La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando la forma en que trabajamos. Sin embargo, su implementación exitosa en las organizaciones plantea desafíos únicos.

“El mayor obstáculo para la adopción de la IA en las empresas es demostrar un retorno de la inversión que sea tangible y medible y actualmente encontramos que 37% de las empresas que la han utilizado, tienen un crecimiento significativo”, señala Javier Rodriguez, Director de IA y Arquitectura de Axity.

Desafíos de la IA

La adopción de la IA conlleva una serie de desafíos que las empresas deben abordar:

• Inversión inicial: la implementación de soluciones de IA requiere una inversión en tecnología, infraestructura y talento especializado, dicha inversión puede comenzar desde un inicio.

• Calidad de los datos: la IA depende de datos precisos y de alta calidad. La recopilación, limpieza y organización de grandes volúmenes de datos puede ser un proceso complejo y costoso.

• Medición de tiempos: contar con mediciones previas de las tareas en las que se desee implementar la IA para poder realizar comparativos y determinar porcentaje de ahorro de tiempo.

• Ética y privacidad: el uso de la IA plantea cuestiones éticas importantes, como la privacidad de los datos, la discriminación algorítmica y la responsabilidad en caso de errores.

• Resistencia al cambio: La implementación de la IA puede generar resistencia al cambio dentro de las organizaciones. Es fundamental contar con una estrategia de comunicación efectiva para involucrar a los empleados y mitigar esta resistencia.

Estrategias para una adopción exitosa de la IA

Para superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA, las organizaciones deben:

• Identificar procesos que hoy ejecutan las personas, que consumen mucho tiempo y que pueden ser automatizados: definir los problemas específicos que la IA puede resolver y cuantificar los beneficios potenciales.

• Crear una cultura de datos: fomentar una cultura organizacional que valore los datos y la experimentación.

• Adoptar un enfoque gradual: implementar la IA de forma gradual, comenzando con proyectos piloto y escalando gradualmente.

• Priorizar la ética: desarrollar políticas y procedimientos claros para garantizar el uso ético y responsable de la IA.

Cómo elaborar un buen caso de negocio para la IA

Un caso de negocio sólido es fundamental para obtener la aprobación y el financiamiento necesarios para un proyecto de IA. Al elaborar un caso de negocio, es importante:

• Definir los objetivos: establecer metas claras y medibles para el proyecto.

• Cuantificar los beneficios: estimar el tiempo que las personas dedican a procesos repetitivos y que son candidatos a automatizar. Cabe señalar que 44% de las empresas que han implementado IA, han logrado reducir sus costos operativos.

• Identificar las precondiciones: evaluar los requerimientos adicionales para un despliegue exitoso, tales como hardware adicional o conectividad.

• Desarrollar un plan de implementación: detallar los pasos necesarios para implementar la solución de IA.

• Medir los beneficios: establecer una estrategia para evaluar los beneficios y adopción de la IA.

“La IA ofrece un enorme potencial para transformar a las organizaciones, sin embargo, es fundamental abordar los desafíos y adoptar una estrategia sólida para garantizar el éxito. En Axity contamos con una estrategia en la que se van analizando los procesos y mapeando los dolores para solucionar la parte del proceso en la que se necesita la IA. Con estas soluciones las empresas pueden aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA,” finalizó Javie Rodriguez, Director de IA y Arquitectura de Axity.