Para los CIOs, la identificación e implementación de la Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas más discutidos. En particular, cómo equilibrar la implementación efectiva de la tecnología mientras se comprenden los problemas asociados, como el sesgo, la gobernanza, la integración y la seguridad. La presión sobre estos CIOs y otros líderes tecnológicos para moverse rápidamente en cuanto a la implementación de IA es cada vez mayor. Las organizaciones que actúan con lentitud podrían estar en desventaja competitiva, lo que genera una lucha por equilibrar el miedo a quedarse atrás y el temor a cometer errores en la integración de la IA.
### ¿Qué tan precisa es la IA?
Comprender la precisión de la IA es una consideración importante para los equipos tecnológicos. Para que la IA produzca resultados precisos, el análisis debe basarse en datos exactos y sin sesgos. Con la creciente popularidad de la nueva IA generativa y los grandes modelos de lenguaje, la industria ha acelerado su implementación. Esto ha afectado la percepción general de la IA, en gran parte debido al enfoque negativo en las alucinaciones de la IA y los sesgos de datos utilizados para entrenar estos modelos.
Un estudio reciente de Wakefield Research encontró que el 99% de los participantes sentían que “algunos, la mayoría o todos” los resultados de datos de la IA estaban afectados por sesgos. Además, el 87% cuestionó si es posible saber si los resultados de la IA son precisos.
En realidad, los resultados sesgados son inevitables si la IA se alimenta con datos desechados o desactualizados. Por lo tanto, es crucial diferenciar entre varios tipos de problemas para evaluar si, y cuándo, puede ocurrir el sesgo. Para entrenar modelos de lenguaje grande, debe haber una evaluación de los usos de los datos, cómo se prueba la IA y quién utiliza el modelo. Técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) pueden usarse para entrenar la IA y garantizar su precisión.
### Implementación eficiente de la IA
Para implementar la IA de manera eficiente, los CIOs y otros responsables de decisiones deben limitar la confianza ciega de los empleados en la tecnología. Es beneficioso ver cierta aceptación y confianza en la nueva tecnología por parte de los empleados y miembros del equipo. Sin embargo, esta confianza ciega puede ser una preocupación empresarial más seria que cualquier posible alucinación o sesgo.
Para limitar los daños asociados, es crucial la capacitación regular y actualizada de los empleados sobre las diferentes preocupaciones y casos de uso de la IA. Según los hallazgos de Wakefield, el 84% de los participantes sintió que sus empleadores deberían aumentar la capacitación en IA. Los líderes empresariales deben priorizar la educación de estos empleados, ayudándolos a tomar decisiones informadas al usar la IA en circunstancias de alta y baja importancia.
### Un panorama de IA en evolución
A medida que la IA y sus capacidades han evolucionado rápidamente, es comprensible que los profesionales de TI se sientan presionados para desplegar la IA como una prioridad. De hecho, el 87% de los encuestados afirmó sentirse apresurado para implementar la IA y el 74% sintió que las políticas de su empresa no podían mantenerse al día con los posibles riesgos y beneficios. Mientras tanto, las políticas legales y de la empresa a menudo se consideran obstáculos para un despliegue rápido.
Para aumentar el retorno de la inversión, las políticas de IA deben verse como una progresión positiva, en lugar de una regresión. Por ejemplo, algunas organizaciones tienen políticas que abordan qué datos pueden o no compartir los empleados con terceros. Dependiendo de las circunstancias, las empresas también pueden reescribir políticas para aplicarlas a soluciones de IA generativa externa. Sin embargo, los equipos deben estar al tanto de las políticas de compra de software y los apéndices para revisiones adicionales de todas las soluciones integradas con IA.
### Disrupción en la fuerza laboral
Al igual que otras tecnologías innovadoras, la IA inevitablemente cambiará cómo funciona actualmente la fuerza laboral. No obstante, este cambio sin duda introducirá nuevos roles y habilidades en la fuerza laboral. Esto se refleja en el 85% de los encuestados que creen que la IA será algo impactante en la creación de oportunidades de avance futuro.
Para aquellos que buscan progresar en un mercado laboral habilitado por IA, los individuos deben priorizar habilidades relacionadas con tareas que no pueden ser realizadas por estadísticas, ya que la IA se genera en gran medida por estadísticas. La capacidad de mejorar tanto la efectividad personal como colectiva a través de herramientas de IA será altamente valorada. Los trabajadores que se mantengan comprometidos y refinen continuamente sus habilidades encontrarán abundantes oportunidades.
A pesar de que la IA ha existido como concepto durante varias décadas, la tecnología solo ha entrado verdaderamente en la corriente principal en los últimos años. Especialmente en los últimos meses, la IA ha pasado de ser algo de ciencia ficción a una necesidad empresarial fundamental.
A lo largo de 2024 y más allá, las organizaciones que no tengan la tecnología implementada correrán el riesgo de quedarse atrás. Sin embargo, la implementación debe hacerse de manera medida y sensata. En última instancia, los interesados deben comprender completamente cómo utilizar la IA de manera efectiva para mejorar las operaciones comerciales, los procesos y el bienestar de los empleados, sin poner en riesgo las relaciones con los clientes.
