La IA promete hacer que las empresas de todas las formas y tamaños sean más eficientes, más innovadoras y estén mejor preparadas para ofrecer lo que sus clientes quieran.
Sin embargo, también los expondrá inevitablemente a nuevos peligros y riesgos.
De hecho, los riesgos de implementar nuevas tecnologías a menudo escalan en línea con el potencial de transformación positiva, y con la IA, ese potencial es enorme.
Así que estos son algunos de los mayores errores que creo que las empresas cometerán este año mientras se apresuran a implementarlo:
Uno de los errores que veo que cometen muchas empresas es apresurarse a adoptar la IA simplemente porque les han dicho que deben hacerlo sin entender cómo encaja con sus objetivos generales.
Este enfoque, que antepone la tecnología a la estrategia empresarial, es probablemente el principal impulsor del fracaso de las iniciativas de IA y, lo que es peor, de la desilusión y el abandono total de la IA.
Es fácil para nosotros emocionarnos tanto con la exageración en torno a la IA que nos apresuramos y comenzamos a gastar dinero en herramientas, plataformas y proyectos sin alinearlos con los objetivos y prioridades estratégicos. Esto conduce inevitablemente a iniciativas fragmentadas que no logran ofrecer resultados significativos o retorno de la inversión. Para evitar esto, siempre “comience con la estrategia”, implementando un plan estratégico que muestre claramente cómo cualquier proyecto o iniciativa hará progresar a su organización hacia la mejora de las métricas y el logro de los objetivos que definirán su éxito.
Es probable que la implementación de la IA signifique cambios grandes y posiblemente aterradores para las personas que hacen que su negocio funcione.
Si bien no significará que todos se vuelvan redundantes, puede significar que necesitan aprender nuevas habilidades o adaptarse a nuevas formas de trabajo. Es fundamental evaluar las habilidades y las posibilidades de formación o reciclaje profesional, garantizar la aceptación de todos los ámbitos y abordar las preocupaciones que las personas puedan tener sobre la seguridad laboral.
Muchas empresas cometerán el error de pensar únicamente en los pasos técnicos que tienen que tomar, olvidando que los humanos seguirán siendo responsables en última instancia del éxito o el fracaso, y esto es un grave error.
No todos los proyectos de IA van a funcionar, de hecho, una investigación reciente de Gartner sitúa la tasa de fracaso actual de las iniciativas de IA en torno al 85%. Pero equivocarse la primera (o segunda, o tercera) vez no es necesariamente una razón para darse por vencido. Creo firmemente que casi cualquier empresa puede beneficiarse de la IA, pero eso no es lo mismo que creer que se beneficiarán de inmediato o que todo lo que tienen que hacer es lanzar un proyecto de IA y tendrán éxito de inmediato.
Por otro lado, la lentitud a la hora de desconectar proyectos que no funcionan también puede ser una receta para el desastre, lo que podría convertir lo que debería ser simplemente una lección corta y aguda en una pérdida de tiempo y recursos a largo plazo. Hay una razón por la que “fallar rápido” se ha convertido en un mantra en los círculos tecnológicos. Los proyectos deben diseñarse de manera que su efectividad pueda evaluarse rápidamente, y si no están funcionando, atribuirlo a la experiencia y pasar al siguiente.
Al igual que la trampa anterior, esta también tiene dos vertientes: puede ser fácil sobrestimar y subestimar el costo de desarrollar iniciativas de IA, y ambas pueden ser problemáticas.
No se equivoquen, ir a toda velocidad con la IA es costoso: hardware, software, experiencia en consultoría especializada, recursos informáticos, recapacitación y mejora de las habilidades de una fuerza laboral y escalar proyectos desde el piloto hasta la producción, nada de esto es barato. La pregunta de cuánto cuesta poner en marcha una iniciativa de IA empresarial es similar a “¿Cuánto mide un trozo de cuerda?”, pero la mayoría de las estimaciones se cuentan por millones.
Al mismo tiempo, muchas empresas más pequeñas se desanimarán porque piensan que la IA es solo para grandes empresas con enormes presupuestos de TI, ignorando el hecho de que hay formas de implementar la IA de manera rentable y al mismo tiempo proporcionar beneficios reales.
Una vez más, la respuesta es una preparación exhaustiva y ser lo más preciso y diligente posible en el cálculo de costos antes de lanzarse de cabeza a la IA.
Por supuesto, a pesar de todas las precauciones cubiertas aquí, tal vez el mayor error sería decidir que es demasiado difícil, arriesgado y costoso y elegir quedarse al margen de la revolución de la IA por completo.
No se equivoquen: la IA está destinada a transformar todas las industrias, y aquellos que metan la cabeza en la arena y finjan que no está sucediendo se van a quedar atrás.
La IA hará que las empresas sean más eficientes, lo que significa que aquellas que no la implementen en absoluto están desperdiciando dinero. Pero también impulsará la innovación, lo que significa que los competidores que lo adopten crearán nuevos productos y servicios, redefiniendo las expectativas de los clientes y dejando a los rezagados con un aspecto decididamente anticuado.
Sé por mi experiencia de trabajo con empresas de todas las formas y tamaños en estrategias de innovación digital que estos peligros y trampas harán que muchas empresas experimenten grandes problemas en 2025.
Comprender los riesgos y tener la previsión de verlos antes de caer en ellos de cabeza es la clave del éxito, así como el secreto para lograr el crecimiento y la transformación impulsados por la IA.
Al alinear los proyectos de IA con los objetivos empresariales, asegurarse de que su personal esté incluido en todo lo que hace, evaluar con precisión los costos y saber cuándo seguir adelante y cuándo renunciar, tiene la mejor oportunidad de evitar cometer estos errores.
Esto dará como resultado proyectos de IA que brinden mejores rendimientos y, quizás lo más importante, preparen a su organización para las oportunidades aún mayores que están por venir.
Felipe Montoya es Co Fundador y Director de Operaciones y Tecnología de Bibanco, Master en desarrollo organizacional y liderazgo de EIDHI University. Boston, Massachusetts. Administrador de empresas con formación como Ingeniero de Sistemas.
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