Por otro lado, la IA también tiene la posibilidad de tomar decisiones sin intervención humana y ser propensa a cometer errores, afectando personas y ecosistemas. Incluso, es posible que lleguen a existir armas autónomas que puedan emplearse de manera anónima.
Hoy también podemos reproducir una canción con la voz, ya que existen vehículos autotripulados en las calles de San Francisco; se puede imitar cualquier voz y crear avatares con la cara y los gestos de una persona, haciéndose cada vez más difícil distinguir entre lo que es cierto y lo que es falso. Y esto apenas es el comienzo.
Los cambios se presentan aceleradamente y las personas están muy agobiadas por la falta de normatividad. Según el Estudio de identidad en línea 2024, una mayoría significativa (60%) de los consumidores en el mundo pide una mayor regulación gubernamental de la IA para abordar estos problemas. México no es una excepción ya que casi la mitad de los habitantes del país (44%) coincide con ese punto de vista.
En el contexto empresarial, vemos surgir la ola de IA proponiendo grandes eficiencias en la automatización de tareas repetitivas, generando oportunidades de negocio que eran inviables hace algunos años y también amenazando millones de puestos de trabajo. Esto último ya es una preocupación muy presente: según una encuesta de YouGov, a seis de cada 10 mexicanos les preocupa que la IA pueda eliminar trabajos.
Esta avalancha evolutiva ya no tiene vuelta para atrás. Actualmente, de acuerdo con un estudio de IDC, más del 90% de las organizaciones utilizan IA pero en áreas específicas, como servicio al cliente a través de chatbots, manejo de cadenas de suministro y gestión de prevención de fraudes, por citar algunos casos.
Frente a un panorama tan amplio y desafiante, ¿cómo pueden las empresas afrontar y adoptar IA para volverla una herramienta verdaderamente estratégica? A continuación detallo los que considero deben ser los cinco pasos fundamentales:
– Lo primero es entender y saber qué es la IA, cuáles son sus tendencias y qué puede hacer para impactar el negocio. Esto implica un proceso de upskilling de toda la compañía para conocer el impacto y alcance de esta tecnología en la industria específica, en el trabajo y en el puesto de cada una de las personas.
– Lo segundo es brindar el skilling adecuado. Varias grandes empresas de tecnología están haciendo procesos grandes de entrenamiento en IA. Este skilling debe enfocarse en tres grupos grandes: 1) el equipo de liderazgo, para que pueda entender el impacto estratégico del negocio y cómo gestionar la IA; 2) skilling para áreas técnicas que hoy ya implementan tecnologías cómo deep learning o machine learning; y 3) el resto de los colaboradores que podrían implementar aplicaciones ya disponibles en el mercado para optimizar y maximizar sus productividad.
– Lo tercero es definir las reglas de juego: ¿cómo va a ser el gobierno de IA en la organización? Es decir, cómo se protegen los datos, cómo se administra el presupuesto y, sobre todo, qué no se puede hacer con IA.
– Cuarto es experimentar. Dar vía libre a las personas. Ya existen cientos de aplicaciones end user que se pueden explorar para hacer procesos más eficientes, generar mayor valor a los clientes y tomar mejores decisiones basadas en datos. Áreas como marketing, ventas, servicio al cliente y recursos humanos son espacios donde ya hay cientos de aplicaciones disponibles.
– Quinto, aprender de los experimentos y cancelar los que no funcionan; no queremos tener gastos desmedidos en soluciones que no agregan valor. Por ello hay que hacer doble clic donde se encuentran las oportunidades grandes, aquellas que lograron demostrar un ROI positivo.
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