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El auge de la IA Generativa
La IA generativa tuvo su gran momento con el lanzamiento de ChatGPT de OpenAIa finales de 2022. En cinco días it alcanzó el millón de usuarios, una hazaña que a Netflix le llevó tres años y medio. A principios de 2023, GPT-4 estaba en escena, superando a la mayoría de los humanos en exámenes estandarizados y apareciendo en casi todos los blogs de la industria, salas de juntas e hilos de LinkedIn. Roy Steunebrink lo explica:
Al principio, nos pareció it truco de fiesta digital, pero cuando adquirió acceso a datos en tiempo real y capacidades de integración, nos dimos cuenta de que no estábamos ante una simple herramienta. Estábamos ante un cambio de paradigma".
Roy Steunebrink
Jefe de Desarrollo e Implantación, Friday
La accesibilidad ha desempeñado un papel fundamental en este cambio. Al poner un potente modelo de IA en una sencilla interfaz de chat, ChatGPT democratizó la experimentación. De repente, cualquiera, comercial, directivo o desarrollador junior, podía crear prototipos de ideas con IA. Pero la misma facilidad que it hizo popular también it convirtió en engañosa.
Retos de la implantación de la IA y cómo evitarlos
Una de las principales razones por las que tantos proyectos de IA se estancaron, y siguen haciéndolo, es la suposición de que la IA es plug-and-play. Spoiler: no ites. De hecho, la mayoría de los proyectos de IA fracasan a la hora de aportar valor empresarial, en gran parte debido a unas prácticas de datos deficientes y a la falta de definiciones claras de los casos de uso. Roy sostiene que el verdadero problema no es la IA, itla falta de estructura, visión y preparación en la mayoría de las organizaciones.
Para evitar este destino, lo ideal es que las empresas cuenten con cuatro elementos fundamentales:
1. Competencias esenciales en IA
El éxito de la IA no depende únicamente de las herramientas que se utilicen, sino de las personas que sepan utilizarlas. Las empresas deben desarrollar capacidades de IA internamente o colaborar con socios de confianza para colmar las lagunas de conocimientos.
La ingeniería de prontitud, antes un concepto marginal, es ahora una competencia básica. Requiere comprender cómo interactuar eficazmente con grandes modelos lingüísticos (LLM) para lograr resultados coherentes, precisos y seguros. Del mismo modo, el diseño de sistemas agénticos, en los que los agentes de IA completan tareas de forma autónoma en múltiples aplicaciones, exige fluidez en los marcos de orquestación, integración de herramientas y autonomía responsable.
Según el Informe sobre el Futuro del Empleo (2023) del Foro Económico Mundial, las competencias en IA, aprendizaje automático y big data se encuentran entre las cinco más demandadas por los empleadores. Sin embargo, la escasez de talento en IA sigue siendo un cuello de botella: McKinsey estima que solo el 10% de las empresas tienen el talento en IA que necesitan para escalar soluciones de manera efectiva.
En resumen, para seguir siendo competitivas, las organizaciones deben mejorar las competencias de los equipos existentes, atraer talentos expertos en IA o trabajar con proveedores especializados que puedan acelerar la adopción al tiempo que garantizan las mejores prácticas.
2. Directrices éticas para un uso seguro de la IA
La implantación de la IA sin supervisión es un riesgo de cumplimiento y reputación inminente. La próxima Ley de Inteligencia Artificial de la UE, cuya entrada en vigor está prevista para 2025, será el primer marco normativo completo del mundo para la IA. Clasifica los sistemas de IA en cuatro categorías de riesgo: inaceptable, alto, limitado y mínimo, e impone requisitos estrictos en materia de transparencia, supervisión humana y gobernanza de datos.
En virtud del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la IA que procesa datos personales también debe adherirse a los principios de imparcialidad, responsabilidad y explicabilidad. Esto incluye ofrecer a los usuarios el derecho a comprender y cuestionar las decisiones automatizadas, una preocupación creciente en aplicaciones de alto riesgo como la puntuación de crédito, la contratación o el reconocimiento facial.
Las empresas deben actuar ahora para:
- Definir políticas de uso aceptable para las herramientas de IA generativa.
- Aplicar protocolos de minimización y anonimización de datos.
- Establezca barandillas internas para el acceso a los modelos, la auditoría y la responsabilidad de las decisiones.
3. Una estrategia de datos sólida
Los datos son el combustible de cualquier sistema de IA, pero no todos los datos son iguales. Si los datos son incoherentes, están mal etiquetados o encerrados en silos organizativos, la IA no solo no funcionará bien, sino it puede fracasar por completo.
Estudios recientes han demostrado que hasta el 80% del tiempo de los proyectos de IA se dedica a la preparación de datos: limpieza, deduplicación, anotación y normalización. Y lo que es peor, casi el 55 % de los datos recopilados por las empresas nunca se utilizan, lo que sugiere ineficiencias generalizadas en la forma de almacenar y sacar a la luz los datos.
Una estrategia de datos de IA exitosa debe incluir:
- Prácticas recomendadas para la obtención de datos: selección de conjuntos de datos pertinentes, representativos y específicos del ámbito.
- Flujos de trabajo de anotación inteligentes: combinación del etiquetado asistido por ML con la revisión humana para garantizar la precisión.
- Intercambio de datos basado en la nube: permite un acceso seguro y en tiempo real entre equipos y sistemas.
4. Una mentalidad de inversor en IA
itIA no se adquiere una sola vez, sino que es una capacidad estratégica que se desarrolla con el tiempo. Sin embargo, muchas organizaciones it tratan como una solución rápida. Esta mentalidad a corto plazo es la causa de que la mayoría de las iniciativas de IA se estanquen tras la fase piloto. Roy Steunebrink aboga por una visión más sostenible:
Cuando se trata it IA, se necesita paciencia, no pánico"
Roy Steunebrink
Jefe de Desarrollo e Implementación, Friday
El ROI significativo de la IA tiende a materializarse a lo largo de 3-5 años, especialmente en sectores complejos como la fabricación, la sanidad y las finanzas.
Para tener éxito, los líderes deben:
- Acepte la experimentación y la iteración, sabiendo que no todos los proyectos piloto funcionarán.
- Asignar presupuestos para la mejora y el reciclaje continuos de los modelos.
- Mida el éxito no sólo en el ahorro inmediato de costes, sino en la transformación a largo plazo de los procesos, la experiencia del cliente y la capacidad de innovación.
it , construir la madurez de la IA es como construir un volante de inercia: empieza despacio y luego se acelera con cada inversión inteligente.
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