La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas operan y se relacionan con sus clientes. Cada vez más negocios están adoptando la IA para reducir costos operativos, mejorar la experiencia del cliente y generar nuevas fuentes de ingresos. Este crecimiento significativo en la adopción se debe al alto potencial de la IA para crear un valor empresarial significativo.

Se estima que solo la implementación de la IA “generará $2.9 billones de valor empresarial y 6.2 mil millones de horas de productividad laboral a nivel mundial para el año 2021”. Sin embargo, la adopción exitosa de la IA también plantea una serie de desafíos tanto empresariales como técnicos.

Desafíos Empresariales

Uno de los desafíos empresariales más importantes es definir una estrategia de IA que pueda ofrecer resultados empresariales positivos demostrables. Es necesario identificar qué casos de uso generarán el mayor retorno de inversión. Además, es fundamental garantizar la transparencia en la toma de decisiones impulsada por la IA y abordar los problemas éticos relacionados con ella. Esto incluye cómo se toman decisiones críticas basadas en los conocimientos proporcionados por algoritmos complejos.

Otro desafío es adoptar una cultura empresarial que vea la IA no como una amenaza, sino como una herramienta para mejorar el pensamiento humano y tomar decisiones más rápidas y acertadas. También es importante abordar adecuadamente los riesgos legales y de cumplimiento normativo. Por último, se debe impulsar la colaboración entre humanos y máquinas, reimaginando la toma de decisiones y el trabajo a través de modelos de cognición avanzados que simulan el pensamiento humano con mayor precisión y velocidad.

Desafíos Técnicos

En cuanto a los desafíos técnicos, es necesario integrar las soluciones impulsadas por la IA a los sistemas de soporte de decisiones y transacciones principales, así como conectar los sistemas de IA avanzados a las aplicaciones tradicionales y la infraestructura técnica existente. También es fundamental gestionar la ingesta de datos estructurados y no estructurados generados interna y externamente, los cuales se encuentran dispersos en múltiples silos. Además, se debe garantizar la validez de los datos que serán utilizados por las soluciones impulsadas por la IA.

Tener el Enfoque Empresarial Correcto

El éxito o fracaso de los proyectos de IA depende en gran medida de identificar casos de uso específicos que tengan el potencial de demostrar un valor empresarial significativo. Es fundamental definir el valor empresarial que las soluciones de IA y aprendizaje automático pueden ofrecer en torno a un caso de uso específico. Aunque la IA promete considerables beneficios económicos, solo se logrará un amplio apoyo de los interesados empresariales si se pueden identificar resultados empresariales específicos desde el principio.

La adopción de la IA presenta desafíos tanto empresariales como técnicos, pero también ofrece grandes oportunidades para las empresas que estén dispuestas a enfrentarlos. Aquellas que logren superar estos desafíos y aprovechar el potencial de la IA podrán obtener ventajas competitivas significativas en el mercado actual.

Fuente del artículo: Forbes