La IA generativa aún está en sus etapas iniciales, pero está evolucionando rápidamente, y los ejecutivos tienen preguntas sobre su seguridad, confiabilidad, impacto en el empleo y potencial de valor.
El auge de la inteligencia artificial generativa ha sido una sensación mundial de la noche a la mañana cuando descobrimos ChatGPT. Las predicciones sobre su impacto potencial en la sociedad, el empleo, la política, la cultura y los negocios inundan los medios y el internet. Los líderes empresariales están intrigados por las posibilidades y están convencidos de que la IA generativa es un verdadero cambio de juego.
Lo que me interesa aqui es mirar más allá del bombo y comprender cómo las empresas pueden progresar hacia resultados reales y significativos con la IA generativa. Las posibilidades de utilizar la IA generativa para transformar la creación de contenido, interactuar con los usuarios, desarrollar software y analizar datos parecen ilimitadas. Pero, al igual que con muchas tecnologías emergentes, el camino desde el entusiasmo hasta el valor empresarial no es sencillo ni directo.
La IA generativa aún está en su infancia y evoluciona rápidamente. Antes de que los ejecutivos inviertan en una adopción generalizada, tienen muchas preguntas sin respuesta sobre seguridad, confiabilidad, impacto en los empleos y valor potencial, y mas que todo, sobre como se implementa algo que haga sentido y tengo impacto real. Los ejecutivos en las entrevistas que hice citan la falta de talento, problemas de costos y aplicaciones poco claras como las principales barreras para la implementación. Este blog se basa en datos de varias encuestas a parte de las entrevistas. La evaluación final: Aprovechar el poder transformador de la IA generativa requerirá un equilibrio entre la rapidez, ya que la ventaja del pionero puede ser poderosa, y la planificación cuidadosa y la mitigación de riesgos.
Lo que meparece interesante es el por qué, el dónde, el cuándo y el cómo de la adopción de la IA generativa, y de ofrecer información práctica para integrar de manera responsable soluciones de IA generativa en las organizaciones individuales. Mi objetivo es guiar el diálogo crítico que tiene lugar en las juntas directivas sobre cómo utilizar la IA generativa para empoderar a los empleados, trabajar de manera más inteligente y competir mejor.
La IA generativa se destaca de otras innovaciones recientes por su enorme salto en capacidad y su potencial alcance de impacto en cualquier industria y función empresarial. Por primera vez en la historia, tenemos una tecnología que puede mejorar directamente la creación de conocimiento humano. Mientras que otras tecnologías son facilitadoras indirectas del trabajo de conocimiento, la IA generativa ha permitido el desarrollo de un verdadero asistente inteligente que se acerca cada vez más a la cognición y el razonamiento humano. Y donde avances tecnológicos recientes como blockchain, Web3 y computación cuántica afectaron a ciertos sectores de la industria o funciones empresariales específicas, la IA generativa tiene aplicaciones en toda la empresa, de principio a fin.
Esta tecnología tiene el potencial de transformar diversas industrias y funciones al mejorar directamente la creación de conocimiento humano, y se considera la tecnología emergente más impactante en los próximos 3 a 5 años.
Los líderes empresariales están muy interesados en las capacidades y oportunidades que la IA generativa puede desencadenar y creen que tiene el potencial de reconfigurar cómo interactúan con los clientes, gestionan sus lugares de trabajo y aumentan sus ingresos. Independientemente del sector o función, el 77 por ciento clasifica a la IA generativa como la tecnología emergente que tendrá el mayor impacto en los negocios en los próximos 3 a 5 años, por delante de otras capacidades tecnológicas en tendencia como la robótica avanzada, la computación cuántica, la realidad aumentada/virtual (AR/VR), el 5G y el blockchain. El 64 por ciento de los encuestados espera que el impacto de la IA generativa en su organización en ese período de tiempo sea medio.
Transformar los procesos comerciales utilizando tecnologías precursoras de IA generativa como el aprendizaje automático y la automatización requiere descomponerlos en sus partes individuales y aplicar un pensamiento estratégico sobre qué componentes acelerar u optimizar. Como tal, principalmente impactan en los procesos comerciales con enfoques de soluciones puntuales diseñadas para resolver un solo problema. La IA generativa cambia el juego. Los procesos no necesitan ser descompuestos porque las herramientas de IA generativa pueden aplicar la gran variedad de conocimientos humanos, experiencias y sentido común incorporados en sus modelos para llenar los vacíos. Esto crea una inmensa oportunidad para aplicar y escalar la tecnología en procesos empresariales de extremo a extremo del mundo real. Las empresas reconocen el potencial de la IA generativa. La tecnología de IA generativa está en medio de un ascenso meteórico y ahora está alcanzando un punto de inflexión.
El mercado ha madurado hasta el punto en que las grandes empresas en prácticamente todas las industrias ya no pueden ignorarla y están tomando medidas. Si bien solo el 9 por ciento ya ha adoptado la IA generativa, una gran mayoría de empresas (71 por ciento) planean implementar su primera solución de IA generativa en 2 años o menos.
