En 2025, la IA ocupa un lugar imprescindible en la estrategia de toda empresa, sin embargo, la realidad muestra que en gran parte de las organizaciones se realizan proyectos de IA que finalmente no cumplen las expectativas esperadas. Esto es debido a que implementar proyectos de IA a gran escala implica tanto la adaptación de las plataformas y los perfiles tecnológicos como un cambio cultural en las empresas donde se promueva la adopción y la innovación a través del dato.

En este sentido, adoptar una estrategia para implementar la IA y aprovechar el potencial de los datos en favor del crecimiento de la organización implica establecer o ajustar una cultura “data driven” empresarial. Por este motivo, Globant, compañía digitalmente nativa enfocada en reinventar los negocios a través de soluciones tecnológicas innovadoras, reúne algunos de los desafíos más comunes a la hora de emprender este viaje “de los datos a la IA”, así como algunos aspectos necesarios para implementar una una estrategia de IA que impulse los objetivos del negocio con éxito:

1. La calidad de los datos. La base de un buen modelo de inteligencia artificial son los datos, y por ello es fundamental la calidad de la información con que los entrenamos a la hora de obtener resultados fiables. Teniendo en cuenta las predicciones recientes de Gartner, 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 Gen AI se abandonen para finales de 2025. No podemos, por tanto, pasar por alto a la hora de implementar la IA el análisis de los datos disponibles, tanto en entrenamiento como en producción, donde nos aseguremos de evitar alimentar nuestros modelos con datos incompletos o incorrectos que lleven a resultados incomprensibles o incluso poco confiables.
2. La gestión del talento: La implementación de la IA requiere conocimientos especializados en aspectos como la gestión de grandes volúmenes de datos (Big Data), aprendizaje automático (Machine Learning) o Inteligencia Artificial Generativa. Todo ello supone que muchas organizaciones se enfrentan al problema de no disponer del talento adecuado, traduciéndose en una mayor dificultad en la adopción e implementación de una estrategia de inteligencia artificial. Según un informe de Confluent, la escasez de habilidades y talento encabeza hoy la lista de retos a los que se enfrentan los líderes de TI a la hora de implementar IA, ya que así lo afirma un 68% de las empresas a nivel global.
3. La regulación y seguridad. Sin duda, cumplir con las regulaciones vigentes en cada mercado es fundamental, pero en un mundo digitalizado y marcado por la irrupción de la IA es igualmente crucial garantizar la seguridad de la información utilizada,evitando que existan brechas o vulnerabilidades que puedan ser aprovechadas por la ciberdelincuencia. Por esta razón, tal y como señala un reciente informe de Opengear, un tercio de los CIOs y CSOs citan los requisitos regulatorios entre los mayores obstáculos para integrar la IA en las estrategias de ciberseguridad.
4. La ética en el uso de la inteligencia artificial. La ética en el uso de la inteligencia artificial va más allá del cumplimiento con las leyes de privacidad ya que entrenar los modelos sin tener en cuenta conceptos como los sesgos pueden traducirse en resultados discriminatorios o injustos.  Y es que, si los datos con los que entrenamos nuestros modelos de IA están sesgados (sexo, raza, …) o tienen en cuenta variables que puedan llegar a ser discriminatorias (estado de salud, creencias religiosas o políticas)  el resultado se puede traducir en acciones dirigidas injustamente  hacia ciertos grupos. De hecho, estos sesgos preocupan al 57% de los directores de recursos humanos españolas, tal y como se desprende de un informe de IA+Igual. Por todo ello, hoy en día, el uso ético de la IA está no solo relacionado con el cumplimiento regulatorio, sino también estrechamente ligado al impacto social de las empresas que utilizan esta tecnología, tal y como se refleja en el AI Manifiesto de Globant.
5. El impacto de la IA en la cultura empresarial. Y por supuesto no podemos olvidar la cultura de la compañía, ya que no es posible esponsorizar una estrategia de negocio apoyada en la inteligencia artificial si no promovemos el uso de la misma dentro de nuestra compañía. Es clave que dentro de una empresa se entienda la inteligencia artificial como una herramienta que impulsa no solo la compañia si no también el trabajo de cada uno de nosotros, y los equipos sean conscientes de las herramientas de inteligencia artificial que tienen a su disposición para realizar su trabajo de una manera más eficiente permitiéndoles a su vez  aportar mayor valor.

 Los pasos para implementar la estrategia de IA  necesaria para proveer de valor al negocio

El éxito en la implementación de una estrategia de Inteligencia Artificial pasa, obligatoriamente, por ser o convertirse empresa “data driven” o con una cultura de datos, lo que implica ser una organización consciente de la importancia de los datos para el rendimiento de sus operaciones y para la propia transformación y evolución del negocio. Así, desde Globant se señalan también las claves necesarias para la adopción y gobierno de la estrategia de Inteligencia Artificial. Por un lado, fomentar una cultura de innovación, pensamiento creativo y experimentación, con el fin de explorar nuevas posibilidades para el negocio. Por otro lado y en esta misma línea, poner el foco en el aprendizaje y formación continua, con el propósito de que los equipos se mantengan actualizados y sean capaces de guiar a la empresa a la hora de adaptarse a las necesidades del mercado. Finalmente, luchar por establecer una conciencia ética, mediante guías o estructuras de gobernanza que garanticen que los equipos comprendan las implicaciones éticas de sus operaciones.

“Si una organización desea implementar inteligencia artificial hoy, sin duda debe convertirse en empresas verdaderamente “data driven”. Esto es, que sean conscientes 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”, afirma Izaskun López-Samaniego, Data Strategist de Globant.