3 errores que frenan el impacto de la IA en las empresas

 

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Las empresas están incorporando inteligencia artificial a gran velocidad, aunque los beneficios esperados en productividad y eficiencia no siempre se materializan.

Según TIMIA, errores en la implementación y la gestión organizacional continúan limitando el impacto real de estas tecnologías.

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La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad estratégica para organizaciones de todos los sectores. Sin embargo, a medida que aumentan las inversiones, los pilotos y las iniciativas de adopción, muchas compañías continúan enfrentando dificultades para traducir esas apuestas tecnológicas en mejoras sostenibles de productividad, eficiencia y rentabilidad.

Según TIMIA, empresa especializada en inteligencia artificial y transformación digital, una parte importante de esta situación está relacionada con errores recurrentes en la forma en que las organizaciones incorporan estas herramientas dentro de sus operaciones.

Para Xabier Zuazo, CEO de TIMIA para Latinoamérica, el principal desafío ya no está asociado a las capacidades de la tecnología, sino a la manera en que las empresas transforman sus modelos de trabajo para aprovecharla:

»Las herramientas funcionan y evolucionan constantemente. Lo que estamos observando es que muchas organizaciones intentan implementar inteligencia artificial sin cambiar la manera en que trabajan, y eso limita enormemente los resultados».

El ejecutivo identificó tres errores que, a su juicio, están frenando el potencial de la inteligencia artificial en las empresas.

1) Implementar IA sin transformar los procesos.

Según TIMIA, uno de los errores más frecuentes consiste en utilizar inteligencia artificial para automatizar tareas específicas mientras los modelos operativos permanecen prácticamente intactos.

La compañía sostiene que esta aproximación suele generar mejoras limitadas, sin producir transformaciones significativas en la forma como las organizaciones ejecutan sus actividades.

Zuazo asegura:

»El verdadero valor de la IA aparece cuando las organizaciones replantean cómo se ejecuta el trabajo, cómo toman decisiones y cómo colaboran sus equipos. Automatizar una tarea es útil; rediseñar un proceso completo es transformador».

2) Pensar que la IA resolverá problemas de datos.

Otro de los desafíos identificados por la compañía está relacionado con la calidad y disponibilidad de la información utilizada para alimentar modelos de inteligencia artificial.

TIMIA advirtió que algunas organizaciones asumen que la IA puede compensar deficiencias en la gestión de datos, cuando en realidad la efectividad de estas herramientas depende de contar con información estructurada, accesible y adecuadamente gobernada.

Según la empresa, la ausencia de estas condiciones puede traducirse en resultados inconsistentes o decisiones basadas en información poco confiable.

3) Lanzar pilotos sin una estrategia de negocio.

El tercer error identificado por la compañía ocurre cuando las organizaciones desarrollan proyectos piloto exitosos, pero carecen de mecanismos para escalar esas iniciativas y convertirlas en resultados medibles para el negocio.

De acuerdo con TIMIA, esta situación suele presentarse cuando las iniciativas de inteligencia artificial no están vinculadas a objetivos concretos relacionados con eficiencia operativa, reducción de costos, mitigación de riesgos o crecimiento empresarial.

De acuerdo con el ejecutivo:

»Vemos empresas con múltiples herramientas, asistentes y casos de uso funcionando de manera aislada. Sin una visión común y sin mecanismos de gobierno adecuados, resulta muy difícil generar impacto sostenible».

Más allá de la tecnología.

Ante este escenario, la compañía recomienda que las organizaciones evalúen aspectos como el problema específico que buscan resolver, la preparación de sus datos, las capacidades de sus equipos y la relación entre los proyectos de IA y los objetivos estratégicos del negocio.

Finalmente, Zuazo anticipa que:

»La carrera de la inteligencia artificial no la ganarán las empresas que adopten más herramientas, sino aquellas que entiendan que el verdadero cambio está en transformar la forma de trabajar alrededor de ellas».

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