Los ejecutivos esperan que el impacto de la IA generativa sea mayor en áreas empresariales a nivel de empresa: impulsar la innovación, el éxito del cliente, la inversión tecnológica y las ventas y el marketing. TI/Tecnología y operaciones son las dos principales áreas funcionales que los encuestados están explorando actualmente para implementar la IA generativa en sus negocios. Estas son las mismas áreas en las que los encuestados dicen que esperan el mayor impacto transformador de la tecnología.
Cuando se les preguntó cuáles serán las áreas de aplicación más relevantes en sus empresas, la automatización de tareas rutinarias (31 por ciento) y la generación de lenguaje (24 por ciento) encabezan la lista. Si bien la priorización varía según el sector y la función, el potencial de valor general para la aplicación de la IA generativa parece ser mayor en áreas donde los bots pueden manejar tareas rutinarias, liberando a los humanos para centrarse en actividades basadas en habilidades. Por ejemplo, los chatbots y los asistentes virtuales pueden manejar tareas rutinarias del servicio de ayuda de TI, utilizando texto creado automáticamente, mientras que los profesionales de TI capacitados ayudan a los usuarios a resolver problemas técnicos más complejos.
La implementación de la IA generativa requiere superar barreras como la escasez de talento, problemas de costos y aplicaciones poco claras. La integración exitosa implica pensar estratégicamente y abordar los desafíos organizativos.
Al integrar la IA generativa en los negocios, se destaca como un posible obstáculo en el camino hacia la creación de valor. Las opiniones sobre cuatro capacidades de integración: contar con las personas adecuadas, una adecuada priorización por parte de la alta dirección, contar con la tecnología y la infraestructura de datos adecuadas, y contar con los modelos y políticas adecuados de gobierno, indican una clara falta de preparación. Para implementar con éxito la IA generativa, abordar estas barreras será fundamental. Sin embargo, el 47 por ciento respondió que se encuentra en las etapas iniciales de evaluar los riesgos y las estrategias de mitigación de riesgos en torno a la tecnología siendo la ciberseguridad y la privacidad de datos las principales áreas de enfoque de gestión de riesgos.
La mayoría no lo hará solo. La mayoría de las empresas encuestadas se asociarán con un socio externo para ayudar con cuatro aspectos del desarrollo e implementación de la IA generativa: pruebas y validación de modelos, desarrollo y optimización de algoritmos, integración con sistemas e infraestructura existentes, y adquisición y procesamiento de datos. Más que cualquier otra cosa, las decisiones de implementación probablemente reflejen el nivel de tolerancia al riesgo empresarial.
Como exploré aqui, esta es una tecnología muy nueva con muchos riesgos. Para guiar a las industrias hacia una acción responsable en torno a la IA en general, los gobiernos de todo el mundo han introducido regulaciones como la Carta de Derechos de IA de los EE. UU. y la Ley de IA de la UE, que requieren que las empresas consideren las consecuencias de adoptar la tecnología junto con las oportunidades. Dado la rápida adopción de la IA generativa y el impacto masivo previsto en modelos empresariales y operativos, la atención en las pautas regulatorias de la IA está creciendo y el cumplimiento es cada vez más importante para la reputación y la confianza. El incumplimiento podría tener un impacto monetario significativo. Por ejemplo, la Ley de IA de la UE, que requerirá que las organizaciones determinen el riesgo de los sistemas de IA y monitoreen los sistemas de alto riesgo después del mercado, sancionará a las organizaciones que violen con 30 millones de euros o el 6 por ciento de los ingresos anuales por utilizar prácticas de IA prohibidas o no cumplir con los requisitos de datos.
Aunque la mayoría de las empresas planean implementar la IA generativa en los próximos dos años, existen preocupaciones sobre la gestión de riesgos, privacidad de datos y cumplimiento, lo que requiere una planificación cuidadosa y regulaciones gubernamentales.
Aparte de las barreras organizativas, no es de extrañar que los ejecutivos se sientan poco preparados para una adopción inmediata cuando se consideran los escenarios más desfavorables de aplicaciones de IA generativa no planificadas y no controladas. Quizás el activo empresarial más importante de hoy en día, la confianza, está en juego. Una gran mayoría de ejecutivos (72 por ciento) cree que la IA generativa puede desempeñar un papel fundamental en la construcción y mantenimiento de la confianza de los interesados. Sin embargo, casi la mitad (45 por ciento) también dice que la tecnología puede afectar negativamente la confianza de su organización si no se implementan las herramientas adecuadas de gestión de riesgos.
