Las empresas y las personas hoy están permanentemente en contacto con la IA y con plataformas de Business Intelligence (BI), incluso sin percatarse de ello.  Sin embargo, todavía hay muchos mitos en torno a estas tecnologías, por lo que se retrasa la adopción de plataformas para impulsar los negocios y en el caso de los usuarios, tener acceso a una mejor calidad de vida.

Fernando Sancén, CEO y Cofundador de ENKI, compañía especializada en soluciones a la medida de Data Analytics y Big Data, señaló que “a pesar de que cada día vemos más apertura en el entorno empresarial para adoptar tecnologías que les permitan gestionar y utilizar sus datos e información de manera segura y rentable, todavía hay mitos que retrasan el crecimiento de las compañías. Por eso es muy importante crear conciencia sobre la realidad y aclarar los beneficios que las inversiones inteligentes pueden traer a la rentabilidad de las empresas”.

Entre los mitos más frecuentes en torno a la adopción de IA, Business Intelligence y Data Science, los siguientes son los que más resistencia generan en las compañías actualmente:

1. La IA reemplazará la fuerza laboral humana. La IA está diseñada para complementar y no reemplazar el trabajo humano. Se encarga de tareas repetitivas, permitiendo a las personas enfocarse en actividades estratégicas y creativas, creando nuevos roles colaborativos.
2. El Business Intelligence es solo para grandes empresas. Las herramientas de BI son accesibles y escalables para empresas de todos los tamaños, incluyendo PyMEs. Ayudan a optimizar operaciones y tomar decisiones estratégicas con datos existentes.
3. La IA es solo para grandes corporaciones y para crear chatbots. La IA tiene soluciones asequibles para cualquier tamaño de empresa, con herramientas más allá de los chatbots, como automatización de procesos, predicciones de escenarios de negocios, y otros beneficios tangibles de análisis de datos.
4. La ciencia de datos sólo beneficia al departamento de Tecnologías de la Información (TI). La ciencia de datos beneficia a áreas como ventas, recursos humanos, marketing y operaciones, optimizando la toma de decisiones y mejorando procesos empresariales.
5. La IA y el Data Analytics siempre son complejos y requieren grandes cantidades de datos. Más allá de la complejidad de las herramientas, es real que es importante tener una cantidad suficiente de datos para poder hacer que funcionen bien los algoritmos implementados, pero además también es fundamental tener datos e información limpios y depurados para obtener resultados útiles y confiables.
6. La IA eliminará la creatividad humana. La IA permite atender tareas repetitivas para liberar a los expertos de grandes cargas de trabajo, permitiéndoles de esta manera enfocarse en tareas más creativas y especializadas.
7. La implementación de IA y Business Intelligence conlleva grandes riesgos de seguridad. Con ayuda del gobierno del dato, buenas prácticas y regulaciones adecuadas, los riesgos asociados con el uso de IA y el manejo de datos pueden ser gestionados efectivamente, igual que con otras tecnologías.
8. Los algoritmos de IA usan los datos para tomar decisiones automáticamente sin intervención humana. Los sistemas de IA funcionan mejor cuando hay colaboración humano-máquina, con supervisión para alinear las decisiones con los objetivos empresariales.
9. La IA siempre va a reemplazar la capacidad de los expertos en la toma de decisiones. La IA y el análisis de datos son herramientas que enriquecen la toma de decisiones, pero carecen de la intuición y la experiencia que los expertos y líderes tienen. Las mejores decisiones de negocios suelen surgir de la combinación de datos precisos y el juicio humano, ya que los expertos pueden aportar contexto, creatividad y una visión estratégica que la IA aún está lejos de replicar en su totalidad.
10. Las compañías usan la IA para espiarnos. Todos generamos una gran cantidad de datos e información durante el día sin importar nuestros hábitos de consumo ni estilo de vida. En la ética y buenas prácticas del uso de los datos, las empresas no pueden saber de qué persona son los datos, sólo son segmentos con características similares. Por otro lado, los mismos algoritmos se alimentan de todos esos datos que generamos haciéndonos creer que nos “espían”.

La adopción de tecnologías como la IA, Business Intelligence y Data Science representa una oportunidad para que las empresas, sin importar su tamaño, puedan adaptarse a las necesidades actuales, de manera que sea posible optimizar sus operaciones, mejorar su rentabilidad e impulsar su competitividad. Romper con los mitos en torno a estas herramientas es fundamental para abrir el camino hacia una transformación digital efectiva.