En los últimos años, ha habido un gran interés en la inteligencia artificial (IA), con muchos comentando tanto los aspectos positivos como negativos de esta tecnología. Las empresas han intentado adoptar la IA para aprovechar los beneficios prometidos de innovación, eficiencia y productividad. Según el ‘Índice Global de Adopción de IA 2024’ de IBM, más de la mitad de las empresas encuestadas (59%) están explorando o implementando IA y planean acelerar sus inversiones en esta área.
Sin embargo, la adopción de IA en algunas industrias ha sido frenada por una preocupación importante: ¿la IA eliminará ciertos roles humanos? Esta es una idea errónea. Al entender que la IA no es una entidad, sino una herramienta que funciona tan bien como las personas que la manejan, las organizaciones pueden implementar la IA de manera más efectiva y con mayor control.
Un ejemplo reciente es el fracaso de los sistemas de pedidos basados en IA de McDonald’s. La cadena de comida rápida anunció que descontinuará su solución de IA en más de 100 restaurantes debido a múltiples errores en los pedidos de comida, lo que requirió intervención humana en aproximadamente uno de cada cinco pedidos para corregir problemas. Este caso demuestra que la IA tiene sus limitaciones y que las habilidades humanas seguirán siendo críticas. En lugar de intentar reemplazar empleados con IA, las organizaciones deberían adoptar la tecnología como un sistema de apoyo para tareas repetitivas, aliviando la presión sobre los usuarios finales.
Aquí hay algunas áreas de enfoque para las organizaciones que consideran implementar IA:
1. **La IA debe ser práctica, no revolucionaria**: Las organizaciones a menudo se apresuran a implementar nuevas tecnologías como parte de una transformación, solo para descubrir que están gastando en exceso en una tecnología que no genera un retorno de inversión. Es crucial establecer objetivos realistas y evaluar dónde la IA puede apoyar a las personas y cómo puede incorporarse en los objetivos empresariales.
2. **Planificación y evaluación**: Hacer un análisis exhaustivo de los procesos antes de embarcarse en cualquier proyecto de IA es clave para evaluar en qué parte del negocio la IA funcionará mejor y ofrecerá el mayor valor. Preguntas como “¿quién usará esta capacidad?”, “¿a qué escala debe funcionar?” y “¿cómo medimos el éxito?” son fundamentales para mantener los proyectos enfocados.
3. **Fomentar la madurez de la IA**: Una vez que se han establecido las bases para el éxito de la IA, es crucial mapear los objetivos contra una imagen precisa de la preparación de la organización para la IA. Esto incluye evaluar la infraestructura tecnológica existente y crear una matriz de habilidades y conocimientos del equipo que trabajará directamente con el nuevo programa de IA.
4. **Seguridad y calidad**: Cualquier nueva tecnología introduce un nivel de riesgo de seguridad para un negocio. La seguridad debe integrarse continuamente en el programa y evaluarse con revisiones regulares del código. Además, las organizaciones deben desarrollar políticas personalizadas de uso de IA que cumplan con las regulaciones gubernamentales o de la industria y aborden las necesidades específicas del negocio.
A medida que la IA se extiende por la industria tecnológica, puede parecer el comienzo de una nueva era. Sin embargo, las organizaciones deben recordar los fundamentos de la implementación de cualquier nueva tecnología. Al tomarse el tiempo para analizar verdaderamente las necesidades y planificar proyectos que aporten beneficios reales al negocio, cualquier organización puede prepararse para el éxito desde el principio.
