Las empresas que aprovechan la tecnología para mejorar el éxito de sus negocios a menudo enfrentan una serie de desafíos importantes en el ámbito de la inteligencia artificial.
Estos son los ocho principales obstáculos que enfrentan las organizaciones que se aventuran en el panorama de la IA:
Regulación y cumplimiento Actualización del software heredado Talento especializado Expectativas del cliente Impacto en la fuerza laboral Estrategia de IA con ROI Gestión de riesgos Shadow AI.
Estos desafíos son diferentes de los riesgos generales de la IA, que podrían afectar tanto a las empresas como a los individuos. Los desafíos de la IA que discutiremos hoy impiden que las empresas aprovechen al máximo la última tecnología.
Si bien las valoraciones de las empresas orientadas a la IA están por las nubes, debemos recordar que implementar la IA es difícil para muchas empresas.
En este artículo, nuestro objetivo es ponerlo al día abordando los desafíos. Analizaremos cómo abordamos estos obstáculos y posteriormente exploraremos cada uno de ellos en detalle.
También proporcionaremos información oportuna sobre las mejores prácticas cuando haya soluciones efectivas disponibles.
Cómo elegimos los principales desafíos de la IA
Echemos una visión intersectorial de los desafíos de la IA. Afortunadamente, varias voces nos están ayudando ahora a comprender cómo podría evolucionar la IA en los próximos meses y años.
Por eso, nos hemos basado en algunas de las investigaciones más completas en TI empresarial:
Los sistemas de IA son todavía una tecnología muy nueva. Por eso, debemos escuchar los consejos más expertos en adopción y gestión digital. Nadie puede predecir el futuro, pero los expertos en sistemas de TI pueden mostrarnos cómo los planes actuales podrían convertirse en realidad.
Las oportunidades y desafíos para la IA son diferentes en cada sector: ventas, seguros, finanzas y más.
Profundicemos en nuestros principales desafíos de la inteligencia artificial.
Regulación y cumplimiento
La regulación y el cumplimiento seguirán siendo desafíos críticos para la IA en 2023 debido al rápido avance y la adopción generalizada de tecnologías de inteligencia artificial.
A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en diversos sectores, se han intensificado las preocupaciones sobre su uso ético, su responsabilidad y su posible sesgo algorítmico. Los gobiernos y las organizaciones están lidiando con la necesidad de establecer marcos regulatorios sólidos que garanticen que los sistemas de IA cumplan con los estándares éticos y los requisitos legales.
Además, el cumplimiento de estas regulaciones plantea un desafío importante para las empresas, ya que deben navegar por reglas complejas y en evolución para evitar responsabilidades legales y mantener la confianza pública.
Equilibrar la innovación y el despliegue responsable de la IA es primordial, lo que hace que la regulación y el cumplimiento sean preocupaciones centrales en el panorama de la IA de 2023. Las empresas que ya cuentan con sistemas de cumplimiento de software estarán en una buena posición para adaptarse a los nuevos sistemas.
Actualización de software heredado
Adaptar los sistemas existentes a la IA generativa plantea un desafío sustancial en el panorama actual de la IA debido a las disparidades fundamentales entre el software tradicional y los modelos generativos impulsados por la IA. Los sistemas heredados suelen construirse sobre arquitecturas fijas basadas en reglas, mientras que la IA generativa se basa en redes neuronales y aprendizaje profundo, que son dinámicos y se basan en datos.
La integración de la IA en estos sistemas heredados requiere una revisión significativa de su infraestructura y canales de datos existentes y, a menudo, requiere importantes esfuerzos de reingeniería. Además, los sistemas heredados pueden carecer de la calidad y cantidad de datos necesarios para una capacitación eficaz en IA, lo que genera problemas de compatibilidad y confiabilidad de los datos.
En los próximos años, veremos sistemas de infraestructura robustos que combinarán tecnologías de inteligencia artificial con aplicaciones más antiguas. En este momento, esto puede ser un desafío para las empresas que comienzan a implementar la IA.
Talento especializado
Durante años, los profesionales de recursos humanos se han quejado de la escasez de talento en TI. Los principales avances en IA de 2022 y 2023 han creado algunos desafíos específicos.
El aumento de los proyectos de IA y la integración de la IA en diversas industrias han intensificado la demanda de talento especializado en IA. Sin embargo, la oferta de expertos bien versados en las complejidades de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos ha tenido dificultades para mantener el ritmo.
Esta escasez de profesionales capacitados se ha convertido en un pronunciado desafío de la IA en 2023, lo que obstaculiza la capacidad de las organizaciones para aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA e impulsar la innovación de manera efectiva.
Gestión de datos
Para las aplicaciones de IA, la calidad, la accesibilidad y la exhaustividad de los datos impactan directamente en el rendimiento. Es por eso que la gestión y la visibilidad de los datos son desafíos clave para las empresas que implementan iniciativas de IA para sus procesos comerciales.
Más específicamente, garantizar que los datos estén limpios, bien estructurados y representativos de poblaciones diversas es esencial para entrenar modelos que hagan predicciones precisas e imparciales.
