El 40,6% de usuarios coreanos utiliza IA generativa, ocupando el 12.º puesto mundial; la aplicación y resultados en empresas son el tema central
Se presenta un modelo de 5 etapas desde la conexión de datos hasta la ejecución autónoma; la IA física amplía su aplicación en plantas de manufactura
Amorepacific reduce tiempos mediante conexión de datos de investigación; Enhance subraya que el 'valor del token' de la IA debe medirse por resultados empresariales
![Choi Kang-rim, director general de Manufactura y Movilidad de Microsoft Corea, realiza una conferencia magistral en el sector de manufactura en la 'Cumbre de Industria de Microsoft' celebrada en el COEX de Seúl el 30 de septiembre [Fotografía: Microsoft Corea]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/30/20260930150011735843.jpg)
Microsoft Corea presentó una estrategia para conectar datos y conocimientos acumulados en las empresas con la inteligencia artificial (IA), destacando la rápida expansión del uso de IA en el país. La compañía propone ampliar el rol de la IA desde un nivel de asistencia en la toma de decisiones hacia una fase de coordinación y ejecución de múltiples tareas, enfatizando la necesidad de verificar que esto resulte en beneficios empresariales reales como reducción de costos y ahorro de tiempo.
Microsoft Corea celebró la 'Cumbre de Industria de Microsoft' el 30 de septiembre en el COEX de Seúl, presentando más de 50 sesiones y aproximadamente 30 casos de clientes y asociados enfocados en cinco sectores: finanzas, comercio minorista, manufactura, atención sanitaria y educación.
Microsoft destacó el rápido crecimiento del uso de IA generativa en Corea del Sur. Según un informe del Instituto de Economía de IA de Microsoft, al mes de junio, la proporción de usuarios de IA generativa en Corea del Sur alcanzó el 40,6%, ubicándose en el 12.º lugar mundial. Esta cifra representó un aumento de 3,5 puntos porcentuales respecto al primer trimestre, mostrando el mayor incremento entre todos los países encuestados.
Durante la cumbre, la aplicación práctica de la IA en operaciones empresariales reales y su conexión con resultados empresariales fue el tema central. Microsoft presentó casos de estudio que ilustran el proceso desde la adopción inicial de IA, su expansión dentro de la organización, operación y generación de resultados, organizados por industria.
Choi Kang-rim, director general de Manufactura y Movilidad de Microsoft Corea, señaló que "la manufactura coreana se encuentra en un momento que requiere cambio". Aunque el sector manufacturero mantiene una alta competitividad con una contribución al producto interno bruto superior al 27%, enfrenta dificultades para mantener la experiencia y el conocimiento acumulado en plantas debido a la escasez de personal especializado, y la reducción de costos por sí sola ya no es suficiente para mantener la competitividad.
A medida que la incertidumbre en las cadenas de suministro y mercados aumenta, las empresas se enfrentan a la necesidad de utilizar efectivamente el conocimiento que poseen, responder rápidamente a cambios y mantener capacidad de producción y operación incluso ante situaciones imprevistas, explicó.
Choi enfatizó que "las preguntas sobre IA están cambiando de cuándo implementarla y cuánto utilizarla, hacia qué tan rápido y precisamente se puede ejecutar a través de la IA".
El director general explicó que el uso de IA en empresas manufactureras evoluciona desde la conexión de datos y conocimientos dispersos en la organización, hacia una fase donde la IA asiste en la toma de decisiones y optimiza operaciones. Posteriormente, múltiples agentes de IA coordinan tareas entre sí y, finalmente, la IA ejecuta operaciones de manera autónoma dentro de autoridades establecidas, evolucionando hacia una "empresa autónoma".
También se presentó la estrategia de "IA Física" que aplica IA a equipos e robots en plantas de manufactura reales. Aaron Schneider, vicepresidente de Ingeniería de IA Física de Microsoft, explicó un enfoque que utiliza datos de plantas recolectados mediante cámaras y sensores para entrenar y validar IA a través de gemelos digitales y simulación, aplicando luego estos sistemas en equipos reales como robots. Microsoft planea conectar el desarrollo de IA, simulación, implementación en campo y operación a través de una "cadena de herramientas de IA Física" que apoya este proceso.
En presentaciones de casos empresariales, se compartieron ejemplos de aplicación práctica de IA y medición de resultados. Amorepacific construyó una "carretera de datos" conectando y estandarizando datos internos de investigación acumulados durante 70 años, incluyendo ingredientes, fórmulas e informes de pruebas. Con base en esta infraestructura, opera un servicio de IA llamado "Limón" que permite a investigadores buscar y utilizar información necesaria en lenguaje natural. A través de esto, redujo las tareas de comparación de fórmulas que anteriormente requerían una semana con tres personas a un solo día, y acortó las búsquedas de datos que tomaban media jornada o más a menos de 10 minutos.
Lee Seung-hyun, director ejecutivo de Enhance, una empresa emergente de soluciones de IA, enfatizó que "es importante verificar si la IA realmente proporciona 'valor de token'". Esto significa descontar costos operativos y de gestión como tokens del aumento de ingresos generado por IA y reducción de costos, para determinar cuánto valor empresarial real se ha creado.
Lee presentó un caso de aplicación de IA en revisión de costos de proyectos en la Oficina de Gestión Financiera de las Fuerzas Armadas, bajo el Ministerio de Defensa, explicando cómo se utiliza en operaciones reales. Enfatizó que "en los sectores de manufactura y compras, en lugar de establecer la tasa de automatización como objetivo, se debe evaluar el valor de la IA basándose en resultados empresariales reales, como cuánto se redujeron los costos de compra, cómo mejoró la estabilidad del suministro y qué tan rápido mejoraron los procesos".
* Este artículo ha sido traducido por IA.