El 65 % de las organizaciones admite utilizar con regularidad la IA generativa (GenAI) para el trabajo, de acuerdo con una investigación de McKinsey. Y es que, además de sus capacidades creativas, la GenAI permite a las organizaciones acelerar la investigación y automatizar los análisis de big data, lo que permite ahorrar meses (o incluso años) de trabajo manual. Sin embargo, para obtener resultados de los asistentes de inteligencia artificial (IA), las organizaciones deben tener claros sus objetivos y los problemas que resolverá (y los que no), además de no cometer estos errores comunes en su adopción e integración a los procesos comerciales:
Sobreestimar las capacidades de IA
Si bien tiene un gran potencial para mejorar los procesos, la IA no es una solución para todos los problemas. Es mejor ajustar las expectativas para evitar frustraciones y decepciones, especialmente en las primeras etapas de adopción.
La efectividad de la IA dependerá de algunos aspectos: para qué se use, los datos con los que se alimente y qué tan bien se integre con los flujos de trabajo actuales.
Antes de implementar asistentes de IA, hay que ser consciente de sus limitaciones y comprender que la implementación exitosa es un proceso gradual.
Lo más probable es que se requiera de algunas iteraciones antes de que comience a producir los resultados deseados, así que no se desanime.
Falta de objetivos claros
Muchas organizaciones se lanzan a la IA sin comprender completamente lo que quieren lograr con su uso. Por eso es importante establecer indicadores clave de rendimiento específicos que utilizarás para medir el éxito de cualquier iniciativa de IA.
Por ejemplo, si tienes una empresa de comercio electrónico que actualmente tiene dificultades para proporcionar un tiempo de respuesta rápido, tu objetivo podría ser reducirlo en un 50 %. Alternativamente, puedes medir el éxito comprobando si tu asistente de IA ayudó a mejorar la puntuación de satisfacción del cliente de tu empresa.
Recuerda que las metas deben ser, en la medida de lo posible, SMART: objetivos que se establecen de manera específica, medible, alcanzable, relevante y con un plazo.
Problemas de calidad de los datos
La IA depende en gran medida del valor informativo de los datos y de su accesibilidad. Si los registros están incompletos, desactualizados o incluso duplicados accidentalmente, pueden generar un resultado de IA irrelevante. Y la razón por la que esto sucede, en primer lugar, es porque algunas empresas no prestan suficiente atención a la preparación de los datos comerciales.
En resumen, antes de decidir probar tu IA (y confiar en su resultado), los expertos en IA deben asegurarse de que todos los registros de datos estén en un formato relevante.
Implementar prácticas de gestión de datos sólidas, como la limpieza y validación de datos, es esencial para garantizar una alta calidad de los datos para una funcionalidad de IA eficaz.
Descuidar este paso en la integración de IA podría hacer que esta confíe en información falsa y que dé lugar a una mala toma de decisiones y posibles contratiempos comerciales importantes.
Intentar implementar IA a gran escala demasiado pronto
Puede resultar tentador implementar soluciones de IA en toda la organización tan pronto como comience a generar resultados relevantes. Sin embargo, si no se prueba ni optimiza el sistema en la etapa inicial, podría resultar contraproducente.
Para evitar esto, es recomendable empezar de a poco con un programa piloto. Prueba la IA en un entorno controlado, haz seguimiento de sus resultados y realiza los ajustes necesarios. Una vez que se haya demostrado su eficacia en distintos entornos, se puede integrar gradualmente la IA para su uso comercial o en toda la organización.
Falta de gestión de cambios
La IA no funciona por sí sola. Después de todo, es solo una herramienta que las personas deben usar. Esto puede requerir algunos ajustes y un cambio de hábitos. Por ello, las prácticas de gestión de cambios sólidas son esenciales para integrar con éxito las soluciones de IA en los flujos de trabajo existentes.
Algunos empleados, incluidos los desarrolladores de software, pueden temer a la IA. Además, están acostumbrados a hacer las cosas de una determinada manera y los hábitos son difíciles de cambiar. Los empleados deben comprender cómo afectará la IA a sus funciones.
Dales la capacitación adecuada para asegurarse de que sepan cómo usarla de manera eficaz. Sin el apoyo y la comunicación idóneos, es posible que experimentes resistencia por parte de los empleados, lo que obstaculiza la adopción de IA.
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