La Inteligencia Artificial se utiliza a nivel empresarial para mejorar las decisiones en tiempo real. Desde servicios financieros que la utilizan para prevenir fraudes o retailers que aseguran su cadena de suministro, hasta la creación de experiencias para la atención al cliente.
Según datos del estudio AI Adoption Index, realizado por IBM, en México el 20 por ciento de las empresas aceleraron el uso de la Inteligencia Artificial tras la pandemia.
Sin embargo, muchas compañías se apresuraron a integrar esta herramienta de forma súbita en sus operaciones sin preguntarse quién, cómo o por qué la implementaron, señaló el estudio.
¿A qué se debe esta situación?
IBM apuntó que los errores en la labor de la Inteligencia Artificial y el 38 por ciento de los profesionales de la Tecnologías de la Información en el país citaron la experiencia o conocimiento limitados en torno a la tecnología, como una barrera para su negocio.
Lo que también provocó que no se alcanzaran los resultados deseados con la implementación de la Inteligencia Artificial.
Errores en Inteligencia Artificial.
Uno de los errores más graves y comunes de una organización al explorar la implementación de la Inteligencia Artificial en un negocio es fallar al definir un caso de uso preciso y los resultados que se desean conseguir, a partir de una métrica cuantificable y clara.
Por lo anterior, desde IBM se recomendó establecer la intención del sistema de Inteligencia Artificial ya que muchas empresas realmente no tienen una idea clara de lo que esperan obtener de ella más allá de una vaga noción de eficiencia.
Además de que resulta importante refinar las intenciones de la herramienta en el negocio, a partir de las oportunidades específicas en la que se puede utilizar, como mejorar la experiencia del cliente, optimizar la detección de fraudes o estar mejor preparado para escenarios imprevistos.
Proceso.
De igual forma, el proceso de integrar la Inteligencia Artificial en un negocio debe estar acompañado del análisis de datos de los diferentes equipos de la empresa, pues si bien estos se enfocan en distintas prioridades, lo que no significa que la información que producen esté aislada.
Las empresas deben planificar las acciones de la IA en su organización, lo cual incluye la revisión de las etapas, corregir desvíos y asegurar resultados cuantificables.
Sin embargo, uno de los puntos más importantes en este proceso es implicar a un equipo de desarrollo diverso, pues esto no influirá en cómo los usuarios reciben la herramienta.
