Los grandes olvidados para una implementación exitosa de la IA en las empresas

Multidisciplinary professional services organization

99 minute read 09 sept. 9999

La inteligencia artificial, una herramienta de éxito, requiere una mirada ética, un enfoque business first y un gobierno híbrido centrado en el ser humano

En resumen:

Los casos de negocio más rentables hoy están enfocados en la asistencia al colaborador humano para la mejora de su productividad.
La tecnología se ha hecho más accesible de forma acelerada, el cuello de botella es mantener el correcto gobierno del dato bajo una cultura data driven.
Un marco regulatorio claro y un Comité de Ética especialista es crucial para mitigar los riesgos asociados a la responsabilidad social corporativa.

Es esencial aprovechar las ventajas competitivas que esta tecnología ofrece para el crecimiento y la mejora de la productividad empresarial, especialmente ante los recientes desarrollos. De hecho, hoy, el 78% de las grandes corporaciones ya cuentan con programas de IA, gobierno y democratización de datos.

Al considerar los grandes desafios olvidados para implementar la Inteligencia Artificial, de manera exitosa en el entorno corporativo, los líderes empresariales deben tener en cuenta varias dimensiones, que este artículo explora en cinco secciones:

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Capítulo 1

Factores de éxito para la implementación de IA

Actualmente, el 70% de las implementaciones no logran cumplir con las expectativas de negocio que justificaron su inversión.

Sorprendentemente, solo en el 14% de los casos, la causa raíz se atribuye a problemas tecnológicos, según un informe de Neuroleadership para Latinoamérica (noviembre, 2020).

Aprendiendo de nuestra experiencia en EY y buscando asegurar el éxito en la implementación de la Inteligencia Artificial, es crucial tener en cuenta los siguientes factores clave:

Gobierno previo de datos. El entrenamiento de los algoritmos de IA requiere datos de alta calidad y estructurados, por lo que es importante asegurar su disponibilidad y fiabilidad.

Caso de negocio consensuado. La comunicación efectiva entre el equipo de negocio y los ingenieros es esencial para definir los KPI de negocio que guiarán el entrenamiento de la IA.

Gestión del cambio. Estos algoritmos requieren un acto de fe, dado que los patrones resultantes no son expresados de forma sencilla. Este efecto se acentúa aún más debido a que la mayoría de las aplicaciones tienen excepciones. Las implementaciones de IA generan desconfianza e interfaces complejas, especialmente cuando incluyen diseños de organizaciones mixtas humano-robot. Actualmente, la gestión del cambio suele llevar entre tres y seis veces el tiempo de ejecución.

Cultura data driven. El cambio cultural no se puede alcanzar partiendo únicamente de un plan, sino que debe tener como objetivo modificar la mentalidad de los colaboradores, convenciéndolos de adoptar esta nueva orientación al dato como propia.

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Capítulo 2

Oportunidades de la inteligencia artificial para las empresas

A pesar de los riesgos que existen, el uso de estas herramientas trae consigo oportunidades para el crecimiento y la mejora de la productividad empresarial.

Algunas de las áreas más rentables para implementar son:

Analítica avanzada de voz y discurso. Utilizando la IA, las organizaciones pueden analizar patrones en las interacciones con los clientes y optimizar la calidad de las conversaciones, mejorando la productividad del equipo comercial y de los centros de contacto.

Agentes virtuales inteligentes para la asistencia interna. Los agentes conversacionales habilitados con tecnología como ChatGPT, pueden proporcionar respuestas personalizadas y no regladas para apoyar a los colaboradores internos.

Next Best Action/Next Best Offer. La IA puede predecir el motivo de contacto de un cliente y proactivamente ofrecer una oferta óptima, mejorando la experiencia del usuario y aumentando las operaciones.

Máxima productividad en el desarrollo de tecnologías de la información. En EY estamos evaluando el incremento de productividad que experimentan nuestros desarrolladores cuando utilizan ChatGPT como asistente. Nuestros análisis indican que un consultor senior puede duplicar su velocidad de codificación en lenguajes como JAVA, RPA, BPM, entre otros, al usar la versión de pago por solo US$ 20 al mes.

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Capítulo 3

Reflexiones éticas para las organizaciones

En la era digital, la adopción responsable de la inteligencia artificial es una prioridad clave para las organizaciones.

Para abordar este desafío, comparto cuatro reflexiones fundamentales que deben ser consideradas a nivel de Comité Directivo:

1. Ética. Las empresas deben asegurarse de que se cumpla con normas éticas y sociales, incluidos valores corporativos como el respeto, la equidad y la transparencia.

