Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una tecnología transformadora, prometiendo eficiencia, ventajas competitivas y automatización. No obstante, la implementación de IA en entornos empresariales puede distar mucho de las expectativas dependiendo de cómo se lleve a cabo. ¿Por qué fallan estas iniciativas? Generalmente por la forma en que son abordadas por la organización. En esta ocasión hablaremos de los errores más comunes en la implementación de inteligencia artificial y cómo corregirlos.
Pilares críticos en la implementación de IA en una empresa
Para comenzar, uno de los errores más significativos en la implementación de IA en el entorno empresarial tiene que ver con la ausencia de objetivos claros desde el inicio. Lanzarse a la adopción de IA sin una visión bien definida o solamente por seguir una tendencia suele repercutir en inversiones costosas con un impacto marginal. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico que implemente un sistema de recomendaciones personalizadas debe tener en claro si lo que está buscando es mejorar la retención, fortalecer la lealtad de los clientes o aumentar las ventas. Si las metas no son claras y alcanzables, la IA puede convertirse en una inversión desperdiciada.
Directamente ligadas a lo anterior están la calidad y la gestión de los datos. Muchos son los proyectos de IA que fallan debido a la baja calidad de los datos obtenidos. Esto, debido a que la inteligencia artificial es tan buena como los datos con los que se alimenta, por lo que, si estos están desactualizados, incompletos o mal estructurados, incluso el mejor modelo de IA puede fallar, produciendo resultados sesgados o ineficientes. Por eso, es crucial invertir en la recopilación de datos precisos y en una infraestructura que los soporte para mejorar la precisión de los algoritmos de inteligencia artificial.
Responsabilidad ética y factor humano
Por otra parte, la implementación de IA no es solamente una cuestión tecnológica, sino que se trata de una verdadera transformación cultural que impacta tanto a las personas como a los procesos de una empresa. Aún hoy muchas organizaciones subestiman la importancia de la capacitación adecuada del personal. Sin una formación especializada y un entendimiento profundo de cómo aplicar la IA, los empleados pueden frustrarse o usar las herramientas de forma ineficiente, lo que lleva a la subutilización de las mismas o a la desconfianza o insatisfacción respecto de los sistemas automatizados. Los equipos deben involucrarse en su aplicación, debido a que son los que conocen el día a día de la empresa y su participación es clave para el diseño y la aceptación de las nuevas soluciones.
Ignorar la ética y la privacidad de los datos con los que se trabaja también puede tener consecuencias desastrosas para la empresa, tanto en términos reputacionales como legales. Los algoritmos de IA, si se alimentan con datos que reflejan desigualdades, pueden perpetuar determinados sesgos y llevar a decisiones injustas en áreas críticas como la contratación o el crédito. Por eso, las empresas tienen la responsabilidad de revisar sus modelos para garantizar que no se basen en prejuicios. También se debe asegurar el cumplimiento de regulaciones como el GDPR o la CCPA para proteger datos personales y mantener la confianza de los clientes.
Finalmente, no planificar la escalabilidad es otro de los errores en la implementación de IA que hay que evitar. Un piloto exitoso en un entorno pequeño no garantiza su viabilidad a gran escala si fuera necesario, especialmente si no se considera con diferentes contextos o la adaptabilidad del modelo a un volumen de datos creciente y a un escenario más complejo.
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