El mundo empresarial ha sido testigo de un aumento fenomenal en la adopción de la inteligencia synthetic (IA), y específicamente de la IA generativa (Gen AI). De acuerdo a Estimaciones de Deloitteel gasto empresarial en Gen AI en 2024 aumentará en un 30 por ciento con respecto a la cifra de 2023 de 16 mil millones de dólares. En apenas un año, esta tecnología ha irrumpido en escena para remodelar las hojas de ruta estratégicas de las organizaciones. Los sistemas de inteligencia synthetic se han transformado en palancas conversacionales, cognitivas y creativas para permitir a las empresas optimizar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar decisiones basadas en datos. En resumen, la IA empresarial se ha convertido en una de las principales palancas para que el CXO impulse la innovación y el crecimiento.
A medida que nos acercamos a 2025, esperamos que la IA empresarial desempeñe un papel aún más importante en la configuración de las estrategias y operaciones comerciales. Sin embargo, es basic comprender y abordar eficazmente los desafíos que podrían obstaculizar el pleno potencial de la IA.
Desafío n.º 1: falta de preparación de datos
El éxito de la IA depende de datos consistentes, limpios y bien organizados. Sin embargo, las empresas enfrentan desafíos al integrar datos fragmentados entre sistemas y departamentos. Las regulaciones de privacidad de datos más estrictas exigen una gobernanza, un cumplimiento y una protección sólidos de la información confidencial para garantizar conocimientos confiables de la IA.
Esto requiere un sistema integral de gestión de datos que rompa los silos de datos y priorice rigurosamente los datos que deben modernizarse. Los charcos de datos que muestran ganancias rápidas ayudarán a asegurar un compromiso a largo plazo para lograr que el ecosistema de datos sea correcto. Los lagos de datos o almacenes de datos centralizados pueden garantizar una accesibilidad constante a los datos en toda la organización. Además, las técnicas de aprendizaje automático pueden enriquecer y mejorar la calidad de los datos, al tiempo que automatizan el monitoreo y la gobernanza del panorama de datos.
Desafío n.º 2: escalabilidad de la IA
En 2024, cuando las organizaciones comenzaron sus viajes de implementación de IA empresarial, muchas tuvieron dificultades para escalar sus soluciones, principalmente debido a la falta de arquitectura técnica y recursos. La construcción de una infraestructura de IA escalable será essential para lograr este fin.
Las plataformas en la nube brindan eficiencia, flexibilidad y escalabilidad para procesar grandes conjuntos de datos y entrenar modelos de IA. Aprovechar la infraestructura de IA de los proveedores de servicios en la nube puede ofrecer una rápida ampliación de la implementación de la IA sin necesidad de realizar importantes inversiones iniciales en infraestructura. La implementación de marcos modulares de IA para una fácil configuración y adaptación en diferentes funciones comerciales permitirá a las empresas expandir gradualmente sus iniciativas de IA mientras mantienen el management sobre los costos y riesgos.
Desafío n.° 3: brechas de talento y habilidades
A encuesta reciente destaca la alarmante disparidad entre el entusiasmo de los profesionales de TI por la IA y sus capacidades reales. Si bien el 81% expresa interés en utilizar la IA, solo el 12% posee las habilidades necesarias y el 70% de los trabajadores requieren mejoras significativas en sus habilidades en IA. Esta brecha de talento plantea obstáculos importantes para las empresas que buscan desarrollar, implementar y gestionar iniciativas de IA. Atraer y retener profesionales capacitados en IA es un desafío importante, y mejorar las habilidades del private existente exige una inversión sustancial.
La estrategia de capacitación de las organizaciones debe abordar el nivel de alfabetización en IA que necesitan varios grupos: constructores, que desarrollan soluciones de IA, verificadores, que validan los resultados de la IA, y consumidores, que utilizan los resultados de los sistemas de IA para la toma de decisiones. Además, será necesario capacitar a los líderes empresariales para que aprecien mejor y más eficazmente las implicaciones estratégicas de la IA. Al fomentar conscientemente una cultura basada en datos e integrar la IA en los procesos de toma de decisiones en todos los niveles, se puede gestionar la resistencia a la IA, lo que conduce a una mejor calidad de la toma de decisiones.
Desafío n.º 4: Gobernanza de la IA y preocupaciones éticas
A medida que las empresas adoptan la IA a escala, el desafío de los algoritmos sesgados cobra gran importancia. Modelos de IA que se entrenan en incompletos o datos sesgados puede reforzar los sesgos existentes, lo que lleva a decisiones y resultados comerciales injustos. A medida que evolucionan las tecnologías de IA, los gobiernos y los organismos reguladores introducen constantemente nuevas regulaciones sobre IA para permitir la transparencia en la toma de decisiones y proteger a los consumidores. Por ejemplo, la UE ha esbozado sus políticas, marcos y principios en torno al uso de la IA a través de la Ley de IA de la UE de 2024. Las empresas deberán adaptarse ágilmente a esta evolución de las regulaciones.
Al establecer los marcos de gobernanza de IA adecuados que se centren en la transparencia, la equidad y la responsabilidad, las organizaciones pueden aprovechar soluciones que permitan la explicabilidad de sus modelos de IA y generar confianza con los consumidores finales. Estos deben incluir pautas éticas para el desarrollo e implementación de modelos de IA y garantizar que se alineen con los valores y requisitos regulatorios de la empresa.
Desafío n.° 5: Equilibrar el costo y el retorno de la inversión
Desarrollar, capacitar e implementar soluciones de IA requiere un compromiso financiero significativo en términos de infraestructura, software program y talento calificado. Muchas empresas enfrentan desafíos para equilibrar este costo con retornos de la inversión (ROI) mensurables.
Identificar los casos de uso correctos para la implementación de la IA es important. Debemos recordar que es posible que no todas las soluciones necesiten necesariamente IA. Es importante acordar los puntos de referencia adecuados para medir el éxito en las primeras etapas del viaje. Esto permitirá a las organizaciones vigilar de cerca el retorno de la inversión (ROI) potencial y entregado en varios casos de uso. Esta información se puede utilizar para priorizar y racionalizar rigurosamente los casos de uso en todas las etapas para mantener el costo bajo management. Las organizaciones pueden asociarse con proveedores de servicios de análisis e inteligencia synthetic que brinden resultados comerciales con modelos comerciales flexibles para cubrir el riesgo de las inversiones en retorno de la inversión.
