Adoptar IA ya no es un reto. Cualquier persona puede acceder a servicios de Inteligencia Artificial para apoyarse en su día cotidiano o en su trabajo. Ahora, el desafío de la IA es convertirlo en un activo empresarial. Un punto donde lo habitual es fracasar o estar en fases de experimentación que no terminan de consolidarse.
La inversión en Inteligencia Artificial en las empresas no para de crecer. Todas las previsiones hablan de subidas sin descanso y un interés que no cesa entre las empresas.
Mientras, el sector sigue integrando esta tecnología en todas sus herramientas, pero el resultado no parece que todavía sea el adecuado. Hay estudios que ya evidencian que la rentabilidad en la IA es baja. Uno de ellos calcula que 1 de cada 4 dólares invertidos en la IA, se malgastan porque no se sabe dónde o cómo se invierten, las responsabilidades se diluyen y, en definitiva, se gestionan de forma incorrecta sin una estrategia clara.
Si bien el uso de la IA crece, no parece que lo haga tan rápidamente su madurez y adopción estratégica, esencial para rentabilizar su adopción en las empresas.
En el caso de los pequeños negocios, por ejemplo, casi el 70% de las pymes aseguran estar aún están en las fases iniciales, es decir, solo experimentan o aprovechan oportunidades sueltas, según un estudio de SAS junto a IDC.
La IA se emplea en proyectos sueltos, pero aún no han logrado unirlos en una estrategia clara. Y es que solo con las ganas de usar la IA no basta para convertir las buenas intenciones en resultados, es necesario tener una visión integral que lo acompañe.
Otro de los principales retos en este sentido es la estructuración y securización de los datos, fundamentales para que la IA se optimice y funcione.
El gobierno de la información y su protección se convierten en dos aspectos esenciales que están muy lejos de ser una realidad en las empresas. En el día a día de las empresas nos encontramos datos sin estructurar, sin gestionar o, en el peor de los casos, sin proteger, pese a ser información sensible no solo para la IA.
Solo con un modelo de gobierno adecuado se puede garantizar la eficacia, seguridad y escalabilidad de un proyecto de Inteligencia Artificial.
A estos puntos se le suma la falta de talento especializado. Nada nuevo. La IA necesita tirar de personal cualificado para entrenarse, optimizarse y conseguir aportar beneficios en las organizaciones.
Unos recursos especializados que en la pequeña empresa no aparecen, pero en las grandes también cuesta encontrar y gestionar de la manera adecuada para que tenga un efecto transversal.
Y quizás el desafío más importante para rentabilizar la IA viene de la mano de convertirla en una estrategia integral para la empresa.
Las herramientas aisladas como los agentes pueden ser un compañero idóneo, pero solo si se integran en todos los procesos de la organización y permiten que toda la masa laboral le saque provecho.
Y los beneficios de esta integración completa pueden alcanzar ratios importantes. Según estimaciones de Setesca, un agente de inteligencia artificial diseñado para una tarea específica y correctamente integrado en los procesos de una gran organización puede llegar a liberar hasta 150.000 horas de trabajo al año. Del mismo modo, en pymes, los agentes pueden mejorar un 40% el tiempo dedicado a reuniones y a tareas realizadas con herramientas ofimáticas tradicionales.