<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<mods xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" version="3.1" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
  <titleInfo>
    <title>How reinvention-ready companies are driving growth and relevance with gen AI</title>
    <subTitle>Reinventing Enterprise Operations</subTitle>
  </titleInfo>
  <name type="corporate">
    <namePart>Accenture</namePart>
    <role>
      <roleTerm authority="marcrelator" type="text">creator</roleTerm>
    </role>
  </name>
  <name type="personal">
    <namePart>Chakraborty, Arundhati</namePart>
  </name>
  <name type="personal">
    <namePart>Tayob, Yusuf</namePart>
  </name>
  <name type="personal">
    <namePart>Rao, Bhavana</namePart>
  </name>
  <typeOfResource>text</typeOfResource>
  <originInfo>
    <place>
      <placeTerm type="code" authority="marccountry">ie</placeTerm>
    </place>
    <place>
      <placeTerm type="text">Dublín</placeTerm>
    </place>
    <publisher>Accenture</publisher>
    <dateIssued>10/2024</dateIssued>
    <dateIssued encoding="marc">2024</dateIssued>
    <issuance>monographic</issuance>
  </originInfo>
  <language>
    <languageTerm authority="iso639-2b" type="code">eng</languageTerm>
  </language>
  <physicalDescription>
    <extent>37 p. ; 1 documento PDF</extent>
  </physicalDescription>
  <abstract>El estudio subraya que, si bien muchas empresas han acelerado su cambio hacia operaciones más sofisticadas, sólo las que obtienen mayor rendimiento están aprovechando eficazmente la inteligencia artificial generativa (Gen AI) para impulsar un valor significativo. Estas empresas punteras están preparadas para la reinvención y avanzan más rápido aprovechando su núcleo digital para poner en práctica la hiperautomatización y la inteligencia artificial (IA) y amplificar su impacto en toda la empresa.

Para el análisis se empleó como KPI (indicador clave de desempeño, por sus siglas en inglés) una métrica basada en una combinación de respuestas a las preguntas de una encuesta sobre la concentración de casos de uso de Gen AI en las funciones y el valor que se deriva de la adopción de los mismos. De igual forma, se llevaron a cabo entrevistas en profundidad a perfiles empresariales directivos que ayudaron a completar la investigación.

Para prosperar, las organizaciones necesitan reinventarse, y la investigación muestra que el 92% de los perfiles líderes ven la Gen AI como clave para llevar a cabo esta transformación a escala y a velocidad adecuadas. El 81% del personal ejecutivo cree que la experimentación rápida es clave para escalar esta tecnología en sus empresas en los próximos seis a doce meses. Y el 71% afirma que necesitan tener menos aversión al riesgo a la hora de ampliar sus casos de uso. La preparación de las operaciones ayuda a las empresas a acelerar su adopción mejorando su eficiencia operativa y ampliando el uso de la Gen AI.</abstract>
  <targetAudience authority="marctarget">specialized</targetAudience>
  <note type="statement of responsibility">/ Accenture ; Chakraborty, Arundhati ; Tayob, Yusuf ; Rao, Bhavana</note>
  <subject authority="lcsh">
    <topic>Inteligencia Artificial</topic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <topic>Empresas</topic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <topic>Innovación</topic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>China</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Japón</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>India</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Australia</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Brasil</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Estados Unidos de América</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Canadá</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Reino Unido</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Alemania</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>España</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Italia</geographic>
  </subject>
  <subject authority="lcsh">
    <geographic>Francia</geographic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>inteligencia artificial generativa</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>Gen AI</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>talento</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>operaciones inteligentes</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>competitividad </topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>casos de uso</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>automatización</topic>
  </subject>
  <identifier type="uri">https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-3/Reinventing_Enterprise_Operations.pdf</identifier>
  <location>
    <url displayLabel="Acceso a la publicación">https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-3/Reinventing_Enterprise_Operations.pdf</url>
  </location>
  <recordInfo>
    <recordContentSource authority="marcorg">ES-MaONT</recordContentSource>
    <recordCreationDate encoding="marc">241118</recordCreationDate>
    <recordChangeDate encoding="iso8601">20241218012101.0</recordChangeDate>
    <recordIdentifier source="ES-MaONT">00008167</recordIdentifier>
  </recordInfo>
</mods>
