El uso de la inteligencia artificial está suponiendo uno de los principales retos a los que se enfrentan las compañías desde el pasado año y esto se mantendrá también en este 2024. Por esta razón, la consultora BTS ha elaborado un listado con los 4 pilares fundamentales para adoptar la inteligencia artificial de una manera consciente y orgánica.
1.- Propósito definido alineado con el marco estratégico
La inclusión de la IA en los procesos internos de una empresa requiere de un exhaustivo trabajo previo. Identificar áreas específicas de mejora, ya sea en servicios al cliente, eficiencia interna o toma de decisiones, brinda una hoja de ruta clara y orientada a resultados.
“Es imprescindible empezar con un para qué. ¿Cuál es el propósito? ¿qué áreas, tareas o funciones queremos mejorar? ¿Dónde debemos poner el foco? Desde la Dirección se debe construir una estrategia en la que partiendo de un análisis interno acerca de las áreas de mejora (fortalezas y debilidades), con las oportunidades y amenazas externas, se defina en qué departamentos y de qué manera se debe implantar la IA en la organización”, señala Alfred Maeso, lead expert en Netmind y responsable del CoE de Innovación y Transformación Digital en el Sur de Europa y Latino América en BTS.
2.- Cultura empresarial sustentada en personas
La adopción exitosa de la IA depende de las personas. Ofrecer programas de formación es sólo el comienzo. Es fundamental crear una cultura organizativa que promueva la experimentación, el aprendizaje constante y la adaptación.
“La disposición de los trabajadores de la empresa a aceptar el cambio y la mejora constante, así como la capacidad de aprender de los éxitos y fracasos, se instauran más que nunca como los principales motores de este cambio. Conocedores de que la IA es un campo en constante evolución, es crucial evaluar regularmente el rendimiento de los sistemas implementados y estar dispuesto a ajustar estrategias y enfoques de manera periódica”, destaca Maeso.
Para ello, las empresas deben crear equipos multidisciplinares, con personas técnicas y de negocio que trabajen juntos en el desarrollo de soluciones innovadoras. Además, es importante fomentar la experimentación a través del desarrollo de modelos piloto donde internamente se comprenda mejor el impacto y la viabilidad de esta adopción.
3.- Infraestructura e información de calidad
La infraestructura y los datos son la columna vertebral en la construcción de una nueva metodología de trabajo con esta herramienta. Es capital, por ello, evaluar los recursos existentes y las necesidades tecnológicas para poder comprender mejor el gap tecnológico, considerar actualizaciones y asegurar la calidad de los datos para asegurar procesos exitosos.
“Debemos poner especial atención en asegurar que tenemos la capacidad de recopilar y preparar datos. La calidad de los datos es fundamental para el éxito de los sistemas de IA, por lo que es crucial tener un conjunto de datos limpio, etiquetado y relevante para el objetivo de la empresa”, apunta Maeso.
En esta línea, ya es bien conocido el infinito abanico de posibilidades y herramientas que ofrece la inteligencia artificial. Por ello, desde cada compañía se debe hacer una profunda labor de introspección para entender cuáles son las que necesitan en concreto. Es importante investigar y seleccionar las herramientas que mejor se adapten a los objetivos y recursos disponibles.
4.- Guías éticas y políticas claras
Uno de los asuntos de mayor relevancia sobre el uso de la tecnología es la cuestión ética. En esta dirección, una vez se alinean el propósito, la plantilla y las herramientas, es conveniente concretar el rumbo y las limitaciones que tendrá su utilización. Resulta esencial establecer directrices claras y políticas que aborden el uso ético, la privacidad de los datos y la seguridad, de forma que estén perfectamente alineados con los valores y la visión de la empresa, garantizando la confianza tanto interna como externa en el uso responsable de la tecnología.
En este sentido, la Unesco ha publicado su Recomendación sobre la ética de la Inteligencia Artificial, donde ofrece un conjunto de valores y principios en los que debe basarse el uso de esta tecnología. Este marco ha sido adoptado por los 193 estados miembros. Es un desafío para todas las empresas que sus sistemas de IA respeten los Derechos Humanos, garanticen la inclusión y la equidad sin representaciones estereotipadas, y garanticen siempre la supervisión humana.
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