{"id":101802,"date":"2024-06-22T17:50:09","date_gmt":"2024-06-23T00:50:09","guid":{"rendered":"https:\/\/resumenea.com\/los-8-principales-desafios-de-la-ia-de-2023\/"},"modified":"2024-06-22T17:50:09","modified_gmt":"2024-06-23T00:50:09","slug":"los-8-principales-desafios-de-la-ia-de-2023","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resumenea.com\/los-8-principales-desafios-de-la-ia-de-2023\/","title":{"rendered":"Los 8 principales desaf\u00edos de la IA de 2023"},"content":{"rendered":"
\n

Las empresas que aprovechan la tecnolog\u00eda para mejorar el \u00e9xito de sus negocios a menudo enfrentan una serie de desaf\u00edos importantes en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial. <\/p>\n

Estos son los ocho principales obst\u00e1culos que enfrentan las organizaciones que se aventuran en el panorama de la IA:<\/strong><\/p>\n

Regulaci\u00f3n y cumplimiento Actualizaci\u00f3n del software heredado Talento especializado Expectativas del cliente Impacto en la fuerza laboral Estrategia de IA con ROI Gesti\u00f3n de riesgos Shadow AI.<\/p>\n

Estos desaf\u00edos son diferentes de los riesgos generales de la IA, que podr\u00edan afectar tanto a las empresas como a los individuos. Los desaf\u00edos de la IA que discutiremos hoy impiden que las empresas aprovechen al m\u00e1ximo la \u00faltima tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Si bien las valoraciones de las empresas orientadas a la IA est\u00e1n por las nubes, debemos recordar que implementar la IA es dif\u00edcil para muchas empresas. <\/p>\n

En este art\u00edculo, nuestro objetivo es ponerlo al d\u00eda abordando los desaf\u00edos. Analizaremos c\u00f3mo abordamos estos obst\u00e1culos y posteriormente exploraremos cada uno de ellos en detalle.<\/p>\n

Tambi\u00e9n proporcionaremos informaci\u00f3n oportuna sobre las mejores pr\u00e1cticas cuando haya soluciones efectivas disponibles.<\/p>\n

C\u00f3mo elegimos los principales desaf\u00edos de la IA <\/strong><\/span><\/h2>\n

Echemos una visi\u00f3n intersectorial de los desaf\u00edos de la IA. Afortunadamente, varias voces nos est\u00e1n ayudando ahora a comprender c\u00f3mo podr\u00eda evolucionar la IA en los pr\u00f3ximos meses y a\u00f1os.<\/p>\n

Por eso, nos hemos basado en algunas de las investigaciones m\u00e1s completas en TI empresarial:<\/strong><\/p>\n

Los sistemas de IA son todav\u00eda una tecnolog\u00eda muy nueva. Por eso, debemos escuchar los consejos m\u00e1s expertos en adopci\u00f3n y gesti\u00f3n digital. Nadie puede predecir el futuro, pero los expertos en sistemas de TI pueden mostrarnos c\u00f3mo los planes actuales podr\u00edan convertirse en realidad.<\/p>\n

Las oportunidades y desaf\u00edos para la IA son diferentes en cada sector: ventas, seguros, finanzas y m\u00e1s.<\/p>\n

Profundicemos en nuestros principales desaf\u00edos de la inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n

Regulaci\u00f3n y cumplimiento <\/strong><\/span><\/h2>\n

La regulaci\u00f3n y el cumplimiento seguir\u00e1n siendo desaf\u00edos cr\u00edticos para la IA en 2023 debido al r\u00e1pido avance y la adopci\u00f3n generalizada de tecnolog\u00edas de inteligencia artificial. <\/p>\n

A medida que los sistemas de IA se integran cada vez m\u00e1s en diversos sectores, se han intensificado las preocupaciones sobre su uso \u00e9tico, su responsabilidad y su posible sesgo algor\u00edtmico. Los gobiernos y las organizaciones est\u00e1n lidiando con la necesidad de establecer marcos regulatorios s\u00f3lidos que garanticen que los sistemas de IA cumplan con los est\u00e1ndares \u00e9ticos y los requisitos legales. <\/p>\n

Adem\u00e1s, el cumplimiento de estas regulaciones plantea un desaf\u00edo importante para las empresas, ya que deben navegar por reglas complejas y en evoluci\u00f3n para evitar responsabilidades legales y mantener la confianza p\u00fablica.<\/p>\n

Equilibrar la innovaci\u00f3n y el despliegue responsable de la IA es primordial, lo que hace que la regulaci\u00f3n 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 estar\u00e1n en una buena posici\u00f3n para adaptarse a los nuevos sistemas.<\/p>\n

