Por Redacción YSKL
La adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) en empresas y organismos públicos continúa creciendo, pero expertos y trabajadores advierten que muchas organizaciones aún no tienen claridad sobre por qué implementan esta tecnología ni cómo esperan beneficiarse de ella.
Uno de los casos citados es el de Malcolm, un ingeniero especializado en IA que trabajaba en una empresa de análisis de datos. Según relató a la BBC, la dirección decidió utilizar inteligencia artificial generativa para clasificar una base de datos de clientes, pese a que él recomendó emplear un modelo tradicional de aprendizaje automático, que consideraba más preciso, consistente y económico.
“Todavía siguieron adelante con la IA generativa”, explicó. A su juicio, la decisión permitió a la empresa mostrar que estaba incorporando IA, aunque el proceso terminó siendo más costoso y menos exacto.
Empresas impulsan el uso de IA entre sus empleados
La presión para adoptar estas herramientas también se refleja en grandes compañías.
Accenture informó a sus empleados que el uso regular de herramientas de IA será un requisito para acceder a determinados cargos de liderazgo, mientras que KPMG desarrolló un panel para monitorear el uso de sus plataformas de IA por parte de trabajadores en Estados Unidos.
Sin embargo, especialistas señalan que en muchos casos existe una falta de consenso sobre los objetivos de estas inversiones.
Dan Boyles, director ejecutivo de la consultora Hello AI Collective, recordó una reunión con directivos de una empresa de petróleo y gas donde los responsables de distintas áreas ofrecían razones diferentes para implementar IA, desde seguir a la competencia hasta reducir gastos o aumentar ingresos.
“Les pregunté cuál era la razón para usar IA y ninguno pudo ponerse de acuerdo”, comentó.
Falta de estrategia y participación
La incertidumbre no se limita al sector privado. En el Reino Unido, el sindicato de funcionarios FDA encontró que menos de un tercio de los empleados públicos consultados habían participado en conversaciones sobre cómo implementar la tecnología.
El secretario general de la organización, Dave Penman, afirmó que el despliegue ha sido “inconsistente entre departamentos”, lo que limita los posibles beneficios en productividad.
Por otra parte, una encuesta de Culture Amp reveló que, aunque nueve de cada diez profesionales de recursos humanos esperan aumentar el uso de IA generativa, aproximadamente un tercio indicó que en sus empresas nadie tiene asignada la responsabilidad de dirigir una estrategia de IA.
Capacitación y cultura organizacional
Especialistas consultados consideran que la formación de los empleados es un factor clave para evitar problemas durante la adopción de estas herramientas.
Un consultor de una firma internacional señaló que antes de acceder a determinadas aplicaciones de IA, los trabajadores deben completar capacitaciones obligatorias sobre ética, sesgos, riesgos y limitaciones de la tecnología, incluyendo la posibilidad de que los sistemas generen información incorrecta.
También advirtió que existen diferencias en los niveles de confianza y familiaridad con la IA entre distintos grupos de empleados, lo que debe ser considerado durante la implementación.
Definir objetivos antes que tecnología
Para Caroline Rawlinson, directora ejecutiva de Culture Amp, la cultura interna de una organización puede determinar el éxito o fracaso de una estrategia basada en IA.
“Si se coloca tecnología de IA sobre una cultura fragmentada o basada en el miedo, no va a funcionar”, afirmó.
Los expertos coinciden en que la tecnología suele ofrecer mejores resultados cuando las organizaciones identifican primero los problemas que buscan resolver y luego evalúan si la IA es la herramienta adecuada.
En el caso de la empresa de petróleo y gas mencionada por Boyles, el proceso avanzó cuando el presidente de la compañía definió un objetivo concreto: aumentar las ganancias operativas para facilitar una futura venta del negocio.
A partir de esa meta, el equipo pudo analizar procesos internos e identificar áreas específicas donde la inteligencia artificial podía aportar valor.
