Al integrar IA en sus procesos de negocio, las organizaciones reducen errores humanos, optimizan la operatoria y disminuyen los costos, lo que incrementa su competitividad y garantiza su continuidad en el mercado.
Más allá de sus beneficios, la inclusión de herramientas basadas en inteligencia artificial no está exenta de retos, tanto en términos tecnológicos como financieros y culturales.
Si estos desafíos no se abordan oportunamente, las empresas corren el riesgo de tornarse menos eficientes y perder oportunidades de desarrollo, frenando su innovación.
En este artículo, explicamos cuáles son los principales obstáculos que encuentran las compañías al integrar IA en sus procesos y explicamos por qué contar con un partner especializado es clave para enfrentarlos con éxito.
La importancia de integrar IA en los procesos de negocio
En un mercado cada vez más competitivo, destacar y diferenciarse se convierte en el principal objetivo de cualquier empresa. Si bien las estrategias han evolucionado a lo largo del tiempo, hoy en día, la integración de inteligencia artificial en los procesos de negocio es una de las mejores formas de lograr una ventaja competitiva sostenible.
Integrar IA implica ir un paso más allá de simplemente ofrecer un buen producto o servicio. Se trata de optimizar al máximo la operación, reinventar procesos y encontrar nuevas vías de expansión.
Las soluciones potenciadas con esta tecnología permiten a las organizaciones mejorar la eficiencia operativa, reducir el riesgo de errores humanos, optimizar procesos críticos y aumentar la productividad. Como resultado, no solo mejoran su rendimiento, sino que también construyen una base sólida para el crecimiento a largo plazo.
Por otro lado, la integración de IA transforma la experiencia tanto para empleados como para clientes. Al automatizar tareas repetitivas, libera a los colaboradores para que se enfoquen en funciones más estratégicas y profesionalmente desafiantes, mejorando su experiencia laboral.
Del mismo modo, sus capacidades de análisis de datos facilitan la creación de experiencias personalizadas y adaptadas al perfil de cada cliente, optimizando así la experiencia del usuario.
6 retos que obstaculizan la integración
A pesar de las ventajas que integrar IA en los procesos organizacionales aporta, una buena parte de las compañías se enfrenta a desafíos que impiden una correcta incorporación. A continuación, describimos los más habituales.
Datos de mala calidad, imprecisos o sesgados
Los datos son el combustible que alimenta las herramientas inteligentes. Sin datos de alta calidad, incluso los modelos de IA más sofisticados resultan ineficaces.
Sin embargo, obtener datos útiles, relevantes y de alta calidad no siempre es sencillo. De hecho, un estudio de IBM revela que el 45% de los líderes empresariales están preocupados por la precisión y el sesgo de los datos que nutren los algoritmos de inteligencia artificial.
Para hacer frente a estas preocupaciones, las organizaciones deben priorizar la gobernanza, supervisando los riesgos de sesgos, vulneración de la privacidad y uso indebido, a fin de propiciar el cumplimiento normativo.
También necesitan hacer hincapié en la ética, comprobando la imparcialidad de la data, así como su robustez, privacidad, responsabilidad y transparencia.
Falta de datos propios para personalizar los modelos
Otro de los obstáculos que dificultan una adecuada integración reside en la falta de data propia. En efecto, alrededor del 42% de los encuestados por IBM sostiene que sus organizaciones carecen de acceso a datos propios suficientes.
¿Cómo superar este inconveniente? A través de la implementación de un enfoque que combine aumento de datos, generación de datos sintéticos y asociaciones estratégicas de datos.
Escasez de talento
La falta de talento es uno de los principales obstáculos que enfrentan las organizaciones cuando quieren integrar IA. A medida que las tecnologías de IA se vuelven más complejas, la necesidad de un conocimiento técnico específico aumenta.
Las soluciones de inteligencia artificial genéricas no suelen ser suficientes para abordar los desafíos únicos de cada negocio. Por lo tanto, implementar una solución de talla única puede llevar a ineficiencias y a la pérdida de oportunidades. En este sentido, la personalización de los algoritmos y modelos se vuelve indispensable.
¿Cómo pueden las empresas superar esta brecha? Tienen 3 posibilidades: capacitar a su personal invirtiendo en programas de formación, contratar expertos en IA o asociarse con proveedores de soluciones de inteligencia artificial que cuenten con experiencia en la customización de estrategias para diferentes industrias.
Resistencia al cambio
Es esperable que los colaboradores se sientan amenazados por la IA, ya sea por su complejidad o por el miedo a que la automatización los reemplace. Esta resistencia puede manifestarse de diversas maneras, como la falta de cooperación o el sabotaje, dificultando una transición fluida hacia operaciones asistidas por inteligencia artificial.
Para superar esta barrera, es fundamental promover una gestión del cambio adecuada. Esto implica no solo capacitar al personal en las nuevas herramientas, sino explicarles cómo los benefician en sus tareas cotidianas.
También es crucial fomentar una cultura de innovación en la cual el liderazgo demuestre su compromiso con el cambio y crear canales de comunicación abiertos para que los empleados puedan expresar sus preocupaciones.
Contratar consultores especializados para la integración de IA es una excelente estrategia para gestionar de manera efectiva la resistencia al cambio.
Estrategia de ciberseguridad deficiente para la inteligencia artificial
Integrar IA sin contar con una estrategia de ciberseguridad robusta puede exponer a las organizaciones a filtraciones de datos o ciberataques.
Para mitigar estos riesgos, es fundamental priorizar la ciberseguridad para inteligencia artificial, lo que implica realizar evaluaciones de riesgo rigurosas antes de cualquier implementación e invertir en tecnología de detección de amenazas específicas.
Además, las empresas necesitan desarrollar protocolos de respuesta a incidentes diseñados para la IA e implementar un encuadre Zero Trust, que verifica de manera estricta todos los usuarios y dispositivos que se conectan a la red, utilizando políticas estrictas de cifrado de datos y autenticación para el acceso.
Adopción de herramientas no escalables
En ocasiones, el deployment de la inteligencia artificial resulta en proyectos aislados que, si bien pueden tener un buen comienzo, reducen su efectividad al no poder ser escalados.
A pesar de que la IA potencia la productividad, su valor se diluye cuando no logra integrarse en el flujo de trabajo organizacional, lo que puede generar escepticismo interno y limitar su adopción a un nicho.
Para evitar que la IA se limite a silos, la estrategia debe centrarse en la integración total en los procesos de negocio. En este sentido, en vez de ser una herramienta disruptiva, la inteligencia artificial debe potenciar y complementar las tareas y la toma de decisiones existentes.
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