Actualizaci\u00f3n de software heredado<\/strong><\/span><\/h2>\n

Adaptar los sistemas existentes a la IA generativa plantea un desaf\u00edo sustancial en el panorama actual de la IA debido a las disparidades fundamentales entre el software tradicional y los modelos generativos impulsados \u200b\u200bpor 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 din\u00e1micos y se basan en datos.<\/p>\n

La integraci\u00f3n de la IA en estos sistemas heredados requiere una revisi\u00f3n significativa de su infraestructura y canales de datos existentes y, a menudo, requiere importantes esfuerzos de reingenier\u00eda. Adem\u00e1s, los sistemas heredados pueden carecer de la calidad y cantidad de datos necesarios para una capacitaci\u00f3n eficaz en IA, lo que genera problemas de compatibilidad y confiabilidad de los datos.<\/p>\n

En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, veremos sistemas de infraestructura robustos que combinar\u00e1n tecnolog\u00edas de inteligencia artificial con aplicaciones m\u00e1s antiguas. En este momento, esto puede ser un desaf\u00edo para las empresas que comienzan a implementar la IA.<\/p>\n

Talento especializado<\/strong><\/span><\/h2>\n

Durante a\u00f1os, 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 desaf\u00edos espec\u00edficos.<\/p>\n

El aumento de los proyectos de IA y la integraci\u00f3n de la IA en diversas industrias han intensificado la demanda de talento especializado en IA. Sin embargo, la oferta de expertos bien versados \u200b\u200ben las complejidades de la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y la ciencia de datos ha tenido dificultades para mantener el ritmo. <\/p>\n

Esta escasez de profesionales capacitados se ha convertido en un pronunciado desaf\u00edo de la IA en 2023, lo que obstaculiza la capacidad de las organizaciones para aprovechar todo el potencial de las tecnolog\u00edas de IA e impulsar la innovaci\u00f3n de manera efectiva.<\/p>\n

Gesti\u00f3n de datos<\/strong><\/span><\/h2>\n

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 gesti\u00f3n y la visibilidad de los datos son desaf\u00edos clave para las empresas que implementan iniciativas de IA para sus procesos comerciales.<\/p>\n

M\u00e1s espec\u00edficamente, garantizar que los datos est\u00e9n limpios, bien estructurados y representativos de poblaciones diversas es esencial para entrenar modelos que hagan predicciones precisas e imparciales. <\/p>\n

Mantener la transparencia en las fuentes y el procesamiento de datos tambi\u00e9n es crucial para abordar las preocupaciones \u00e9ticas, el cumplimiento normativo y generar confianza en los sistemas de inteligencia artificial, que est\u00e1n cada vez m\u00e1s integrados en diversos aspectos de la sociedad.<\/p>\n

No es ninguna novedad que un nuevo sistema de software necesita buenos datos para funcionar de forma eficaz. Pero todav\u00eda estamos tratando de comprender lo que eso significa para la IA.<\/p>\n

Expectativas del cliente<\/strong><\/span><\/h2>\n

Muchos l\u00edderes empresariales est\u00e1n encantados con las posibilidades de la IA. Pero los clientes todav\u00eda no saben muy bien qu\u00e9 hacer con ello.<\/p>\n

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. \u00bfSeguramente esta es una situaci\u00f3n beneficiosa tanto para las empresas como para los clientes?<\/p>\n

Desafortunadamente, no est\u00e1 tan claro. Una encuesta de YouGov de 2023, encargada por la empresa insurtech Sprout, encontr\u00f3 que \u201cExpectativas del cliente<\/strong> todav\u00eda son impredecibles\u201d cuando se encuentran con servicios de IA. Entre los encuestados de EE. UU. y el Reino Unido, un tercio elegir\u00eda activamente NO contratar una aseguradora que utilizara IA.<\/p>\n

Entonces, cuando se trata de clientes, hay un trabajo extra por hacer. No importa los algoritmos de IA que est\u00e9 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.<\/p>\n

Impacto en la fuerza laboral<\/strong><\/span><\/h2>\n

Para muchos, la potencia inform\u00e1tica de la IA generativa no desplazar\u00e1 sus puestos de trabajo. Sin embargo, debemos considerar la posibilidad de desplazamiento y transformaci\u00f3n del empleo en diversas industrias. <\/p>\n

En una peque\u00f1a encuesta de Gartner de 2023, el 42% de los l\u00edderes de recursos humanos esperan que los puestos de nivel inicial se vean significativamente afectados.<\/p>\n

