidez, tienen una cultura nueva y, por lo tanto, se adaptan con mayor facilidad, mientras que las empresas en expansión y las grandes corporaciones se enfrentan a mayores desafíos. En la mayoría de los casos, el principal obstáculo es organizativo, más que tecnológico. Las empresas suelen subestimar el esfuerzo necesario y la gestión del cambio interno para implementar la IA: por ejemplo, nuevos flujos de trabajo, procesos, coordinación entre departamentos y, sobre todo, el tiempo requerido.

En la "Cumbre Suiza de IA", observe cómo los proveedores presentan sus herramientas y cómo los responsables de la toma de decisiones las prueban en tiempo real. ¿Qué patrones surgen respecto a lo que los compradores realmente valoran frente a lo que los proveedores tienden a destacar?

Se observa una clara tendencia: los proveedores tienden a enfatizar los avances técnicos, mientras que los compradores se centran en la integración y el impacto cuantificable. Por lo general, los compradores están menos interesados ​​en los modelos más avanzados y más en comprender si la solución resuelve un problema específico, si los clientes la necesitan y la utilizan realmente, y cómo se gestionan los datos confidenciales. En Europa, en particular, la gestión segura de datos y las infraestructuras soberanas se están convirtiendo en un factor clave de venta. Las empresas quieren saber dónde se almacenan sus datos y quién tiene acceso a ellos, incluyendo el país y el número de personas involucradas. Por ello, las soluciones más exitosas no son las más complejas tecnológicamente, sino a menudo las más sencillas y convencionales.

Muchas organizaciones afirman estar "preparadas para la IA". En la práctica, ¿qué distingue a una empresa estructuralmente preparada para integrar la IA a gran escala de una que aún está experimentando?

Una empresa preparada para la IA generalmente cuenta con cuatro elementos clave: datos limpios, gobernanza de datos, responsabilidad clara y compromiso del liderazgo. Estas empresas integran la IA en su estrategia operativa y adoptan un enfoque multisectorial, que involucra a los departamentos de TI, legal y otros departamentos relevantes desde el principio.

Usted posee una perspectiva integral: experiencia legal en privacidad de datos e IA, conocimiento del sector empresarial a través de la Cumbre y participación directa en el desarrollo de plataformas. ¿Cómo influye esta combinación en su forma de evaluar los productos de IA y las estrategias de comercialización?

Me ofrece una posición y experiencia únicas, lo que genera una perspectiva más pragmática y realista. Desde el punto de vista legal, comprendo los requisitos regulatorios en materia de datos, privacidad y gobernanza de la IA. Desde la Cumbre, observo la dinámica real entre proveedores y compradores. Y al desarrollar productos, entiendo lo costosa que es la ejecución. Por eso, hoy en día, al evaluar productos de IA, me centro menos en la tecnología en sí y más en si el producto es realmente necesario y si acelera los procesos y flujos de trabajo. Además, invierto mucho en comprender los fundamentos, lo cual es crucial para escalar y adaptarme rápidamente en el momento oportuno.

Al diseñar un producto de IA hoy en día, ¿cuándo deberían las decisiones arquitectónicas incorporar consideraciones regulatorias y de cumplimiento? ¿Puede el cumplimiento convertirse en un activo empresarial en lugar de ser simplemente un ejercicio de mitigación de riesgos?

Desde el principio, incluso en las primeras etapas de la arquitectura del producto. Por ejemplo, mientras diseñamos nuestra plataforma, nos preguntamos cómo queremos que se vea dentro de cinco años en el escenario ideal. Una vez que tenemos una visión clara, la dividimos en fases y sprints. En este contexto, el cumplimiento normativo ya no es una cuestión a considerar, sino un requisito indispensable.

¿Observan cambios en la forma de medir el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de IA en todos los sectores? ¿Las empresas siguen centradas en la reducción de costes o la atención se está orientando hacia la generación de ingresos y el posicionamiento competitivo?

Estoy observando un cambio en la forma en que las empresas conciben el retorno de la inversión en IA, pero es más complejo que un simple cambio de la reducción de costos a la generación de ingresos. El problema en muchas organizaciones radica en que las iniciativas de IA comienzan sin un resultado comercial claramente definido, razón por la cual una gran parte de los proyectos piloto —alrededor del 82 %— fracasan. Cada vez más empresas se dan cuenta de que la IA debe estar vinculada a un valor medible desde el principio: mejora del tiempo de comercialización, calidad, mayores tasas de adopción o la capacidad de los empleados para centrarse en actividades de mayor valor en lugar de tareas repetitivas. El ahorro de tiempo por sí solo ya no es una métrica suficiente. Resulta evidente que la IA crea el máximo valor cuando se trata como una transformación organizacional, no como un proyecto tecnológico aislado. Los líderes están superando la fase experimental y centrándose en casos de uso integrados en los procesos centrales y escalables en toda la empresa. Si bien la eficiencia de costos sigue siendo importante, la ventaja competitiva proviene cada vez más de soluciones de IA personalizadas, basadas en datos propios y alineadas con las prioridades estratégicas, con un impacto significativo en la ventaja competitiva de la empresa.

En su opinión, ¿cuáles son los riesgos más subestimados a los que se enfrentan hoy en día los proveedores de IA, no desde una perspectiva legal sino comercial o estratégica?

"Quizás se da por sentado que la superioridad tecnológica conduce automáticamente a la adopción en el mercado. Con la actual sobreoferta de soluciones de IA, la diferenciación es extremadamente difícil."

De cara al futuro, con la maduración de las plataformas, los agentes y las soluciones verticales de IA, ¿cómo cree que evolucionará la relación entre los proveedores de IA y los clientes empresariales en los próximos dos años? ¿Dónde ve las mayores oportunidades y los principales obstáculos?

"En los próximos dos años, preveo que el mercado se consolidará en torno a un número menor de soluciones más especializadas. Las empresas preferirán cada vez más a los proveedores con un profundo conocimiento de su sector, en lugar de a los proveedores de IA generalistas."

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