2. Responsabilidad social. El diseño de la IA debe considerar el impacto social y ambiental, para asegurar que no se afecte negativamente el bienestar de las personas y el entorno.

3. Control de la autonomía de la IA. Se debe establecer una clara línea de responsabilidad humana en las decisiones tomadas por esta tecnología, asegurando que los seres humanos mantengan el control sobre las decisiones críticas.

4. Auditoría interna. Las empresas deben contar con mecanismos de control para garantizar que la herramienta funcione según lo previsto y no se sesgue con nuevos flujos de datos.

Al abordar estas reflexiones de manera integral, las organizaciones estarán en una posición sólida para aprovechar los beneficios de manera responsable y ética, impulsando su transformación digital y su éxito a largo plazo.

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Capítulo 4

Los riesgos de la inteligencia artificial

¿A qué nos enfrentamos con el uso de inteligencia artificial y por qué se deben contar con mecanismos de supervisión?

Sesgo y discriminación: Uno de los riesgos más críticos de la IA es el sesgo inherente a los datos utilizados para entrenarla. Si estos datos reflejan prejuicios sociales, esta puede tomar decisiones injustas o discriminatorias, afectando procesos como la selección de empleo o el sistema judicial.

Privacidad y seguridad de datos: La IA requiere gran cantidad de datos para funcionar correctamente, lo que aumenta el riesgo de violaciones de privacidad y seguridad. En ese sentido, las empresas deben proteger adecuadamente los datos personales y sensibles utilizados por estos sistemas para evitar posibles consecuencias negativas.

Falta de transparencia y comprensión: Los modelos de inteligencia artificial, especialmente los más complejos, pueden resultar difíciles de comprender y explicar en cuanto a cómo llegar a sus conclusiones. Este hecho podría generar una falta de confianza y dificultad en la rendición de cuentas.

La importancia de un marco regulatorio claro

La implementación de un marco regulatorio sólido para el uso de esta tecnología es imprescindible por diversas razones de vital importancia. En primer lugar, la regulación garantiza la protección de la privacidad y otros valores fundamentales, asegura que el desarrollo y despliegue de la tecnología respete los derechos humanos y salvaguarde la privacidad de los individuos, así como otros principios y valores esenciales en la sociedad.

Además, la toma de decisiones autónomas y la generación de deep fake news son ejemplos de complejas cuestiones éticas y sociales que deben ser abordadas adecuadamente mediante regulaciones responsables.

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Capítulo 5

El camino hacia un futuro responsable

Evitar juicios sociales y asegurar un uso responsable de la IA

Se recomienda seguir un enfoque human-in-the-loop, donde se entregue información a los colaboradores humanos para que sean ellos quienes tomen las decisiones finales, especialmente en situaciones que puedan afectar la vida de las personas.

La pospandemia ha acelerado la transformación digital de las empresas y en el sector en el que operamos enfrentamos retos específicos. No se trata solo de la demanda potencial, sino de aspectos como la disponibilidad de talento especializado, la madurez en el gobierno de datos y la creación de casos de uso confiables para la IA. Las cifras muestran la magnitud de estos desafíos:

1. Por cada profesional de IA en nuestra región hoy, en 2025 se necesitarán siete.

2. El 78% de las grandes corporaciones ya cuentan con programas de gobierno y democratización de datos.

3. Solo el 9% de los consumidores hispanoamericanos permitirían que la IA ejecute sus finanzas, y solo el 4% confiaría en su trabajo autónomo en recursos humanos.

La inteligencia artificial es una poderosa herramienta para impulsar el crecimiento empresarial y mejorar la productividad. No obstante, para aprovechar al máximo su potencial, es esencial abordar los riesgos y desafíos asociados de manera ética y responsable. En este contexto, un enfoque centrado en el ser humano y un marco regulatorio claro son fundamentales para proteger los valores fundamentales de la sociedad.

Resumen

La inteligencia artificial ofrece oportunidades para las empresas, pero también presenta desafíos éticos y prácticos que deben ser abordados con responsabilidad. Con una cultura data driven, una planificación táctica business first y una reflexión ética continua, las organizaciones pueden capitalizar el potencial de la inteligencia artificial de manera socialmente responsable a la vez que sustente sus ventajas competitivas y mejora continua de la productividad.

Acerca de este artículo

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EY se refiere a la organización global, y puede referirse a una o más, de las firmas miembro de Ernst & Young Global Limited, cada una de las cuales es una entidad legal independiente. Ernst & Young Global Limited, una compañía británica limitada por garantía, no brinda servicios a los clientes.

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