Contenido Exclusivo

¿Cómo comunicar los riesgos de ciberseguridad al Consejo de Administración?

Los Consejos de Administración de las organizaciones deben comprender...

VIDEO: ¿Qué funciones desempeña un Chief Business Officer (CBO)?

¿Por qué es importante crear el puesto de CBO...

¡Última semana para postularse! Los Mejores 20 CISO de México 2024

CIO Ediworld le invita a participar en la tercera edición...

¿En qué fracasan las empresas al implementar inteligencia artificial?

En el dinámico mundo empresarial de hoy, acceder a los beneficios de la inteligencia artificial (IA) no es exclusivo de las grandes firmas. Acercándose a proveedores con experiencia en el campo, medianas y pequeñas empresas también pueden aprovechar esta innovación; cuyos alcances van desde automatizar tareas repetitivas o personalizar la experiencia del cliente, hasta desarrollar promociones altamente efectivas en el caso de los negocios minoristas.

De acuerdo con Irene Ramírez, Country People Lead Mexico en SoftServe, más allá del presupuesto de un proyecto o tamaño de la organización, dos pasos básicos para implementar con éxito la IA a nivel empresarial es definir un objetivo claro de lo que se busca lograr y saber capacitar al personal. ​

Conceptos básicos de la IA aplicada en empresas

Antes de entrar a detalle sobre cómo capitalizar la inteligencia artificial, conviene precisar dos conceptos fundamentales que están acelerando el crecimiento de las empresas a partir de la IA, tecnología que de acuerdo con un análisis de PwC podría impulsar el PIB de América Latina en cerca del 5.4% hacia el año 2030: Inteligencia artificial generativa (IA Gen) y machine learning (ML o “aprendizaje automático” en español):

    • La inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que se centra en la creación de nuevos contenidos a partir de patrones y ejemplos previos. A diferencia de la IA tradicional, que se limita a analizar y clasificar datos, la IA Gen usa la data para generar respuestas creativas y personalizadas a gran escala, lo que abre un abanico de posibilidades para negocios de cualquier tamaño según sus intenciones.
    • Mientras que el machine learning es una subdisciplina de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos, sin ser programadas explícitamente, para realizar una tarea específica. En lugar de seguir instrucciones rígidas, los algoritmos del ML analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones y hacer prediccionesmuy precisas, o tomar decisiones basadas en ellos.

“Si 2023 fue el año de la experimentación con la inteligencia artificial generativa, el 2024 está siendo el año de las implementaciones a escala en todo tipo de industrias. No hay duda de que tal avance, que aún suena muy novedoso para muchas personas, transformará radicalmente las empresas de hoy. Sin embargo, ejecutar con creces una estrategia de su adopción,que pase de la introducción al valor transformador, es más fácil de decir que de hacer. Se trata de una tarea compleja, pero no imposible, y para ello es necesario preparar a los empleados en el uso de la IA Gen”, comentó la especialista.

Habilidades y conocimiento, el lado humano de la IA

Al respecto, un estudio encargado por SoftServe recientemente publicado, en el que participaron más de 750 tomadores de decisiones en compra de tecnología provenientes de diversos sectores alrededor del mundo, reveló que la falta de habilidades de las organizaciones para desarrollar soluciones de inteligencia artificial es la preocupación más apremiante a la hora de utilizar tecnologías basadas en IA; por encima de la madurez tecnológica, la velocidad con la que cambian las herramientas y la calidad de los datos con los que trabajan los modelos algorítmicos.

Basta decir que aproximadamente el 80% de los encuestados señalaron que sus empleados no conocen casosfocalizados de uso de la inteligencia artificial, teniendo dificultades para comprender la IA Gen debido a su complejidad. Esto resulta en que exista una brecha significativa entre las expectativas de los ejecutivos y los resultados reales. En el caso específico de la IA Gen, la investigación halló que apenas uno de cada cinco (22%) afirmó estar aprovechando su valor dentro de la organización.

