Consejos principales para superar estos 6 desafíos de integración de la IA

Como la era de la IA está tomando forma, las empresas están buscando cada vez más cómo integrar mejor la inteligencia artificial en sus sistemas existentes. Tomemos como ejemplo a Coca-Cola Europacific Partners, una empresa global de bebidas que incorporó analytics impulsados por IA como parte de su proceso de transformación de adquisiciones. Este esfuerzo generó más de 40 millones de dólares en beneficios comerciales generales, incluidos 5 millones de dólares en ahorros anuales de costos y evitaciones.¹

La incorporación de la IA en los procesos de negocio es un componente vital de las iniciativas de transformación digital. La IA automatiza las tareas repetitivas, ayuda a mejorar la eficiencia, ayuda a descubrir insights aplicables en la práctica y conduce a una toma de decisiones más rápida e inteligente.

La integración de la IA varía según la industria, las necesidades comerciales y los casos de uso. Los minoristas de comercio electrónico, por ejemplo, podrían emplear análisis predictivos para el forecasting de ventas, motores de recomendación para sugerencias de productos personalizados y asistentes virtuales equipados con procesamiento de lenguaje natural (PLN) para mejorar la experiencia del cliente. Por su parte, las empresas de fabricación podrían implementar agentes de IA para la gestión de inventarios y la optimización de la cadena de suministro, el mantenimiento predictivo de los activos robóticos y chatbots como ChatGPT para la atención al cliente.

Sin embargo, para muchas organizaciones, la integración de la IA dista mucho de ser sencilla. Pueden encontrarse con obstáculos como compatibilidad, problemas técnicos o interrupciones en las operaciones comerciales.

A continuación, se presentan los desafíos comunes que las empresas pueden encontrar y consejos para abordarlos para un proceso de integración de la IA más fluido.

En un estudio del IBM Institute for Business Value (IBV), el 72 % de los directores ejecutivos (CEO) afirma que los datos propios son clave para desbloquear el valor de la IA generativa.² Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a conjuntos de datos incompletos, desactualizados o aislados. Según otro estudio del IBV, algunas de las principales barreras que enfrentan los directores de datos al usar los datos de su organización para impulsar la IA incluyen accesibilidad, precisión, integridad, congruencia e integridad.³

Consejos útiles:

• Realice auditorías para identificar las fuentes de datos en toda su organización y evaluar el estado actual de sus datos, señalando cualquier deficiencia o punto débil.²

• Invierta en limpieza, formateo y etiquetado de datos.

• Establezca un marco que ayude a garantizar datos de alta calidad, teniendo en cuenta la exactitud, la integridad y la coherencia, entre otras dimensiones. ²

• Utilice una plataforma de datos nativa de la nube que promueva la colaboración en tiempo real entre silos y haga que los datos sean más accesibles sin importar dónde residan.²

• Cree una estrategia de gobernanza de datos que sirva como hoja de ruta para una gestión eficaz de los datos, abarcando la recopilación, el almacenamiento y el uso.

El proceso de integración requiere conocimientos y habilidades específicos para construir, desplegar y mantener sistemas de IA. A las empresas les puede resultar difícil formar un equipo equilibrado con todos los expertos adecuados, ya sean arquitectos de IA, científicos de datos o ingenieros de machine learning.

Consejos útiles:

• Invierta en la mejora de las habilidades de su fuerza laboral existente a través de programas de capacitación y desarrollo en materia de IA.

• Contrate nuevos talentos con la experiencia necesaria si está dentro de su presupuesto.

• Considere consultores o especialistas de terceros que ofrezcan servicios de integración de la IA. Estos proveedores pueden cerrar cualquier brecha de habilidades a corto plazo mientras usted desarrolla sus capacidades de IA a largo plazo.

Los costos de integración de la IA pueden ser altos, especialmente al principio. Para mantenerse al día con las tecnologías de IA actuales, es posible que las empresas necesiten actualizar su infraestructura de TI y modernizar las aplicaciones heredadas. También hay que tener en cuenta los costos de mantenimiento continuo. Todos estos gastos se acumulan, consumiendo recursos financieros.

Consejos útiles:

• Adopte un enfoque por fases, comenzando con pequeños proyectos sobre funcionalidades menores. Esto le da una idea de los costos iniciales, le permite medir el valor y la escalabilidad y le brinda la oportunidad de medir el retorno de la inversión (ROI) de la IA.

• Opte por soluciones más rentables, como plataformas basadas en la nube, API o middleware mientras explora la modernización de sistemas heredados, y modelos de IA preentrenados que pueda ajustar en lugar de entrenar desde cero.

