“Es importante desarrollar una perspectiva integral que abarca factores tecnológicos, humanos, culturales y empresariales que permita ampliar las oportunidades de éxito en la implementación de esta tecnología”.

No es novedad que la IA está sobre la mesa de los CEO y es una de las prioridades de muchas organizaciones. El informe Inteligencia Artificial en América Latina 2023, elaborado por MIT Technology Review y NTT DATA dice sobre ella: “ha hecho su introducción a lo largo del último año como una realidad disruptiva destinada a transformar profundamente el panorama empresarial en todo el mundo”.

A pesar de los elevados niveles de entusiasmo y expectativa iniciales, que son casi sin precedentes en la historia de los avances tecnológicos, es importante reconocer que en ocasiones las ideas y los proyectos alcanzan el punto de prueba de concepto (PoC, por sus siglas en inglés) y, por diversas razones, pueden enfrentar desafíos para su implementación en producción. Sin embargo, estos obstáculos son oportunidades para aprender y mejorar, lo que puede llevar a soluciones más sólidas y efectivas en el futuro.

¿Cuáles son los caminos principales para lograr el éxito en un proyecto de IA generativa?

Visión de Negocio

El primer punto que tiene que comprender una organización que va a iniciar sus proyectos de la IA generativa es que, como ocurre con todas las nuevas tecnologías, no importa cuán sorprendente, atractiva o innovadora sea, lo verdaderamente relevante es que pueda generar valor real y medible para el negocio.

El segundo punto, igual de importante, es que no se trata de la mera implementación de una herramienta tecnológica. Para que las organizaciones puedan aprovechar al máximo su potencial y obtener todos los beneficios que promete, es imprescindible avanzar con un abordaje holístico: una mirada integral que incorpore también aspectos humanos, culturales y de negocios.

Esto incluye el análisis de la calidad de los datos utilizados en el modelo para garantizar que las respuestas estén alineadas con las necesidades de la empresa y evitar las posibles distorsiones. También, la seguridad y el gobierno de datos, para impedir que la IA haga un uso erróneo de datos confidenciales o sensibles. Y, por supuesto, la estrategia de adopción, es decir, que los usuarios entiendan la herramienta y puedan sacarle el máximo provecho, en especial con este tipo de soluciones, que transforman el modo de trabajar en el día a día.

Cambios operativos y culturales

Por otra parte, las empresas llevan décadas acostumbradas a contar con componentes de software que, ante un mismo estímulo, devuelven una misma respuesta. La IA generativa incorpora un componente creativo que obliga a repensar los conceptos tradicionales de operaciones y métricas. En ese sentido, también es necesario evaluar si la plataforma del cliente está preparada para adoptar esta tecnología.

Una vez comprendido todo esto y de haber entendido a fondo el impacto que la IA generativa puede generar, llega la hora de identificar casos de uso posibles, siempre y cuando estén perfectamente alineados con los objetivos del negocio, y priorizar aquellos que entreguen el mayor valor posible. Es recomendable hacer pruebas en entornos controlados y llevar los proyectos a producción únicamente cuando están garantizados el correcto funcionamiento y el uso responsable.

La IA generativa es una de las tecnologías más disruptivas que conoció la humanidad hasta este momento. Con el acompañamiento adecuado y dando los pasos correctos, las organizaciones pueden capitalizar sus “superpoderes” para acelerar su viaje hacia el futuro.

-Pablo Sáez Núñez, Head of Ibero-America Data & Analytics at NTT DATA Europe & Latam.