Mantener la transparencia en las fuentes y el procesamiento de datos también es crucial para abordar las preocupaciones éticas, el cumplimiento normativo y generar confianza en los sistemas de inteligencia artificial, que están cada vez más integrados en diversos aspectos de la sociedad.
No es ninguna novedad que un nuevo sistema de software necesita buenos datos para funcionar de forma eficaz. Pero todavía estamos tratando de comprender lo que eso significa para la IA.
Expectativas del cliente
Muchos líderes empresariales están encantados con las posibilidades de la IA. Pero los clientes todavía no saben muy bien qué hacer con ello.
La industria aseguradora nos da un buen ejemplo. En el caso de los seguros, la IA tiene el potencial de aumentar radicalmente la velocidad de las cotizaciones y reclamaciones. ¿Seguramente esta es una situación beneficiosa tanto para las empresas como para los clientes?
Desafortunadamente, no está tan claro. Una encuesta de YouGov de 2023, encargada por la empresa insurtech Sprout, encontró que “Expectativas del cliente todavía son impredecibles” cuando se encuentran con servicios de IA. Entre los encuestados de EE. UU. y el Reino Unido, un tercio elegiría activamente NO contratar una aseguradora que utilizara IA.
Entonces, cuando se trata de clientes, hay un trabajo extra por hacer. No importa los algoritmos de IA que esté utilizando: debe hacer que sus procesos sean transparentes, encontrar formas de generar confianza y asegurarse de educar a los clientes sobre los beneficios de la IA.
Impacto en la fuerza laboral
Para muchos, la potencia informática de la IA generativa no desplazará sus puestos de trabajo. Sin embargo, debemos considerar la posibilidad de desplazamiento y transformación del empleo en diversas industrias.
En una pequeña encuesta de Gartner de 2023, el 42% de los líderes de recursos humanos esperan que los puestos de nivel inicial se vean significativamente afectados.
Las tecnologías de automatización e inteligencia artificial tienen el potencial de optimizar las operaciones, aumentando la eficiencia pero también reduciendo la demanda de ciertas tareas rutinarias. En consecuencia, existe una necesidad apremiante de mejorar y capacitar a la fuerza laboral para garantizar que las personas puedan adaptarse a nuevos roles que requieren habilidades exclusivamente humanas, como la creatividad, el pensamiento crítico y la inteligencia emocional.
Gestionar esta transición de forma eficaz es crucial para mitigar las repercusiones negativas de los cambios laborales impulsados por la IA y fomentar la resiliencia económica frente a la automatización.
Estrategia de IA con ROI
Diseñar una estrategia de IA que logre un buen retorno de la inversión (ROI) es un desafío debido a la compleja interacción de factores como la calidad de los datos, la precisión del modelo, los costos de infraestructura y el mantenimiento continuo.
Determinar los casos de uso empresarial precisos en los que la IA puede ofrecer un valor tangible, asegurar el talento y los recursos necesarios y navegar por el cambiante panorama de la IA requiere una planificación cuidadosa y una adaptación continua.
Además, los beneficios a largo plazo de la IA suelen tardar en materializarse. Eso hace que sea imperativo equilibrar los costos a corto plazo con la expectativa de ganancias futuras.
Las soluciones de adopción digital (como ) han sido un ingrediente central en las estrategias de adopción digital durante años.
Gestión de riesgos
La gestión de riesgos es un desafío crítico al implementar la IA en una organización porque los sistemas de IA pueden introducir diversas formas de riesgo, incluidos los éticos, legales y operativos.
La posibilidad de que se produzcan sesgos en los algoritmos de IA, las filtraciones de datos, el incumplimiento normativo y el comportamiento inesperado del sistema pueden provocar daños a la reputación y responsabilidades financieras.
Las organizaciones deben establecer marcos de gobernanza sólidos, prácticas de gestión de datos y mecanismos de transparencia para mitigar estos riesgos. Gestionar eficazmente estos riesgos es esencial para garantizar el cumplimiento legal y ético, mantener la confianza de las partes interesadas e integrar con éxito la IA en las operaciones comerciales.
IA de las sombras
La IA en la sombra es un problema nuevo.
Al igual que su primo mayor, Shadow IT, la “sombra” en Shadow AI se refiere al uso no autorizado de soluciones de sistemas de IA para soluciones comerciales internas. No es sorprendente: muchas personas pueden captar la capacidad de la IA para resolver problemas. Y la mayoría de los empleados actuales quieren que su trabajo sea lo más sencillo posible.
Sin embargo, Shadow AI puede introducir muchos problemas de cumplimiento, riesgo, regulación y más. Algunas empresas incluso prohibirán por completo las aplicaciones de IA en la sombra. Es una buena idea tomar medidas antes de que se convierta en un desafío importante.
Tecnologías de IA: oportunidades y desafíos
Muchas empresas están cautivadas por el potencial de la IA generativa. Sin embargo, como se destaca en este artículo, enfrentan obstáculos importantes para implementar sistemas de IA y obtener una ventaja competitiva.
Afortunadamente, la industria emergente de la IA ofrece numerosas soluciones. Sin embargo, estos desafíos comunes aún requieren una resolución interna.
Las empresas están reconociendo los obstáculos asociados con la adopción de la IA. Y con estas herramientas surge el potencial de desbloquear un increíble poder transformador en varios sectores.