La inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a automatizar tareas repetitivas, analizar información, mejorar la experiencia de los clientes y tomar decisiones con mayor rapidez. Sin embargo, la implantación de la IA no siempre es tan sencilla como elegir una herramienta y ponerla en marcha. Muchas organizaciones recurren a servicios de consultoría y desarrollo en IA para que les ayuden a afrontar estos retos desde el principio.
Para muchas empresas, los mayores retos van más allá de la propia tecnología. Por ejemplo, los datos pueden estar incompletos o ser incoherentes. Además, es posible que los sistemas más antiguos no sean compatibles con las aplicaciones más recientes. Por otra parte, puede que los empleados no sepan cómo utilizar la IA de forma eficaz. Por último, los modelos de IA también pueden generar resultados sesgados o inexactos si se entrenan o evalúan utilizando datos problemáticos.
Comprender estos retos antes de invertir en IA puede ayudar a los empresarios a fijarse expectativas realistas y a prepararse para alcanzar el éxito a largo plazo.
1. Una mala calidad de los datos puede limitar los resultados de la IA
Los sistemas de IA dependen en gran medida de la calidad de la información que reciben. Los datos empresariales pueden contener duplicados, información incompleta, registros obsoletos, formatos incoherentes o entradas inexactas. Como consecuencia, un sistema de IA puede generar resultados poco fiables.
La OCDE ha constatado que muchas empresas carecen de datos adecuados para aplicaciones de inteligencia artificial. Estos datos pueden adolecer de una cantidad, calidad, limpieza o estructura insuficientes. Además, es posible que las organizaciones tengan que combinar información procedente de diferentes sistemas informáticos, áreas de negocio, máquinas y fuentes externas.
En consecuencia, una mala calidad de los datos puede dar lugar a resultados poco fiables de la IA.
Cómo superarlo
Antes de poner en marcha un proyecto de inteligencia artificial, las empresas deben realizar una evaluación del estado de preparación de los datos. Esto incluye localizar los datos clave, asignar la responsabilidad sobre ellos, identificar inconsistencias y garantizar la calidad de los datos.
Quizá tenga sentido empezar con un conjunto de datos más pequeño y bien mantenido. Este enfoque puede resultar más eficaz que intentar conectar todas las fuentes de información de la empresa a la vez.
2. Los sistemas heredados pueden dificultar la integración
Muchas organizaciones dependen de aplicaciones e infraestructuras que se implementaron hace años o incluso décadas. Es posible que estos sistemas sigan desempeñando funciones empresariales importantes. Sin embargo, no se diseñaron necesariamente para comunicarse con las aplicaciones modernas de inteligencia artificial.
La integración de la IA en estos entornos puede requerir el uso de API, middleware, transformación de datos o actualizaciones de determinados componentes. La OCDE señala que las empresas suelen necesitar integrar datos procedentes de múltiples fuentes. La interoperabilidad y las API estandarizadas pueden ayudar a los desarrolladores a trabajar con entornos de datos complejos.
Cómo superarlo
Las empresas no tienen por qué sustituir necesariamente todos los sistemas heredados antes de adoptar la IA. En su lugar, pueden identificar los sistemas más relevantes para un caso de uso concreto de la IA y crear conexiones controladas entre ellos.
Un enfoque por fases también puede reducir las interrupciones. Las empresas pueden empezar con un flujo de trabajo, probar la integración, resolver los problemas y ampliarlo poco a poco.
3. Los modelos de IA pueden introducir sesgos
La IA no toma automáticamente decisiones objetivas por el mero hecho de que intervenga un ordenador. Los modelos pueden reflejar problemas en sus datos de entrenamiento, en sus algoritmos, en sus procesos de desarrollo o en los entornos en los que se utilizan.
El NIST identifica varias formas de sesgo en la IA, entre ellas el sesgo sistémico, el computacional, el estadístico y el cognitivo humano. Lamentablemente, los datos no representativos pueden dar lugar a resultados inexactos o perjudiciales. Además, los patrones sesgados pueden generalizarse aún más cuando las decisiones se automatizan.
Para las empresas, estas cuestiones pueden suponer riesgos en materia de atención al cliente, contratación, finanzas, cumplimiento normativo y reputación.
