Inteligencia Artificial

El cambio estratégico que implica incorporar la IA Generativa

• Según los expertos, la implementación exitosa de Gen IA requiere una combinación de inversión estratégica, preparación del equipo, infraestructura tecnológica avanzada y un enfoque ético sólido.

Sólo con estructuras colaborativas y capacitación adecuada las empresas podrán capitalizar el potencial de la IA generativa, transformando sus procesos y fortaleciendo su sostenibilidad en el mercado.

Inversión

Destacan que la estrategia de inversión en IA, ademas de la disponibilidad de datos y la viabilidad técnica en las áreas que se estima se debe aplicar la IA, debe equilibrar riesgos potenciales y beneficios, priorizando el aprendizaje a largo plazo cuando el retorno inmediato no sea significativo.

• Infraestructura escalable en la nube.
• «Tuberías de datos robustas» para manejar grandes volúmenes de información.
• Recursos de computación de alto rendimiento.
• Sistemas avanzados de ciberseguridad para proteger datos sensibles y cumplir con normativas.

Transformación del talento y la cultura

La criticidad de la generación y gestion de datos va a requerir de una especialización que requerirá una capacitación integral del personal en habilidades relacionadas con IA, tanto para el personal técnico, como para los líderes de equipo, quienes deberán desarrollar competencias en ingeniería de prompts, curación de datos y ética en IA.

Gestión y calidad de los datos

Dado que el máximo beneficio de los proyectos de IA depende de datos limpios, organizados y de alta calidad, las empresas deberán considerar la creación de puestos especializados como Ingenieros de Prompts, Curadores de Datos y especialistas en ética de IA.

Uso responsable de la IA

El uso responsable de la inteligencia artificial generativa requerirá:

• Implementar principios de equidad, transparencia y mitigación de sesgos en los sistemas de IA.
• Auditorías periódicas para evaluar riesgos y mejorar prácticas.
• Establecer marcos de gobernanza con políticas claras para garantizar el uso ético y responsable de la IA.
• Equipos dedicados a supervisar la IA generativa dentro de la organización.

Riesgos asociados

En opinión de los entendidos los principales riesgos asociados a la IA son:

• Caer en una dependencia tecnológica excesiva que afecte habilidades humanas como  la creatividad y el pensamiento crítico.
• El cumplimiento de regulaciones de privacidad respecto de la protección de datos personales.

Calidad de los datos: fundamental para obtener resultados precisos y confiables

De acuerdo a informes globales sobre eficacia de la Inteligencia Artificial, el 74% de los datos almacenados por empresas no tienen estructura, lo que limita su utilidad en modelos de IA, dado que los datos no estructurados y de baja calidad pueden generar resultados imprecisos y pérdida de confianza en los sistemas.

Impacto en la IA

La disponibilidad de datos de alta calidad es un desafío crítico para el éxito de la IA, visto que se proyecta un crecimiento superior al 100% en los volúmenes de datos para 2026, lo que incrementa la necesidad de estrategias robustas para su gestión.

A lo anterior se suma que la pérdida de datos significativos acarrea un riesgo asociado que podría ser catastrófica para las operaciones.

Capacitación

Según los especialistas en TI, la mitad de los profesionales adquiere habilidades en IA mediante la experimentación y un 35% lo hace por autoaprendizaje, lo que genera una brecha en la capacitación continua que puede limitar el impacto de la IA.

Advierten que la falta de planificación estratégica puede aumentar costos y comprometer la competitividad, por lo que la colaboración estratégica y la capacitación continua son esenciales para cerrar las brechas de habilidades.

Socios tecnológicos

El apoyo de socios tecnológicos es clave para gestionar datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT) y desarrollar modelos de IA efectivos.

Asimismo, estiman altamente conveniente invertir en infraestructuras robustas y resilientes; priorizar estrategias que integren calidad y sostenibilidad; y desarrollar plataformas de TI sostenibles y escalables para enfrentar los retos del futuro impulsado por datos.