La competitividad de las empresas y su permanencia en el mercado dependen en gran medida de su aptitud para adoptar tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA), ya que estas les permiten mejorar y potenciar sus procesos; sin embargo, su implementación implica retos que a corto plazo deben considerarse.

En este sentido, el estudio Panorama de la inteligencia artificial en México. Retos y oportunidades para liderar la transformación, de KPMG México, firma multidisciplinaria que provee servicios profesionales de auditoría, impuestos y asesoría, señala que cuatro de cada diez organizaciones en nuestro país (43%) conocen a grandes rasgos la IA, pero no han desarrollado casos de negocio, mientras que 38% busca implementarla para apoyar sus objetivos, aunque sin certeza de cómo hacerlo.

Lo anterior atiende al hecho de que 61% de las compañías no han logrado identificar el valor comercial de esta herramienta y solo 19%tiene una estrategia de IA bien definida, con objetivos claros y alineados con su estrategia general.

Se deduce entonces que el rezago en la adopción de tecnologías persiste en el país, a pesar de los múltiples beneficios que su despliegue implica. Por ejemplo, aunque hay avances significativos, sólo cinco de cada diez empresas emplean la nube para aprovechar los beneficios de la IA, evidenciando que la mitad de la muestra padece de un rezago en comparación con la competencia, o bien, que la implementaron hace tiempo para sacarle provecho.

Principales hallazgos

Cultura y nivel de adopción

Las organizaciones consideran que la IA puede ayudar a resolver los siguientes problemas empresariales:

• Toma de decisiones basadas en datos: 82%
• Optimización o reducción de costos: 70%
• Seguridad cibernética: 61%
• Experiencia del cliente: 60%

No obstante, las compañías son conscientes de lo importante que es contar con la infraestructura adecuada para aprovechar estas funcionalidades, destacando las siguientes:

• Sistemas o herramientas de gestión de datos estandarizados o integrados: 54%
• Herramientas o aplicaciones de IA, incluida la inteligencia artificial generativa (IAGen): 51%
• Métodos analíticos avanzados: 49%
• Nube: 46%

Habilidades necesarias para trabajar con IA

Además de conocer a profundidad la herramienta tecnológica a implementar (en este caso, la IA) y sus potenciales beneficios, es fundamental contar con talento calificado para trabajar con ella. Las capacidades que las empresas consideran necesarias son:

• Conocimiento en ciencia de datos, machine learning (ML) o IAGen: 36%
• Experiencia en formación, certificaciones y uso ético de la IA: 25%
• Capacidad analítica básica: 21%
• Trabajo en equipo: 18%

“Es crucial que el capital humano sea capaz de interactuar a nivel conversacional con la IA, es decir, debe saber exactamente qué preguntarle para obtener el mayor valor de la información que pueda arrojar”, manifestó Argenis Bauza, Socio Líder de Digital Lighthouse de KPMG para el Clúster de México y Centroamérica.

Gobierno y ética

En cualquier caso, la estrategia de implementación de IA en las organizaciones requiere de la definición de procesos de gobernanza de datos, así como asignar responsables que garanticen la confiabilidad y calidad de la información.

En este sentido, existen algunas acciones que las compañías realizan para construir su gobierno de datos y abonar al aspecto ético:

• Evaluar los riesgos asociados al uso de IA: 54%
• Cumplir estrictamente con leyes y regulaciones de datos: 54%
• Establecer principios éticos para el uso de la IA (equidad, transparencia, responsabilidad, fiabilidad, privacidad y seguridad): 39%

Adicionalmente, el equipo de liderazgo debe promover e impulsar el uso de las herramientas tecnológicas seleccionadas y dar confianza a sus equipos, ya que la adopción de IA o cualquier otra tecnología puede ser complicada y no siempre mostrará un retorno de inversión (ROI, por sus siglas en inglés) cuantitativo de forma inmediata.

En conclusión, aunque la IA y la IA generativa proporcionan ventajas competitivas, específicamente en temas como la automatización, reducción de tiempos y eficiencia de procesos, es fundamental considerar el diseño de proyectos y estrategias que ayuden a monitorear, medir y gestionar adecuadamente su despliegue. Asimismo, resulta esencial administrar y contener los riesgos, sobre todo aquellos asociados con la ciberseguridad y manejo de datos.

“Es momento de que las empresas revisen cuidadosamente sus objetivos de negocio para identificar aquellos que pueden beneficiarse de la inclusión de este tipo de tecnologías”, afirmó Bauza, y agregó que posteriormente deben trazar una estrategia que les permita aprovechar todo su potencial, además de considerar un tipo de cultura que posibilite la adopción, al mismo tiempo que atienden potenciales amenazas.