Cómo integrar exitosamente la Inteligencia Artificial en su empresa

A medida que los consejos de administración de las empresas de todo el mundo se dejan llevar por la manía de la Inteligencia Artificial (IA), los ejecutivos sienten la presión de integrarla en la estructura de sus compañías. Y aunque hay una gran cantidad de palabras de moda y demostraciones ingeniosas a las que pueden recurrir, estos líderes están navegando en gran medida por un territorio desconocido sin un libro de jugadas sobre cómo seguir adelante.

En una amplia conversación mantenida en la conferencia Fortune Brainstorm AI, ejecutivos de varias empresas pioneras en IA compartieron sus puntos de vista sobre la implantación de la IA, junto con orientaciones sobre objetivos viables y estrategias de éxito. Quizás igual de importante, los ejecutivos -de Adobe, Workday, Credo AI y Snowflake- debatieron algunos de los errores más frecuentes que han observado entre las empresas que se apresuran a introducir la IA en sus organizaciones.

Según Navrina Singh, fundadora y consejera delegada de Credo AI, las empresas que tienen éxito son las que implican a personas de ciencia de datos, riesgo, cumplimiento y política, para que todo el mundo entienda lo que está en juego. “La IA es realmente un problema tecnosocial”, afirma Singh. “Cuando tienes algo que va a ser ese motor económico, ese motor de cambio social, realmente necesitas asegurarte de que el déficit de supervisión entre las partes interesadas técnicas y empresariales se gestiona adecuadamente”.

Cada organización tiene su propia tolerancia al riesgo, añadió, así que cada una tiene que averiguar con qué está de acuerdo y demostrar que es responsable. Algunas empresas meten la pata, pero a las que lo hacen bien les va bien, dijo Singh.

La vicepresidenta de IA de Workday, Kathy Pham, subrayó la importancia de alinear los esfuerzos de IA con las necesidades de los clientes. “Creo que un gran error sería construir únicamente modelos divertidos sin conocer o pensar en los usos prácticos reales que pueden beneficiar a los usuarios, a los clientes”, afirmó. Eso significa atenerse a los principios básicos del negocio, como salir “al terreno” para comprender las necesidades reales de los clientes, ya sean camioneros o trabajadores sanitarios.

Las empresas que no tienen en cuenta a sus clientes en su afán por subirse al carro de la IA lo hacen por su cuenta y riesgo, explicó Alexandru Costin, vicepresidente de IA generativa de Adobe. En el campo de la creación de contenidos, Costin dice que ha visto empresas que se mueven demasiado rápido, lo que lleva a la confusión y a la reacción de los clientes que pagan. Otro error que Costin observa a menudo es que las empresas subestiman la importancia de disponer de datos únicos y de alta calidad para crear modelos de IA eficaces.

Implementar la IA de forma responsable y ganarse la confianza es fundamental, dado el impacto que tendrá la tecnología. “Creemos que la disrupción de la IA va a ser mayor que cualquier otra disrupción anterior en la historia de la humanidad”, afirma Costin.

Sridhar Ramaswamy, vicepresidente sénior de IA en Snowflake, explicó que es crucial que todos, especialmente los líderes empresariales, comprendan lo que es y lo que no es la IA. La IA es como una potente herramienta lingüística, pero no es una solución mágica que comprenda automáticamente tareas complejas o prediga resultados.

Algunas personas esperan erróneamente que la IA proporcione soluciones rápidas, como aumentar los beneficios en un porcentaje específico, pero en realidad, el duro trabajo de comprender y predecir situaciones complejas sigue requiriendo la intervención humana. Reconocer estas limitaciones ayuda a establecer expectativas realistas y evita exagerar la IA como una tecnología que lo cura todo.

“Creo que entender lo que puede y no puede hacer ayudará mucho, en primer lugar, a no exagerar con otra tecnología que nos diga: ‘Oh, esto va a salvar el mundo’”, afirma Ramaswamy. “Creo que esto nos permite calibrar lo que se puede entregar en periodos de tiempo razonables”.

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