Navegación de la implementación de IA: Evitar obstáculos y garantizar el éxito

El camino hacia la IA no es un sprint, es un maratón, y las empresas necesitan ritmarse adecuadamente. Aquellas que corren antes de haber aprendido a caminar tropezarán, uniéndose al cementerio de empresas que intentaron avanzar demasiado rápido hacia alguna especie de meta de IA. La verdad es que no hay meta. No hay un destino al que una empresa pueda llegar y decir que la IA ha sido suficientemente conquistada. Según McKinsey, 2023 fue el año de despegue de la IA, con alrededor del 79% de los empleados diciendo que han tenido algún nivel de exposición a la IA. Sin embargo, las tecnologías de despegue no siguen caminos lineales de desarrollo; fluctúan, suben y bajan, hasta que se convierten en parte del tejido de la empresa. La mayoría de las empresas entienden que la IA es un maratón y no un sprint, y eso es algo que vale la pena tener en cuenta.

Tomen, por ejemplo, el Ciclo de Hype de Gartner. Cada nueva tecnología que emerge pasa por la misma serie de etapas en el ciclo de hype, con muy pocas excepciones. Esas etapas son las siguientes: Desencadenante de Innovación; Pico de Expectativas Infladas; Trinchera de Desilusión; Pendiente de Iluminación, y Meseta de Productividad. En 2023, Gartner colocó a la IA Generativa firmemente en la segunda etapa: el Pico de Expectativas Infladas. Este es el momento en que los niveles de hype que rodean la tecnología están en su punto más alto, y mientras que algunas empresas pueden capitalizarla temprano y avanzar, la gran mayoría luchará a través de la Trinchera de Desilusión y es posible que ni siquiera lleguen a la Meseta de Productividad.

Todo esto es para decir que las empresas necesitan tener cuidado al implementar la IA. Mientras que el atractivo inicial de la tecnología y sus capacidades puede ser tentador, todavía está encontrando sus pies y sus límites están siendo probados. Eso no significa que las empresas deban evitar la IA, pero deben reconocer la importancia de establecer un ritmo sostenible, definir metas claras y planificar minuciosamente su viaje. Los equipos de liderazgo y los empleados necesitan estar completamente comprometidos con la idea, la calidad y la integridad de los datos necesitan ser garantizadas, los objetivos de cumplimiento necesitan ser cumplidos – y eso es solo el comienzo.

Al comenzar pequeño y esbozando hitos alcanzables, las empresas pueden aprovechar la IA de manera medida y sostenible, asegurando que se muevan con la tecnología en lugar de saltar por delante de ella. Aquí hay algunos de los obstáculos más comunes que estamos viendo en 2024:

Obstáculo 1: Liderazgo de IA

Es un hecho: sin el compromiso de la parte superior, las iniciativas de IA fracasarán. Mientras que los empleados pueden descubrir herramientas de IA generativa por sí mismos y incorporarlas en sus rutinas diarias, esto expone a las empresas a problemas de privacidad de datos, seguridad y cumplimiento. La implementación de la IA, en cualquier capacidad, necesita provenir de la parte superior, y la falta de interés en la IA desde la parte superior puede ser tan peligrosa como avanzar demasiado rápido.

Tomen, por ejemplo, el sector de seguros de salud en EE. UU. En una reciente encuesta de ActiveOps, se reveló que el 70% de los líderes de operaciones cree que los ejecutivos de la suite C no están interesados en la inversión en IA, creando una barrera sustancial para la innovación. Mientras que pueden ver los beneficios, con casi 8 de cada 10 de acuerdo en que la IA podría ayudar a mejorar significativamente el rendimiento operativo, la falta de apoyo desde la parte superior es una barrera frustrante para el progreso.

Donde se está utilizando la IA, el compromiso organizacional y el apoyo de liderazgo son esenciales. Se deben establecer canales de comunicación claros entre el liderazgo y los equipos de proyectos de IA. Informes de progreso regulares, informes de progreso transparentes y discusiones sobre desafíos y oportunidades ayudarán a mantener al liderazgo comprometido y informado. Cuando los líderes están bien versados en el viaje de IA y sus hitos, es más probable que brinden el apoyo continuo necesario para navegar a través de complejidades y problemas imprevistos.

Obstáculo 2: Calidad e integridad de los datos

Utilizar datos de mala calidad con la IA es como poner diésel en un coche de gasolina. Obtendrá un mal rendimiento, piezas rotas y una factura costosa para arreglarlo. Los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de datos para aprender, adaptarse y hacer predicciones precisas. Si los datos alimentados a estos sistemas son defectuosos, incompletos, mal clasificados o sesgados, los resultados serán inevitablemente poco fiables. Esto no solo socava la efectividad de las soluciones de IA, sino que también puede llevar a reveses significativos y a una falta de confianza en las capacidades de la IA.

Nuestra investigación revela que el 90% de los líderes de operaciones dice que se necesita demasiado esfuerzo para extraer información de sus datos operativos – demasiado de ellos están siloizados y fragmentados en múltiples sistemas, y están llenos de inconsistencias. Esto es otro obstáculo que enfrentan las empresas cuando consideran la IA – sus datos simplemente no están listos.

Para abordar esto y mejorar su higiene de datos, las empresas deben invertir en marcos de gobernanza de datos robustos. Esto incluye establecer estándares de datos claros, asegurarse de que los datos se limpien y validen consistentemente, y implementar sistemas para el monitoreo continuo de la calidad de los datos. Al crear una fuente única de verdad, las organizaciones pueden mejorar la confiabilidad y accesibilidad de sus datos, lo que tendrá el beneficio adicional de facilitar el camino para la IA.

Obstáculo 3: Alfabetización en IA

La IA es una herramienta, y las herramientas solo son efectivas cuando están en las manos adecuadas. El éxito de las iniciativas de IA depende no solo de la tecnología, sino también de las personas que la utilizan, y esas personas escasean. Según Salesforce, casi dos tercios (60%) de los profesionales de TI identificaron una falta de habilidades en IA como su principal barrera para la implementación de la IA. Eso suena como si las empresas simplemente no estuvieran listas para la IA, y necesitan comenzar a abordar esa brecha de habilidades antes de comenzar a invertir en tecnología de IA.

Eso no tiene que significar ir de compras de personal, sin embargo. Se pueden introducir programas de capacitación para mejorar las habilidades de la fuerza laboral actual, asegurando que tengan las capacidades para utilizar la IA de manera efectiva. Construir este tipo de alfabetización en IA dentro de la organización implica crear un entorno en el que se fomente el aprendizaje continuo – talleres, cursos en línea y proyectos prácticos pueden ayudar a desmitificar la IA y hacerla más accesible a los empleados en todos los niveles, sentando las bases para una implementación más rápida y beneficios más tangibles.

¿Qué sigue?

La adopción exitosa de la IA requiere más que solo invertir en tecnología; requiere un enfoque estratégico y bien ritmado que asegure el compromiso de los empleados y el apoyo de la dirección. También requiere que las empresas sean conscientes de que la tecnología tiene límites – mientras que el interés en la IA está en auge y la adopción está en un máximo histórico, es probable que la burbuja de la IA estalle antes de que se corrija y se convierta en la herramienta estable y confiable que las empresas necesitan que sea. Recuerden, ahora estamos en el Pico de Expectativas Infladas, y la Trinchera de Desilusión todavía necesita ser superada. Las empresas ansiosas por invertir en la IA pueden prepararse para la tormenta entrante preparando a sus empleados, estableciendo políticas de uso de la IA y asegurando que sus datos estén limpios, bien organizados y correctamente clasificados e integrados en toda su empresa.