Cómo superarlo
Las organizaciones deben someter a prueba los sistemas de inteligencia artificial antes y después de su implantación. Las pruebas deben realizarse con datos representativos y evaluar si el rendimiento varía de forma significativa entre los distintos grupos relevantes.
El NIST recomienda comprobar la calidad de los datos, documentar los métodos de evaluación, supervisar el rendimiento de la IA y llevar a cabo revisiones periódicas por parte de expertos.
La supervisión humana también es importante. En particular, cuando la IA influye en decisiones que podrían afectar de manera significativa a los empleados, los clientes u otras partes interesadas.
4. Los empleados pueden tener dificultades con la adopción
Incluso los sistemas de IA más eficaces pueden resultar insuficientes cuando los empleados no saben cómo o cuándo utilizarlos.
Los empleados pueden tener inquietudes respecto a la IA debido al temor a la pérdida de puestos de trabajo, la desconfianza hacia las recomendaciones automatizadas o las alteraciones en los flujos de trabajo. Además, las empresas necesitan empleados que comprendan las limitaciones de la IA y sepan cuándo es necesaria la revisión humana.
Cómo superarlo
Incorpora a los empleados desde el principio del proceso. Explícales por qué la organización está adoptando la IA, ofréceles formación práctica y da a los equipos la oportunidad de compartir sus opiniones.
En lugar de presentar la IA como un sustituto de los empleados, las empresas pueden explicar cómo se encarga de las tareas repetitivas. Esto permite a los empleados disponer de más tiempo para centrarse en responsabilidades de mayor valor.
5. La seguridad, la privacidad y la gobernanza no pueden ser una cuestión secundaria
La inteligencia artificial puede plantear nuevos problemas de seguridad y privacidad, sobre todo cuando los sistemas tienen acceso a información confidencial de la empresa o de los clientes.
Las organizaciones deben definir el acceso a los datos, los permisos de los usuarios, las prácticas de almacenamiento y los procedimientos para hacer frente a resultados inesperados de la IA.
El Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST recomienda integrar la fiabilidad y la gestión de riesgos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Esto incluye el diseño, el desarrollo, la implantación y la evaluación de los sistemas de IA.
Cómo superarlo
Las empresas deberían establecer políticas sobre inteligencia artificial antes de su implantación generalizada. Estas pueden incluir controles de acceso, requisitos para el tratamiento de datos, procesos de aprobación, procedimientos de supervisión y una responsabilidad clara en relación con los sistemas de inteligencia artificial.
Además, es importante revisar periódicamente las aplicaciones de IA, ya que la tecnología, los procesos empresariales y las exigencias normativas van cambiando.
6. Las empresas pueden centrarse en la tecnología en lugar de en el valor empresarial
Otro reto habitual es adoptar la inteligencia artificial simplemente porque está de moda, en lugar de porque resuelva un problema empresarial concreto.
Antes de invertir, los directivos de las empresas deberían preguntarse:
- ¿Qué problema estamos intentando resolver?
- ¿Cómo mejorará la IA el proceso?
- ¿Cómo mediremos el éxito?
Un proyecto de inteligencia artificial útil debe tener un objetivo claro y unos resultados cuantificables. Por ejemplo, las empresas pueden querer reducir el tiempo de procesamiento, mejorar la precisión de las previsiones, reducir los costes o mejorar los tiempos de respuesta a los clientes.
Empezar con un caso de uso manejable puede ayudar a una organización a demostrar el valor de la IA antes de ampliar su uso a otras áreas.
Conclusión
La adopción de la IA puede generar importantes oportunidades. Sin embargo, para que su implementación tenga éxito, no basta con elegir la tecnología adecuada. Las empresas necesitan datos fiables, estrategias de integración prácticas, prácticas responsables en materia de IA, el apoyo de los empleados y unos objetivos empresariales claros.
Estos retos pueden superarse si las organizaciones los abordan desde el principio. Las empresas pueden sentar unas bases más sólidas para la adopción de la IA mejorando la calidad de los datos y adoptando un enfoque gradual para la integración. Además, deben detectar posibles sesgos, establecer prácticas de gobernanza e involucrar a los empleados a lo largo de todo el proceso.
El objetivo no debería ser simplemente adoptar la IA. Debería consistir en utilizar la IA de una forma que resulte fiable, responsable, segura y útil para la organización.
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