¿Qué tener en cuenta antes de incorporar la IA en tu empresa?

Antes de incorporar la IA en tu empresa es de vital importancia tener una cultura organizacional que propicie el cambio. Esto requiere un análisis meticuloso de los objetivos de la empresa y de las herramientas que se van a utilizar. Los líderes empresariales deben estar al tanto de los errores que se pueden generar si la incorporación de la IA no se realiza adecuadamente. Estos errores se pueden evitar estableciendo una estrategia de mejora continua y llevando a cabo acciones de prevención para preparar a la empresa para una verdadera revolución digital de la tecnología basada en IA. 

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Hoy en día, la inteligencia artificial es la tecnología más poderosa a las que las personas han tenido acceso, y en un plazo cada vez más acelerado las empresas pueden implementarla, darle buen uso y crear valor para los clientes. Sin embargo, para obtener el máximo beneficio, todas las organizaciones deben comprometerse con su aplicación e integración. Por este motivo, es fundamental poder invertir en infraestructura, personal calificado y capacitación adecuada para garantizar una adopción exitosa de la IA.

Además, es necesario contar con objetivos comerciales definidos, porque de lo contrario no sabrás a ciencia cierta qué resultados esperas lograr implementando la IA, y posiblemente, su uso continuo sin un fin determinado termine generando más desperdicios y pérdidas que ganancias. En este artículo, te contamos cómo deberías prepararte para incorporar la IA en tu empresa y cuáles son los principales errores que debes evitar.

Errores típicos antes de incorporar la IA en tu empresa

Aunque ya hemos trazado un panorama general introductorio de lo que deberías tener en cuenta antes de implementar la inteligencia artificial en tu modelo de negocio, a continuación, identificamos los errores más comunes de aplicar apresuradamente una solución diseñada con IA.

1. Ignorar la gestión del cambio.

La integración exitosa de la inteligencia artificial generalmente conlleva cambios significativos en los procesos, los flujos de trabajo y el desempeño de las distintas funciones de los colaboradores. Descuidar el aspecto humano en la adopción de la IA puede provocar resistencia y una baja en la productividad. Para evitar esto, puedes desarrollar una estrategia efectiva de gestión del cambio que incluya comunicación precisa, capacitación del personal y sistemas de apoyo para ayudar a los trabajadores a adoptar la tecnología de manera exitosa. 

Al abordar los factores culturales y de comportamiento de incorporar la IA en tu empresa, puedes facilitar una transición más rápida y asegurarte de que tu fuerza laboral esté bien preparada para aprovechar al máximo el potencial de la IA con una interrupción mínima.

2. Calidad deficiente de los datos.

Los modelos de inteligencia artificial son tan eficientes como los datos en los que están entrenados. Si los datos utilizados para entrenar uno de estos modelos son incompletos, sesgados e inconsistentes, las predicciones del modelo de IA pueden resultar inexactas.

En tu empresa, debes priorizar la calidad de los datos, a través de la recopilación, limpieza y mantenimiento de conjuntos de datos precisos y actualizados, lo que evitará una gestión de datos sesgada o limitada.

3. Dependencia exclusiva de los modelos de caja negra.

Muchos modelos de IA son complejos y su funcionamiento interno puede llegar a ser difícil de entender para los que no están muy interiorizados. Las organizaciones que confían por demás en los modelos de "caja negra" (algoritmos y sistemas complejos de aprendizaje automático que no proveen explicaciones claras de cómo generan resultados) pueden tener problemas con la transparencia y la responsabilidad.

Con frecuencia, estos modelos  se caracterizan por su ambigüedad, lo que dificulta que los usuarios, los desarrolladores o las partes interesadas interpreten la lógica implícita o los procesos de toma de decisiones. Para evitar esto, prioriza la transparencia en los modelos de IA de tu empresa. Esto reducirá los riesgos de sesgos y errores imprevistos y fomentará la confianza de tus colaboradores y clientes. Considera proporcionar explicaciones precisas de cómo funcionan tus sistemas de IA.

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4. Pruebas y validaciones inadecuadas.

Las pruebas y la validación exhaustivas son fundamentales para garantizar la confiabilidad y precisión de los modelos de IA. Por este motivo, deberás invertir tiempo y recursos en procesos de prueba rigurosos y prepararte para depurar secuencialmente tus modelos, a fin de tomar decisiones basadas en datos defectuosos.

5. Falta de planificación a largo plazo.

La adopción de IA requiere una planificación adecuada a largo plazo para el mantenimiento, las actualizaciones y la escalabilidad permanentes. Las empresas que no planifican para el futuro corren el riesgo de quedarse estancadas en modelos de IA obsoletos que no ofrecen los resultados esperados.

Al planificar tus iniciativas de IA, establece una hoja de ruta integral y asigna recursos para el futuro, de modo que tus proyectos continúen siendo efectivos y alineados con las necesidades comerciales de tu empresa a largo plazo.

6. Ignorar las consideraciones éticas y legales.

Los modelos de IA pueden manifestar una serie de consideraciones éticas y legales, desde la privacidad y el sesgo de los datos hasta la responsabilidad y la transparencia. Las empresas que no ponen la debida atención a estas consideraciones corren el riesgo de perjudicar su reputación, alienar a los clientes e incluso enfrentarse a acciones legales.

Busca ser proactivo/a al abordar este tipo de problemas, para que tu organización pueda generar confianza y evitar posibles riesgos legales y de reputación que cuestan muy caro, no solo monetariamente sino también en lo moral.

7. Expectativas poco realistas o exageradas con la IA.

Un error muy común es tener expectativas poco realistas sobre lo que la IA puede lograr. Si bien la IA tiene un potencial transformador, no es una solución mágica. Al realizar planes para la implementación de inteligencia artificial, deberás ser realista acerca de las capacidades y limitaciones de la IA. 

El mismo Chat GPT tiene sus marcadas limitaciones, por lo que depender exclusivamente de él sería un grave error. Administra las expectativas de las partes interesadas a lo largo del proceso de implementación, para que puedas evitar decepciones y garantizar evaluaciones factibles de los posibles resultados del proyecto.

8. No monitorear y aun así mantener los modelos de IA.

Los sistemas de IA requieren monitoreo y mantenimiento continuos para seguir funcionando de forma adecuada. Las organizaciones deben estar preparadas para evaluar periódicamente el rendimiento de sus modelos de IA. Esto incluirá la actualización y el reentrenamiento de las herramientas según la necesidad para contemplar los cambios en los datos o adaptarse a las fluctuaciones comerciales del mercado.

Pasar por alto este aspecto de la gestión de la IA puede derivar en la permanencia de modelos obsoletos que producen resultados poco efectivos o sesgados. Definir un plan sólido de monitoreo y mantenimiento es esencial para garantizar el éxito a largo plazo de incorporar la IA en tu empresa.

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En definitiva, para incorporar la IA en tu empresa debes tener objetivos claros, tener en cuenta la gestión del cambio para una adopción efectiva mitigando cualquier posible resistencia. También, debes priorizar la calidad de los datos, no depender de modelos de IA de caja negra, realiza comprobaciones rigurosas de los sistemas a implementar, planificar a largo plazo, atender a las consideraciones éticas y legales, evitar generar expectativas poco realistas y monitorear el desempeño de los modelos de IA para evaluar su rendimiento efectividad para el alcance de tus objetivos.