Las primeras versiones de la IA generativa han mostrado muchos desafíos para obtener datos básicos y sin disputas correctos, como qué equipo nacional de fútbol ganó el último Mundial. El problema empeora cuando un tema no tiene una respuesta clara, como el impacto que podría tener una próxima temporada de huracanes en la logística de la cadena de suministro. Se requerirán muchas iteraciones para desarrollar modelos de IA generativa que puedan comprender y aplicar el razonamiento similar al humano para responder inequívocamente a preguntas tan complejas y así ayudar verdaderamente a los tomadores de decisiones comerciales.
Hasta ese momento, a pesar de todas las promesas, los riesgos que plantean los modelos de IA generativa son amplios y complejos, abarcando múltiples áreas de la empresa, desde la privacidad y la seguridad hasta el cumplimiento y la ética. Miles de millones de dólares podrían desperdiciarse si las empresas apuestan por las herramientas, aplicaciones o casos de uso incorrectos, o si no integran proyectos piloto iniciales en sus formas de operar. Los clientes podrían sentirse alienados y las marcas podrían ser arruinadas por un algoritmo de IA generativa no supervisado que emita consejos inmorales o erróneos. Los empleados podrían sentir ansiedad al sentirse amenazados por la posibilidad de la sustitución tecnológica o confundidos por los cambios en sus rutinas laborales normales provocados por las herramientas de IA generativa. Las empresas podrían infringir leyes y regulaciones globales si un bot de IA generativa expone información o propiedad intelectual sensible o confidencial.
La gran mayoría de los ejecutivos clasifican sus preocupaciones sobre los riesgos de implementar la IA generativa como moderadas a altamente significativas. Las principales áreas de enfoque de gestión de riesgos y mitigación de riesgos, seleccionadas por el mayor porcentaje de encuestados como altas prioridades, son la ciberseguridad (53 por ciento), las preocupaciones de privacidad con datos personales (53 por ciento) y la responsabilidad (46 por ciento). Aunque los líderes empresariales reconocen los riesgos de la IA generativa, las estructuras y procesos organizativos inmaduros para controlarlos son barreras para aprovechar las oportunidades de la IA generativa. Muy pocas empresas han evaluado e implementado estrategias de riesgo y mitigación de riesgos como parte de su estrategia de desarrollo e implementación de IA generativa. El 47 por ciento todavía está en las etapas iniciales de evaluación y el 25 por ciento ha evaluado los riesgos pero aún está en proceso de implementar estrategias de mitigación de riesgos. Además, el 50 por ciento tiene la intención de pero aún no ha establecido un programa, marco o prácticas de gobierno de IA responsable, y solo el 5 por ciento ya tiene uno en funcionamiento.
La tecnología puede mejorar la productividad, la innovación y la experiencia del cliente, pero también existen preocupaciones éticas y relacionadas con el empleo. Las organizaciones deben adaptarse para aprovechar eficazmente las capacidades de la IA generativa y abordar los posibles riesgos.
Mi interacción con lideres indica que los ejecutivos esperan que la IA generativa tenga un impacto significativo en las fuerzas de trabajo, pero principalmente como un medio para aumentar, en lugar de reemplazar, el trabajo. También entienden que algunos tipos de trabajos podrían estar en riesgo y que existen consideraciones éticas sobre cómo se introduce la IA generativa y se rediseñan los trabajos. Casi tres cuartos de los encuestados (73 por ciento) creen que la IA generativa aumentará la productividad; el 68 por ciento dice que cambiará la forma en que las personas trabajan; y el 63 por ciento cree que fomentará la innovación. Con el tiempo, la tecnología podría permitir a los empleadores satisfacer la demanda de trabajadores altamente calificados (un desafío en la actualidad) y cambiar el tiempo de los empleados de tareas rutinarias, como completar formularios e informes, a actividades más creativas y estratégicas.
Los encuestados están alerta a las desventajas: el 46 por ciento cree que la seguridad laboral estará en riesgo donde las herramientas de IA generativa puedan reemplazar algunos trabajos. Las posiciones más vulnerables, según los encuestados, probablemente sean en roles administrativos (65 por ciento), servicio al cliente (59 por ciento) y creativos (34 por ciento). Por ejemplo, la adopción de programas de creación de contenido visual como Dall-E y Lensa podría tener un gran impacto en marketing, diseño y empresas creativas. Ya sea que la IA generativa se utilice para mejorar o automatizar tareas de trabajadores del conocimiento, la experiencia humana será fundamental para aprovechar las capacidades de la IA generativa para desbloquear un valor real. Incluso ahora, las empresas están luchando por desarrollar las capacidades para probar, implementar y gestionar la IA generativa. No es sorprendente que los asombrosos poderes "creativos" de la IA generativa hayan generado alarmas entre los trabajadores y los responsables políticos sobre las pérdidas de empleo. Esas preocupaciones no deben ignorarse. Pero la historia ha demostrado que cuando la tecnología hace que algunas tareas queden obsoletas (por ejemplo, la taquigrafía), crea demanda de nuevas tareas. Las empresas que identifiquen las oportunidades para los empleados creadas por la IA generativa pueden ser las verdaderas ganadoras.
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