Las tecnolog\u00edas de automatizaci\u00f3n e inteligencia artificial tienen el potencial de optimizar las operaciones, aumentando la eficiencia pero tambi\u00e9n 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 cr\u00edtico y la inteligencia emocional. <\/p>\n

Gestionar esta transici\u00f3n de forma eficaz es crucial para mitigar las repercusiones negativas de los cambios laborales impulsados \u200b\u200bpor la IA y fomentar la resiliencia econ\u00f3mica frente a la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

Estrategia de IA con ROI <\/strong><\/span><\/h2>\n

Dise\u00f1ar una estrategia de IA que logre un buen retorno de la inversi\u00f3n (ROI) es un desaf\u00edo debido a la compleja interacci\u00f3n de factores como la calidad de los datos, la precisi\u00f3n del modelo, los costos de infraestructura y el mantenimiento continuo.<\/p>\n

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 planificaci\u00f3n cuidadosa y una adaptaci\u00f3n continua.<\/p>\n

Adem\u00e1s, 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.<\/p>\n

Las soluciones de adopci\u00f3n digital (como ) han sido un ingrediente central en las estrategias de adopci\u00f3n digital durante a\u00f1os. <\/p>\n

Gesti\u00f3n de riesgos<\/strong><\/span><\/h2>\n

La gesti\u00f3n de riesgos es un desaf\u00edo cr\u00edtico al implementar la IA en una organizaci\u00f3n porque los sistemas de IA pueden introducir diversas formas de riesgo, incluidos los \u00e9ticos, legales y operativos. <\/p>\n

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 da\u00f1os a la reputaci\u00f3n y responsabilidades financieras. <\/p>\n

Las organizaciones deben establecer marcos de gobernanza s\u00f3lidos, pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n de datos y mecanismos de transparencia para mitigar estos riesgos. Gestionar eficazmente estos riesgos es esencial para garantizar el cumplimiento legal y \u00e9tico, mantener la confianza de las partes interesadas e integrar con \u00e9xito la IA en las operaciones comerciales.<\/p>\n

IA de las sombras<\/strong><\/span><\/h2>\n

La IA en la sombra es un problema nuevo.<\/p>\n

Al igual que su primo mayor, Shadow IT, la \u201csombra\u201d 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 mayor\u00eda de los empleados actuales quieren que su trabajo sea lo m\u00e1s sencillo posible.<\/p>\n

Sin embargo, Shadow AI puede introducir muchos problemas de cumplimiento, riesgo, regulaci\u00f3n y m\u00e1s. Algunas empresas incluso prohibir\u00e1n por completo las aplicaciones de IA en la sombra. Es una buena idea tomar medidas antes de que se convierta en un desaf\u00edo importante.<\/p>\n

Tecnolog\u00edas de IA: oportunidades y desaf\u00edos<\/strong><\/span><\/h2>\n

Muchas empresas est\u00e1n cautivadas por el potencial de la IA generativa. Sin embargo, como se destaca en este art\u00edculo, enfrentan obst\u00e1culos importantes para implementar sistemas de IA y obtener una ventaja competitiva.<\/p>\n

Afortunadamente, la industria emergente de la IA ofrece numerosas soluciones. Sin embargo, estos desaf\u00edos comunes a\u00fan requieren una resoluci\u00f3n interna.<\/p>\n

Las empresas est\u00e1n reconociendo los obst\u00e1culos asociados con la adopci\u00f3n de la IA. Y con estas herramientas surge el potencial de desbloquear un incre\u00edble poder transformador en varios sectores.<\/p>\n

\n
\n
\n

Por el equipo <\/p>\n

fue pionero en la Plataforma de Adopci\u00f3n Digital (DAP) para que las organizaciones utilicen todo el potencial de sus activos digitales. Utilizando inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y orientaci\u00f3n contextual, agrega una capa de interfaz de usuario din\u00e1mica para aumentar la alfabetizaci\u00f3n digital de todos los usuarios.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Las empresas que aprovechan la tecnolog\u00eda para mejorar el \u00e9xito de sus negocios a menudo enfrentan una serie de desaf\u00edos importantes en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial. Estos son los ocho principales obst\u00e1culos que enfrentan las organizaciones que se aventuran en el panorama de la IA: Regulaci\u00f3n y cumplimiento Actualizaci\u00f3n del software heredado Talento […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[],"blocksy_meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/101802"}],"collection":[{"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=101802"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/101802\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=101802"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=101802"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/resumenea.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=101802"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}