La Inteligencia Artificial no es una cura milagrosa para todos los problemas de los negocios y adoptarla exige ciertos cuidados.
Para implementar la Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org (IA) con éxito, las empresas deben superar algunos de sus obstáculos.
Esta tecnología puede utilizarse a favor de las empresas de diversas formas, desde la planeación de operaciones, hasta el establecimiento de una mejor experiencia en la atención al cliente.
Por esto, muchas empresas planean aumentar sus gastos con esta tecnología cognitiva en los próximos años.
A continuación te compartimos algunos de los principales desafíos que TD Synnex considera que se deben superar en la implementación de la Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org.
Falta de datos
Uno de los principales desafíos en la implementación de la IA es la falta de datos útiles y relevantes que no violen los derechos de privacidad de los usuarios. Las empresas recolectan diversos datos como parte de la rutina de sus operaciones, sin embargo, no siempre son los datos adecuados para la iniciativa de IA.
Cuando la empresa no tiene los datos correctos, los análisis de IA no son confiables y dejan de ser útiles para los negocios. Por esto, es fundamental repensar la forma de recolectar datos e identificar cuáles con los que la empresa realmente necesita.
Top 10 de habilidades tecnológicas más demandadas a nivel mundial
- ChatGPT (4,419%)
- InfoSphere DataStage (706%)
- Nutanix (590%)
- Databricks Certified Data Engineer Associate (320%)
- Ilustración (302%)
- Información de seguridad y gestión de eventos (SIEM) (302%)
- Azure Machine LearningRama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Es usada para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones como sucede con las respuestas inteligentes de Siri y Alexa. Fuente: BBVA (281%)
- Certificación para Asociado en Programación Python (PCAP) (272%)
- Generación AI Art (239%)
- Amazon Elastic MapReduce (EMR) (227%)
Dificultad en la integración a los procesos
Otro gran desafío que la TI enfrenta en la implantación de la IA es su integración a los procesos de la empresa.
La mayoría de los usuarios aún no está acostumbrada a este tipo de tecnología, por lo tanto, sufren algunas dificultades para adaptarse a estas en su día a día.
Por lo anterior, para facilitar esa integración, las empresas deben iniciar la aplicación de la IA en sistemas comunes que los usuarios utilizan, como ERP y CRM. De esta forma, la adopción se hace más fácil.
Escasez de competencias
La implementación de la IA exige diversos conocimientos técnicos para que se realice correctamente. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no tienen profesionales lo suficientemente capacitados para enfrentarse a esta.
Por lo tanto, para garantizar que la tecnología funcione de forma estratégica y ágil, es necesario contratar nuevos profesionales con las habilidades correctas.
Costos del desarrollo
Aunque se considere una inversión para los negocios, la adopción de la IA demanda algunos gastos con mano de obra y tecnología.
Como la construcción de nuevos sistemas de IA puede ser cara y arriesgada, muchas empresas se acaban sintiendo amedrentadas y prefieren postergar esa implementación.
No obstante, es posible superar ese desafío por medio del uso de herramientas de IA incorporadas en sistemas que la organización ya usa.
Cuando la tecnología de IA se incorpora de a poco, es posible que la empresa haga las adaptaciones necesarias lentamente, haciendo el proceso más natural.
De esta forma, no es necesario invertir en infraestructuras físicas robustas inicialmente.
Además, es posible contar con la ayuda de servicios de IA en la Nube, de esta forma, la gran parte del trabajo es responsabilidad del proveedor, evitando que la empresa haga inversiones muy altas.
Riesgos de seguridad
Te recomendamos: La Inteligencia Artificial irrumpe en ciberseguridad
Las preocupaciones con la seguridad de los datos corporativos aumentan con el uso de IA, ya que su adopción exige que la empresa adopte nuevos softwares y plataformas, los cuales pueden traer consigo nuevos desafíos de seguridad para la TI.
Además, muchos ciberdelincuentes buscan brechas y vulnerabilidades en esos sistemas.
Por lo tanto, la TI es responsable de monitorear y auditar todos los entornos para garantizar la seguridad de todos los activos corporativos.
Integrar la Inteligencia Artificial en la rutina de las organizaciones no es una tarea fácil, pero cuando se realiza correctamente, puede traer muchos beneficios para los negocios.
Conocer los obstáculos de su implementación es el primer paso.