Los sistemas impulsados por IA aprenden inadvertidamente sesgos que podrían estar presentes en los datos de entrenamiento y que se muestran en algoritmos de machine learning. Estos sesgos aprendidos pueden llegar al despliegue del modelo, lo que lleva a resultados potencialmente dañinos, como plataformas de seguimiento de solicitantes que discriminan el género o herramientas predictivas de IA en la atención médica que arrojan resultados de menor precisión para grupos históricamente desatendidos.

Mientras tanto, las alucinaciones de la IA ocurren cuando las herramientas de visión artificial impulsadas por IA generativa o modelos de lenguaje grandes producen resultados aparentemente correctos, pero completamente fabricados o totalmente inexactos. Las alucinaciones de la IA son una característica intrínseca de la naturaleza no determinista de estos modelos y suelen aparecer durante el razonamiento complejo, interacciones extendidas o secuencias largas.

La integración eficaz de la IA requiere gestionar activamente los riesgos asociados con el sesgo y las alucinaciones de la IA, ya que ambos pueden ser perjudiciales para una empresa si no se abordan.

Consejos útiles:

• Introduzca prácticas que cultiven la equidad y la precisión, como reunir diversos equipos de desarrollo de IA, emplear conjuntos de datos de entrenamiento representativos e incorporar un enfoque de intervención o supervisión humana durante todo el proceso de integración.

• Ponga en marcha procesos de mitigación de sesgos y alucinaciones a lo largo del ciclo de vida de la IA. Esto implica seleccionar el modelo de aprendizaje más apropiado, definir los límites de los posibles resultados y delinear umbrales probabilísticos claros, pruebas rigurosas, y monitoreo y refinamiento continuos.

• Desarrollar una estrategia de gobernanza de la IA que abarque infraestructuras, políticas y estándares que impulsan el desarrollo y uso de IA responsable.

Mantener la privacidad y seguridad de los datos debe ser una prioridad para las empresas. “Los sistemas de IA no gobernados tienen más probabilidades de ser violados y son más costosos cuando eso pasa”, según el Informe del costo de una filtración de datos.⁴ Si bien el informe encontró que solo un pequeño porcentaje de la población investigada (13 %) experimentó filtraciones de modelos o aplicaciones de IA, de las comprometidas, el 97 % carecía de controles de acceso adecuados de IA. ⁵ Como resultado, el 60 % de los incidentes de seguridad relacionados con la IA llevaron a datos comprometidos, mientras que el 31 % provocó interrupciones operativas.⁵

Consejos útiles:

• Reforzar la seguridad de la identidad adoptando métodos modernos de autenticación resistentes al phishing, como las claves de acceso, e implementando controles operativos robustos para identidades no humanas como agentes de IA.⁴

• Reforzar los fundamentos de la ciberseguridad, incluyendo el control de acceso, el cifrado y la gestión de claves.⁴

• Eduque periódicamente a sus empleados sobre las amenazas emergentes de la IA y las mejores prácticas.

• Actualice y pruebe periódicamente sus estrategias de respuesta a incidentes para incluir escenarios relevantes que aborden las complejidades y riesgos únicos introducidos por la IA.

El cambio suele provocar resistencia. Dicha resistencia de sus equipos puede manifestarse como preocupaciones sobre la seguridad y el desplazamiento laborales, evitando incorporarse a las nuevas tecnologías o siendo escépticos a la hora de adaptarse a flujos de trabajo modificados. No importa cuán sofisticadas sean sus herramientas de IA o cuán bien se hayan integrado en su organización; si la adopción es baja, entonces todos sus esfuerzos serán en vano.

Consejos útiles:

• Involucre a sus empleados desde el principio, teniendo en cuenta su feedback durante todo el proceso de integración de la IA.

• Inicie un cambio de mentalidad, enmarcando la IA como un sistema diseñado para aumentar y no reemplazar las capacidades humanas, lo que permite al personal centrarse en tareas de mayor valor.

• Proporcione capacitación específica, como repasar un flujo de trabajo específico con sus equipos para que puedan ver de inmediato los beneficios tangibles.

• Ofrezca apoyo continuo no solo sobre cómo usar tecnologías de IA, sino también sobre cómo interpretar los insights que generan para una toma de decisiones más informada.

• Fomente una cultura colaborativa y preparada para la IA, diseñando estrategias para trabajar de manera constructiva junto a la IA.

Al ser consciente de estos desafíos y saber cómo superarlos, estará en camino de optimizar el proceso de integración y aprovechar todo el potencial de la IA para su negocio.