En el último año, hemos visto un ciclo de exageración en torno a la Inteligencia Artificial, lo que ha provocado que muchos líderes se pregunten si una inversión en Inteligencia Artificial realmente puede generar retornos proporcionales.
Estas preocupaciones no carecen de fundamento. La firma de capital de riesgo Sequoia Capital estimó recientemente que la industria de la Inteligencia Artificial gastó 50 mil millones de dólares en chips Nvidia para entrenar modelos de Inteligencia Artificial el año pasado, pero solo generó 3 mil millones de dólares en ingresos.
A pesar de esa disparidad en la inversión, Sequoia planteó la hipótesis de que la Inteligencia Artificial es probablemente «la mayor oportunidad de creación de valor» que la humanidad haya conocido jamás, comparando su impacto en los negocios con el de la transición a la nube. Sin embargo, a diferencia de la nube, que reemplazó al software, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de reemplazar los servicios, que la firma de capital de riesgo estimó que tienen un mercado total direccionable de billones. Es la razón por la que gigantes tecnológicos como Microsoft y Amazon continúan duplicando su inversión en Inteligencia Artificial.
Con tantas narrativas en competencia sobre el futuro de la Inteligencia Artificial, no es de extrañar que las empresas no estén alineadas sobre cuál es el mejor enfoque para integrarla en sus organizaciones. El problema es que la mayoría de los líderes todavía consideran la Inteligencia Artificial en su capacidad limitada como software o herramienta en lugar de su capacidad para operar con una capacidad similar a la humana. A continuación, hablamos de los tres errores comunes que cometen las empresas cuando se trata de implementar una hoja de ruta para la Inteligencia Artificial.
Errores que cometen las empresas al implementar Inteligencia Artificial
- Subestimar y limitar el potencial de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial se considera ampliamente como una herramienta o software, pero debido a que puede crear y razonar, tiene la capacidad de interactuar de forma humana. Al igual que un empleado junior que mejora en su trabajo con la experiencia, la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de aprender de las interacciones y perfeccionar los métodos para mejorar su rendimiento.
Por esta razón, los líderes que piensan en aprovechar la Inteligencia Artificial como «personas inteligentes» en lugar de software están mejor posicionados para aprovechar todo su potencial. Piensa en el organigrama de una empresa. Si tuvieras que anotar las habilidades y tareas asociadas con cada empleado, entonces podrías comenzar a visualizar dónde se puede entrenar la Inteligencia Artificial para aumentar o automatizar estas tareas.
La Inteligencia Artificial ya supera a los humanos en áreas como la clasificación de imágenes, el razonamiento visual e incluso la comprensión del idioma, según el informe AI Index publicado recientemente por la Universidad de Stanford. El informe mostró que la Inteligencia Artificial ha superado el desempeño a nivel humano en varias tareas de referencia, logrando ayudar a los trabajadores a ser más productivos y producir un trabajo de mejor calidad. Otro estudio de la Universidad de Arkansas demostró que la Inteligencia Artificial superó a los humanos en pruebas estandarizadas de potencial creativo.
Sin embargo, a diferencia de los humanos, la Inteligencia Artificial crece sin esfuerzo a medida que aumentan las demandas empresariales, manejando cargas de trabajo sin los límites físicos y mentales de los humanos. Adoptar la Inteligencia Artificial de esta manera significa repensar las estructuras y los flujos de trabajo de los equipos. Implica capacitar a equipos para que trabajen junto con la Inteligencia Artificial para mejorar sus funciones e impulsar la innovación.
Este cambio de perspectiva es crucial porque permite a los líderes, que tal vez no estén acostumbrados a implementar tecnología por sí mismos, saber cómo aprovechar mejor la Inteligencia Artificial en toda su organización.
- Intentar imitar el caso de uso de Inteligencia Artificial de otra empresa
Cuanto más empiezas a pensar en la Inteligencia Artificial como personas inteligentes, más te das cuenta de lo individual que debe ser el enfoque de cada organización para construir una hoja de ruta de Inteligencia Artificial. La implementación de la Inteligencia Artificial puede ser como la incorporación de nuevos miembros al equipo que deben encajar en la dinámica específica de tu empresa.
Tomemos como ejemplo los recursos humanos: una empresa puede tener 10 personas allí; otras sólo tres, aunque sean del mismo tamaño. Esta diferencia no se trata sólo del tamaño de la empresa o de los ingresos. Se trata de cómo han evolucionado estas empresas.
Cada negocio tiene su propia estructura, cultura y necesidades únicas. Para aprovechar todo el potencial de la Inteligencia Artificial generativa, informó PwC, las empresas deben aprovechar su capacidad para personalizarse según sus necesidades específicas y evitar la trampa de los casos de uso.
Por supuesto, existen casos de uso generales para la Inteligencia Artificial, particularmente cuando se trata de mejorar el servicio al cliente o las ventas. Pero, cuando se busca una integración más profunda de la Inteligencia Artificial en las operaciones de una empresa, el enfoque debe ser personalizado, no copiado y pegado de estudios de casos externos.
- Comprar productos disponibles en el mercado, sin adaptar las soluciones de Inteligencia Artificial a las necesidades específicas
Existen algunos excelentes productos de Inteligencia Artificial disponibles en el mercado, como ChatGPT, Dalle y herramientas de traducción que resuelven problemas específicos dentro de una empresa. El desafío de invertir en una solución integrada para la Inteligencia Artificial es que muchos líderes no ven cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar las operaciones a nivel sistémico.
El verdadero poder de la Inteligencia Artificial radica en su capacidad de transformar fundamentalmente las operaciones, no solo realizar tareas aisladas. El informe de predicciones de Inteligencia Artificial para 2024 de PwC afirma que muchas empresas encontrarán un retorno de la inversión atractivo en la Inteligencia Artificial generativa. Aún así, pocos lograrán lograr un valor transformador a partir de ella; la barrera más grande es la incapacidad de los líderes para pensar más allá de las soluciones estándar y reimaginar la forma en la que trabajar con la Inteligencia Artificial.
Al elaborar una hoja de ruta de Inteligencia Artificial, los líderes primero deben realizar una evaluación exhaustiva de los procesos de la empresa. Esto significa identificar áreas con redundancias, reconocer tareas subcontratadas que podrían automatizarse y señalar dónde la empresa invierte mucho en capital humano. Al conocer estas dinámicas, los líderes pueden adaptar las soluciones de Inteligencia Artificial a las necesidades de su empresa y transformar su forma de trabajar.
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