Navegando los desafíos de 2025 para adoptar la inteligencia artificial empresarial

El mundo empresarial ha presenciado un aumento fenomenal en la adopción de la inteligencia artificial (IA) — y específicamente la inteligencia artificial generativa (IA Gen). Según las estimaciones de Deloitte, el gasto empresarial en IA Gen en 2024 está a punto de aumentar un 30 por ciento con respecto al valor de 2023 de 16.000 millones de dólares. En solo un año, esta tecnología ha explotado en la escena para remodelar las hojas de ruta estratégicas de las organizaciones. Los sistemas de IA se han transformado en palancas conversacionales, cognitivas y creativas para permitir que las empresas optimicen sus operaciones, mejoren las experiencias del cliente y tomen decisiones informadas por datos. En resumen, la IA empresarial se ha convertido en una de las principales palancas para que el equipo de dirección (CXO) impulse la innovación y el crecimiento.

A medida que nos acercamos a 2025, esperamos que la IA empresarial juegue un papel aún más importante en la configuración de las estrategias y operaciones comerciales. Sin embargo, es fundamental comprender y abordar efectivamente los desafíos que podrían obstaculizar el pleno potencial de la IA.

Desafío #1 — Falta de preparación de datos

El éxito de la IA depende de datos consistentes, limpios y bien organizados. Sin embargo, las empresas enfrentan desafíos para integrar datos fragmentados en diferentes sistemas y departamentos. Las regulaciones de privacidad de datos más estrictas exigen una gobernanza, cumplimiento y protección robustos de la información sensible para garantizar perspectivas de IA confiables.

Esto requiere un sistema de gestión de datos integral que rompa los silos de datos y priorice rigurosamente los datos que necesitan ser modernizados. Los “charcos de datos” que muestran victorias rápidas ayudarán a garantizar el compromiso a largo plazo para poner en orden el ecosistema de datos. Los lagos de datos centralizados o los almacenes de datos pueden garantizar la accesibilidad de los datos de manera consistente en toda la organización. Además, las técnicas de aprendizaje automático pueden enriquecer y mejorar la calidad de los datos, al mismo tiempo que automatizan el monitoreo y la gobernanza del paisaje de datos.

Desafío #2 — Escalabilidad de la IA

En 2024, a medida que las organizaciones comenzaron sus viajes de implementación de IA empresarial, muchas lucharon por escalar sus soluciones — principalmente debido a la falta de arquitectura técnica y recursos. Construir una infraestructura de IA escalable será crucial para lograr este objetivo.

Las plataformas en la nube ofrecen la eficiencia, la flexibilidad y la escalabilidad para procesar grandes conjuntos de datos y entrenar modelos de IA. Aprovechar la infraestructura de IA de los proveedores de servicios en la nube puede ofrecer una escalada rápida de la implementación de IA sin la necesidad de inversiones significativas en infraestructura inicial. Implementar marcos de IA modulares para una fácil configuración y adaptación en diferentes funciones comerciales permitirá a las empresas expandir gradualmente sus iniciativas de IA mientras mantienen el control sobre los costos y los riesgos.

Desafío #3 — Brechas de talento y habilidades

Una encuesta reciente destaca la disparidad alarmante entre el entusiasmo de los profesionales de TI por la IA y sus capacidades reales. Mientras que el 81% expresa interés en utilizar la IA, solo el 12% posee las habilidades necesarias, y el 70% de los trabajadores requiere mejoras significativas en las habilidades de IA. Esta brecha de talento plantea obstáculos importantes para las empresas que buscan desarrollar, implementar y gestionar iniciativas de IA. Atraer y retener a profesionales de IA capacitados es un desafío importante, y mejorar las habilidades del personal existente requiere una inversión sustancial.

La estrategia de capacitación de las organizaciones debe abordar el nivel de alfabetización en IA que necesitan las diferentes cohortes — constructores, que desarrollan soluciones de IA, verificadores, que validan la salida de IA, y consumidores, que utilizan la salida de los sistemas de IA para la toma de decisiones. Además, los líderes empresariales necesitarán capacitación para apreciar mejor y de manera más efectiva las implicaciones estratégicas de la IA. Al fomentar conscientemente una cultura impulsada por datos y al integrar la IA en los procesos de toma de decisiones en todos los niveles, se puede gestionar la resistencia a la IA, lo que lleva a una mejor calidad en la toma de decisiones.

Desafío #4 — Gobernanza y preocupaciones éticas de la IA

A medida que las empresas adoptan la IA a gran escala, el desafío de los algoritmos sesgados es enorme. Los modelos de IA que se entrenan con datos incompletos o sesgados pueden reforzar los sesgos existentes, lo que lleva a decisiones y resultados comerciales injustos. A medida que evolucionan las tecnologías de IA, los gobiernos y los organismos reguladores están introduciendo constantemente nuevas regulaciones de IA para permitir la transparencia en la toma de decisiones y proteger a los consumidores. Por ejemplo, la UE ha esbozado sus políticas, marcos y principios sobre el uso de la IA a través de la Ley de IA de la UE de 2024. Las empresas necesitarán adaptarse con agilidad a estas regulaciones en constante evolución.

Al establecer los marcos de gobernanza de IA adecuados que se centran en la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas, las organizaciones pueden aprovechar soluciones que permiten la explicabilidad de sus modelos de IA — y generar confianza con los consumidores finales. Estos deben incluir directrices éticas para el desarrollo y la implementación de modelos de IA y garantizar que se alineen con los valores de la empresa y los requisitos regulatorios.

Desafío #5 — Equilibrar costos y ROI

Desarrollar, entrenar y desplegar soluciones de IA requiere un compromiso financiero significativo en términos de infraestructura, software y talento capacitado. Muchas empresas enfrentan desafíos para equilibrar este costo con retornos de la inversión (ROI) medibles.

Identificar los casos de uso adecuados para la implementación de IA es vital. Debemos recordar que no todas las soluciones necesitan necesariamente IA. Acordar los indicadores de referencia adecuados para medir el éxito al comienzo del viaje es importante. Esto permitirá a las organizaciones mantener un control estricto sobre el ROI entregado y potencial en varios casos de uso. Esta información se puede utilizar para priorizar y racionalizar rigurosamente los casos de uso en todas las etapas para mantener el costo bajo control. Las organizaciones pueden asociarse con proveedores de servicios de IA y análisis que entregan resultados comerciales con modelos comerciales flexibles para asumir el riesgo de inversiones de ROI.