La falta de apoyo del comité directivo, la gestión de los datos y la escasez de conocimientos, entre las principales barreras que frenan a las compañías en el despliegue de la IA.
Si todavía no has empezado a adoptar la IA en tu compañía, puedes estar (de momento) tranquilo. La mayoría de empresas españolas se encuentran en tu misma situación. Tan solo el 36% de las empresas españolas han empezado con el proceso de adopción de IA, y de este 36% aproximadamente la mitad son grandes compañías. Eso sí, desde 2022, el aumento ha sido del 29%, por lo que claramente debemos empezar a prepararnos.[1]
Parece bastante evidente que el impacto económico de la IA en las empresas será muy positivo. Aquellas empresas que ya han adoptado servicios de IA reportan múltiples ventajas, entre las que se incluyen la agilización de procesos empresariales, el ahorro de costes y una mayor eficiencia. Además, la IA se está utilizando de forma cada vez más avanzada ya que el 64% de los que la han adoptado estan ya empleando IA generativa a través modelos grandes de lenguaje (LLM).
Podemos concluir, por tanto, que, pese a que las ventajas de adoptar esta tecnología de forma inmediata son bastante evidentes, nos encontramos con que el proceso de adopción está avanzando a una velocidad, vamos a decir, moderada.
¿Qué está frenando el despliegue de la IA en las compañías? Los 4 problemas principales:
- Falta de apoyo del comité directivo: Quizás esto sorprenda, pero dentro de los comités directivos de muchas compañías todavía existe un gran desconocimiento sobre la IA generativa, sus capacidades, y el impacto que esta tecnología puede tener en cada compañía. Y es que esto no va solo de implantar tecnología, esto va de integrar la IA en la estrategia empresarial, para garantizar que esta genere un valor tangible. El comité directivo debe identificar las áreas clave donde la IA puede resolver problemas críticos, mejorar la toma de decisiones y optimizar los procesos corporativos.
- Falta de conocimientos en IA: Debido a la rapidez con la que la IA generativa se ha desplegado en el entorno profesional, actualmente existe una gran escasez de habilidades en torno a la IA y esto puede dificultar los esfuerzos para desarrollar todas sus capacidades en las compañías. No solamente debemos contar con un partner con experiencia en esta tecnología, también es importante brindar a las personas dentro de la empresa (¡y no solo dentro del departamento de IT!) la oportunidad de involucrarse.
- Desarrollo de una estrategia coordinada de datos, tanto estructurados (bases de datos o listados) como desestructurados (documentos, imágenes, videos, etc.). Los problemas de calidad y gestión de datos ralentizan significativamente el proceso de adopción de IA en las empresas y es el principal motivo de su fracaso (hasta en un 80% de las ocasiones[2]) .Para superar estos desafíos, debemos enfocarnos primero en establecer sólidas plataformas de datos, procesos de gobernanza y prácticas tradicionales de gestión de datos, antes de implementar soluciones de IA.
- Dificultad para definir los requisitos de infraestructura y escalabilidad: Muchas empresas prueban proyectos de IA a pequeña escala sin considerar la posibilidad de ampliarlos, lo que puede causar cuellos de botella e ineficiencias en el futuro. Comenzar con proyectos pequeños es un buen enfoque, pero es crucial tener en cuenta la escalabilidad desde el principio para evitar problemas más adelante.
Además, descuidar los requisitos de infraestructura puede provocar problemas de rendimiento y limitaciones en la implementación de modelos avanzados de IA. Esto compromete la eficacia y la fiabilidad de las aplicaciones de IA de la empresa, lo que puede llevar al fracaso de los proyectos y a la pérdida de inversión.
¿Cómo implementar una estrategia de IA exitosa?
Para empezar, tenemos que ver la implantación de la IA como una carrera de fondo, en la que tendremos que integrar esta tecnología dentro de nuestra estrategia empresarial (de ahí la importancia de tener soporte y visión por parte del comité directivo), donde necesitaremos tener un profundo conocimiento del estado del arte de la tecnología (mediante formación interna y asociación con un partner tecnológico) y en la que deberemos tener un compromiso continuo con las pruebas, la estrategia de datos y la escalabilidad de nuestra infraestructura.
Una estrategia sólida de IA permite a las organizaciones enfrentar los desafíos complejos de implementar esta tecnología y establecer objetivos claros. Sin importar el tipo de procesos o aplicaciones que se deseen lograr, contar con un propósito y un plan bien definidos asegura que la adopción de la IA esté alineada con los objetivos de negocio.
Esta alineación, a la que se le puede dar forma mediante un framework de adopción de la IA, es crucial para obtener un valor significativo de la IA y maximizar su impacto y resultados. Además, proporciona una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y asegurar una aplicación estratégica y responsable de la IA dentro de la organización.