Data, otro problema de peso

Independientemente de la capacitación del personal y cambios culturales en torno a la aceptación de la IA, otro elemento que complica el éxito de las compañías es la data, pues el 89% respondió que su organización necesita ayuda para consolidar y racionalizar los datos empresariales y utilizarlos en sus modelos de IA Gen. ​

En promedio, los datos que más emplean son los operativos, de clientes y de empleados. Sólo el 25% indicó que puede aprovechar cuatro o más tipos de data distinta. Mientras que un reducido 3% dijo que los modelos de su organización pueden aprovechar toda la gama de datos (operativos, de clientes, empleados, código fuente, públicos, socios, etc.), haciendo evidente que es más difícil preparar un amplio universo de datos para afinar o entrenar modelos de inteligencia artificial.

“Dadas estas brechas de conocimiento y desempeño, la capacidad de las compañías para usar la inteligencia artificial generativa como una herramienta estratégica para transformar su modelo operativo está en riesgo. Lo cual se refleja en que el 79% de los encuestados estaban ‘preocupados’ o ‘muy preocupados’ por la capacidad de su organización para ejecutar los objetivos de IA Gen con sus niveles actuales de experiencia interna o externa. No solucionar tales brechas de expertise manejando la IA, Gen puede tener importantes implicaciones financieras, de seguridad y de privacidad”, explicó Irene Ramírez.

Aprendiendo de los que abren camino

Por suerte, para las empresas que apenas exploranlos beneficios de la inteligencia artificial o quieran hacerlo a corto plazo, ya hay materiales gratuitos en la web con diagramas sencillos, rutas críticas y recomendaciones de cómo implementarla a partir de casos de éxito reales. Muestra de ello es el propio estudio publicado por la firma de consultoría y software, que bajo el nombre de “¿Dónde se esconde el valor transformador de la IA generativa?” es una guía muy completa para descubrir los resultados transformadores de la tal innovación en las organizaciones.

“La clave para liberar todo el potencial de la Gen AI, radica en su aplicación a escenarios comerciales específicos. Invertir de manera consciente y con la asesoría correcta sobre esta innovación, no sólo optimiza los recursos de las compañías, sino que también les abre nuevas oportunidades para crecer, adaptarse rápidamente a las tendencias del mercado, y ofrecer productos o servicios que verdaderamente convenzan a los clientes. En un contexto donde la personalización y la agilidad son cruciales, la IA Gen se está consolidando como una gran herramienta que impulsa los negocios hacia el éxito. El futuro es ahora y cada vez más está al alcance de las empresas, la cuestión es adoptarlo paso a paso”,  concluyó Irene Ramírez.

Lo Más Reciente

Plataforma Getin AI predice “cuántas personas visitarán una tienda y cuánto se venderá”

¿Se puede anticipar el número de clientes que llegarán...

La Transformación Digital Genera Valor para Fabricantes y Clientes en la Industria Automotriz

La industria automotriz está experimentando una revolución impulsada por...

Veeam nombró a Niraj Tolia como director de tecnología

Veeam nombró a Niraj Tolia como director de tecnología...

Guía básica para resolver conflictos laborales de forma efectiva

Los conflictos son una de esas situaciones incómodas y...

Newsletter

Recibe lo último en noticias e información exclusiva.

Mireya Cortés
Mireya Cortés
Editora CIO Ediworld Online. La puedes contactar en mcortes@ediworld.com.mx

Plataforma Getin AI predice “cuántas personas visitarán una tienda y cuánto se venderá”

¿Se puede anticipar el número de clientes que llegarán a una tienda en días lluviosos, semanas o incluso meses antes? Getin, empresa proveedora de...

La Transformación Digital Genera Valor para Fabricantes y Clientes en la Industria Automotriz

La industria automotriz está experimentando una revolución impulsada por la transformación digital, donde los avances tecnológicos están remodelando no solo el diseño de vehículos,...

Veeam nombró a Niraj Tolia como director de tecnología

Veeam nombró a Niraj Tolia como director de tecnología (CTO), quien se une a esta firma tras la adquisición de Alcion, una startup de...