La inteligencia artificial generativa está ganando terreno en los planes de las empresas de diversos sectores, buscando optimizar sus operaciones y aumentar su competitividad. Sin embargo, un estudio reciente de Deloitte revela que solo el 3 % de los directivos considera que sus organizaciones están realmente preparadas para una implementación amplia de la IA. Muchas empresas se limitan a pequeños proyectos experimentales que no llegan a tener un impacto estratégico real.
En este contexto, Tokiota, partner de Microsoft especializado en soluciones de negocio basadas en IA, nube, infraestructuras seguras y plataformas de datos, destaca las cinco barreras principales que frenan la adopción de la IA en las organizaciones, proponiendo cómo superarlas.
La rápida evolución de la IA generativa exige que los directivos se mantengan al día con las nuevas tendencias. No obstante, un estudio de Deloitte indica que ocho de cada diez directivos tienen conocimientos limitados sobre inteligencia artificial. Aunque no es necesario que se conviertan en expertos técnicos, sí deben comprender el ecosistema tecnológico y su potencial para tomar decisiones informadas. La adopción de nuevas tecnologías como la IA generativa implica no solo la introducción de nuevas herramientas, también un cambio cultural en la empresa.
Por otro lado, más allá de conocer las capacidades de la IA, es crucial definir los casos de uso más relevantes. La IA debe ser vista como un motor de transformación, priorizando soluciones que generen un mayor retorno y un impacto tangible. Es recomendable comenzar con los procesos que puedan generar más repercusión, escalándolos rápidamente y trasladando las mejores prácticas a otros proyectos.
También es fundamental entender cómo integrar la IA en los procesos de negocio y utilizar la tecnología para optimizar las operaciones. Las unidades de negocio deben identificar los beneficios de la IA porque sin una hoja de ruta clara, los proyectos aislados no tendrán un impacto significativo, señalan desde Tokiota.
La calidad de los datos es esencial para entrenar los modelos de IA. En muchas empresas, la información está dispersa en silos, lo que impide aprovechar su valor para la analítica y la implementación de soluciones. Además, el uso de múltiples plataformas sin una estrategia definida aumenta la complejidad y dificulta la escalabilidad, por lo que es crucial generar sinergias entre las soluciones tecnológicas y disponer de plataformas unificadas.
Todos estos retos están interconectados y requieren una estrategia clara y bien definida en la que la IA tiene que ser vista como un cambio estructural para aprovechar todo su potencial porque suele faltar una estructura que permita compartir conocimiento y fomentar la colaboración entre departamentos. Una práctica que recomiendan desde Tokiota es la creación de un equipo ejecutivo que lidere el cambio y asegure que la IA generativa sea un factor estratégico clave para el crecimiento y la competitividad.
