7 Desafíos de la Inteligencia Artificial

En los últimos años, los medios de comunicación se han hecho eco del gran auge de la inteligencia artificial, las muchas esperanzas puestas en ella y su uso en las empresas. Asimismo, han aparecido noticias sobre los extraordinarios logros obtenidos mediante la IA por los gigantes tecnológicos, como Facebook, Google y Amazon. Todo ello ha podido crear la falsa expectativa de que todas las compañías conseguirán fácilmente el mismo tipo de beneficios. Sin embargo, la mayoría de los líderes empresariales desconocen los retos y obstáculos de su adopción. Por este motivo, es necesario comprender mejor las verdaderas posibilidades de esta tecnología y tener en cuenta sus limitaciones, pues no soluciona todos los problemas.

La IA no es una tecnología complicada de entender en sí, pero su implementación requiere más acciones de las normalmente previstas en un principio por las empresas. En primer lugar, se necesita una transformación digital de la organización en su conjunto y un cambio en su funcionamiento para estar más orientada a los datos. Además, ha de modificar su cultura organizacional para enfocarse en lo digital. Todo esto requiere mucho trabajo; como dice el experto en desarrollo personal Robin Sharma, «el cambio es duro al principio, desordenado en el medio y magnífico al final». La figura ilustra las grandes expectativas de las empresas sobre la adopción de la Inteligencia Artificial y los grandes retos que se encontrarán en su primer proyecto.

Antes de analizar cómo y dónde aplicar la IA, resulta crucial estudiar los éxitos y fracasos de otras empresas a la hora de adoptarla. La mayoría de los desafíos se relacionan con los datos, incluidos su identificación y la comprensión de cómo utilizarlos en los procesos de toma de decisiones o en el desarrollo de productos. También se debe considerar las acciones necesarias para transformar y hacer evolucionar la compañía hacia una cultura digital. Este análisis constituye un prerrequisito esencial y es clave para desarrollar una estrategia de datos o un modelo operativo de datos eficaz, base de cualquier adopción de IA exitosa.

Desafíos de la transformación digital

Cuando hablamos de los retos de la adopción de la Inteligencia Artificial, es oportuno comenzar con los retos de la transformación digital. La mayoría de las empresas pequeñas no empiezan directamente con tecnologías de IA. Más bien, primero se someten a una transformación digital mediante la implementación de herramientas, plataformas y sistemas de comunicación digital internos y externos. Asimismo, dicha transformación requiere un análisis de cómo automatizar y digitalizar más cada operación empresarial.

Para una IA exitosa, los dirigentes han de dedicar el tiempo, los recursos y la paciencia necesarios en la transformación digital de la empresa. Esta actitud resulta vital para que los equipos encargados de la tecnología se sientan seguros y confiados para realizar el trabajo con eficacia. Asimismo, el éxito de esta transformación gira en torno a que la empresa empiece a conocer más sobre el aprovechamiento de sus datos y el análisis de su futuro digital.

Desafíos de la implementación de la Inteligencia Artificial

Una encuesta reciente analizó las limitaciones y los obstáculos enfrentados por las empresas a la hora de implantar la IA. En ella se incluyeron 1388 respuestas de profesionales de 25 sectores diferentes, como el del software, las finanzas y la banca, la consultoría y los servicios profesionales, la sanidad y la administración pública, entre otros. En la siguiente lista se enumeran los desafíos de la inteligencia artificial:

  • Falta de comprensión: los directivos a menudo no se dan cuenta del impacto transformador de la IA en su empresa y de las oportunidades que ofrece. Es crucial conocer y entender las herramientas, cada vez mayores, a disposición de las compañías.
  • Falta de una estrategia de IA adecuada: esta constituye una limitación importante para implementar correctamente la tecnología. Las empresas deben crear un equipo sólido y recurrir a la subcontratación, si es necesario, para superar los retos de la planificación de una estrategia de IA que se adapte a las necesidades de la compañía.
  • Falta de datos: muchas empresas presentan escasez de datos o estos se encuentran en silos, es decir, están aislados y no se comparten entre las diferentes áreas del negocio. Las compañías se beneficiarían al aprender más sobre la gestión de datos y a utilizarlos para generar valor. Según varias consultoras de inteligencia artificial, el 80 % de un proyecto de IA está relacionado con la gestión y preparación de los datos.
  • Déficit de competencias en materia de IA: las empresas suelen contratar a nuevos empleados para que se encarguen de las tareas relacionadas con la IA. Sin embargo, es mucho más recomendable y menos arriesgado reciclar y actualizar las competencias de los trabajadores y ofrecerles una buena formación.
  • Coste y tiempo: el coste y el tiempo necesarios para adoptar las soluciones de IA pueden llevar a una empresa a plantearse su uso; hay que tener paciencia pues los grandes beneficios se verán a largo plazo. Debido a la crisis por la COVID-19, algunas compañías se han visto obligadas a buscar un rápido retorno de la inversión en sus proyectos de IA. Sin embargo, el principal valor, sobre todo del primer proyecto, radica en los conocimientos adquiridos, los cuales se podrán aplicar en los siguientes proyectos de IA.
  • Falta de confianza: debido a la falta de comprensión de los algoritmos y de la IA, y de cómo utilizarlos para generar mayor valor empresarial, los directivos pueden perder la confianza y no dar la importancia merecida a este tipo de proyectos.
  • Ciberseguridad y ética: los ciberataques son una amenaza creciente, especialmente a medida que más procesos se han ido digitalizando debido a la COVID-19. Por ello, resulta esencial tomar las medidas adecuadas contra estas amenazas. Una violación de la ética también impide el avance de la empresa y puede dar lugar a una auditoría. Asimismo, es esencial seguir la legislación en materia de datos. Todo ello puede frenar a una compañía en la adopción de la IA.

Recomiendo analizar los siete puntos mencionados para estar mejor preparados a la hora de iniciar un proyecto de Inteligencia Artificial. Una vez que comprendamos los distintos retos en torno a la transformación digital y a la adopción de la Inteligencia Artificial, podremos desarrollar una estrategia capaz de afrontar cada uno de ellos. Entender estos desafíos resulta crucial para la dirección de cualquier compañía, pues permite avanzar más rápidamente.

Conoces algún otro desafío de la inteligencia artificial? Puedes dejar un comentario.

Para aprender más sobre la aplicación de inteligencia artificial en las empresas puedes leer mi último libro “Inteligencia artificial para los negocios. 21 casos prácticos y opiniones de expertos

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