Cinco desafíos y pasos necesarios para implementar una gestión de IA empresarial

Implementar proyectos de IA en la empresa a gran escala implica tanto adaptar plataformas y perfiles tecnológicos como un cambio cultural en las empresas donde se promueve la adopción y la innovación a través del dato. Adoptar una estrategia para implementar la IA implica establecer o ajustar una cultura «data driven» en la empresa.

Según Globant, los desafíos más comunes a la hora dar este paso, así como los aspectos necesarios para implementar una estrategia de IA en la empresa que facilite la consecución de los objetivos del negocio son los siguientes: calidad de los datos, gestión del talento, regulación y seguridad, ética en el uso de la IA e impacto de la IA en la cultura de la empresa.

La base de un buen modelo de IA son los datos. Por eso es básico que la calidad de la información con que los entrenamos para conseguir resultados fiables sea buena. La mala calidad de los datos es uno de los factores por los que se prevé que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonen para finales de 2025, según Gartner.

Por eso, es necesario analizar los datos disponibles, tanto para entrenamiento de modelos como en producción, para evitar alimentar los modelos con datos incompletos o incorrectos que lleven a resultados incomprensibles o poco fiables.

La implementación de la IA necesita conocimientos especializados en gestión de Big Data, machine learning o IA generativa. Todo implica que muchas empresas se enfrenten al problema de no tener el talento adecuado. Esto lleva a más dificultades en la adopción e implementación de una estrategia de IA.

Por otra parte, es fundamental cumplir las regulaciones vigentes en cada mercado, pero en un mundo digitalizado en el que ha avanzado la IA es también crucial garantizar la seguridad de la información utilizada, evitando que haya vulnerabilidades o brechas que puedan aprovechar los ciberdelincuentes. No obstante, un tercio de los CIos y CISOs citan los requisitos regulatorios entre los mayores obstáculos para integrar la IA en las estrategias de ciberseguridad.

En cuanto a la ética en el uso de la IA, va más allá del cumplimiento de las leyes de privacidad, ya que entrenar los modelos sin tener en cuenta conceptos como los sesgos puede llevar a resultados discriminatorios o injustos.

De hecho, estos sesgos preocupan al 57% de directores de recursos humanos en España. De hecho, en la actualidad, el uso ético de la IA, además de con el cumplimiento regulatorio, está directamente ligado al impacto social de las empresas que usan esta tecnología.

Por supuesto, es clave, en relación con el impacto de la IA en la cultura de una empresa, tener claro que es básico que en una empresa se entienda la IA como una herramienta que impulsa tanto la empresa como el trabajo de sus empleados, y que los equipos sean conscientes de las herramientas de IA a su disposición para realizar su trabajo de manera más eficiente, y que por tanto les permita aportar mayor valor.

El éxito en la implementación de una estrategia de IA pasa por tanto por ser o convertirse en una empresa con una cultura de datos, consciente de la importancia de los mismos para el rendimiento de las operaciones y para la transformación y evolución del negocio.

Desde Globant señalan también las claves necesarias para la adopción y gobierno de la estrategia de IA: fomentar una cultura de innovación, pensamiento creativo y experimentación, para explorar nuevas posibilidades de negocio. También poner el foco en el aprendizaje y la formación continua, y luchar por establecer una conciencia ética a través de guías o estructuras de gobernanza que garanticen que los equipos comprendan las implicaciones éticas de sus operaciones.

Izaskun López-Samaniego, Data Strategist de Globant, recuerda que «si una organización desea implementar Inteligencia artificial hoy, sin duda debe convertirse en una empresa verdaderamente data driven. Esto es, que sea consciente de la relevancia de los propios datos y, especialmente, de su supervisión, para garantizar que la IA trabaje en beneficio de la empresa y de toda la sociedad. Frente a los retos que supone este viaje de los datos a la IA, las organizaciones pueden apoyarse en un socio como Globant, que tiene el propósito de apoyar y preparar a las empresas a destacar en un mercado tan competitivo como el actual«.