Actualmente, la Inteligencia Artificial Generativa está incrementando cada vez más su peso en los planes de las compañías de los diferentes sectores para optimizar sus operaciones y ser más competitivas.

Sin embargo, según un reciente estudio de Deloitte, tan solo un 3% de los directivos considera que sus organizaciones están realmente preparadas para una implementación amplia de la IA. La realidad es que muchas empresas acometen pequeños proyectos que se quedan relegados a la fase experimental sin culminar en un alcance real y estratégico.

Teniendo en cuenta esta situación, Tokiota, partner español de Microsoft que desarrolla soluciones de negocio basadas en IA, la nube, infraestructuras securizadas y plataformas de datos, ha analizado las cinco principales causas que están frenando la implantación de las soluciones de IA en las organizaciones y cómo superarlas para conseguir una verdadera repercusión en el negocio.

Falta de conocimiento sobre la IA Generativa

La velocidad a la que evoluciona la IA generativa es vertiginosa y los directivos de las organizaciones deben mantenerse constantemente actualizados sobre las nuevas tendencias. Pero, según apunta el citado estudio de Deloitte, 8 de cada 10 directivos tienen conocimientos escasos o mínimos en materia de Inteligencia Artificial.

No es necesario que se conviertan en expertos técnicos, pero necesitan comprender el ecosistema tecnológico y su potencial para tomar decisiones informadas y acertadas. La implantación de nuevas tecnologías como la IA Generativa no solo supone la introducción de nuevas herramientas, sino también un cambio en la cultura de la empresa.

Respecto a los equipos, en ciertas ocasiones pueden ver a la Inteligencia Artificial como una amenaza en lugar de como una oportunidad para su desempeño. Como consecuencia, es necesario diseñar estrategias de formación que involucren y generen confianza. De hecho, gracias a la automatización de tareas rutinarias, se consigue aumentar un 28% la satisfacción de los usuarios.

No identificar casos de uso de forma estratégica

Más allá de conocer las posibilidades de la IA, es esencial que se definan cuáles son los casos de uso más relevantes. En lugar de percibirse como una herramienta tecnológica más, la IA debe situarse como motor de transformación, priorizando aquellas soluciones que supongan un mayor retorno y logren un impacto tangible.

Es recomendable, por tanto, comenzar incidiendo en aquellos casos o procesos que más repercusión pueden generar, con el objetivo de escalarlos lo antes posible, así como de obtener una visión de aquello que funciona y trasladarlo a otros proyectos.

Desconexión entre tecnología y procesos empresariales

Otra cuestión fundamental es entender cómo integrar la Inteligencia Artificial en los procesos de negocio y concebir a la tecnología como una herramienta que facilite la optimización de las operaciones.

Las transformaciones deben partir de la identificación por parte de las unidades de negocio de los beneficios de la implementación de la inteligencia artificial. Si se inician proyectos aislados sin una hoja de ruta clara, no se alcanzará un impacto real para la organización.

Múltiples plataformas y silos de datos

Hay que tener en cuenta que la IA se nutre de calidad de los datos con los que se entrenan los modelos. En muchas compañías, la información se encuentra dispersa en silos, lo que significa que no se está aprovechando su valor para la analítica y la puesta en marcha de soluciones.

Al mismo tiempo, si se apuesta por múltiples plataformas y modelos sin una estrategia bien definida, aumentará la complejidad y no se alcanzará la escalabilidad. De ahí que resulte crucial generar sinergias entre las soluciones tecnológicas y disponer de plataformas unificadas para que los usuarios no tengan que malgastar tiempo y recursos en moverse entre diferentes entornos.

No plantear una estrategia integral

Los anteriores retos están interconectados y requieren de una estrategia clara y bien definida para ser superados. En lugar de concebir la IA como una tecnología aislada debe enfocarse como un cambio estructural para extraer todo su potencial.

En muchas ocasiones, falta una estructura que permita compartir conocimiento y fomentar la colaboración entre departamentos. Una de las mejores prácticas es la creación de un equipo ejecutivo dentro de la empresa que lidere el cambio y que asegure que la IA generativa sea un factor estratégico clave para el crecimiento y la competitividad.

“Para poder abordar de forma estratégica las aplicaciones de la Inteligencia Artificial, y que se traduzca en un impacto real, las compañías deben adquirir los conocimientos necesarios para tomar decisiones fundamentadas y apostar por un acompañamiento experto que ayude a establecer un rumbo claro y evite la aparición de posibles errores en el proceso”, concluye José Antonio Lozano, Head of innovation & IA de Tokiota.