Desafíos y riesgos de implementar inteligencia artificial en las empresas

En el fértil paisaje empresarial de México, la implementación de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una estrategia crucial. Sin embargo, este viaje hacia la automatización y la eficiencia no está libre de obstáculos. Si tu empresa busca adoptar la IA, debes considerar una serie de desafíos que van más allá de la emoción inicial por esta innovadora herramienta. 

En esta nota, exploraremos cinco desafíos clave que las empresas mexicanas deben considerar al incorporar inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Nuestro propósito es brindarte información para ayudarte a lograr la innovación que buscas.

Desafíos al implementar inteligencia artificial

1. Falta de una estrategia de gestión de riesgos

La rápida expansión de la inteligencia artificial ha llevado a adoptarla antes de que muchas empresas hayan incluido un plan para la gestión de los riesgos propios de este avance. 

Según la última encuesta de McKinsey, solo el 21% de las empresas en México informan tener políticas establecidas para el uso de herramientas de IA. Por ello, es necesario tener estrategias de mitigación de riesgos, especialmente en lo que se refiere a la precisión de las herramientas, para que la inversión en IA valga cada peso.

2. Impacto en la fuerza laboral

La promesa de la IA conlleva la amenaza de cambios sustanciales en la fuerza laboral. Si bien el 40% de las empresas planean aumentar su inversión en IA, también se espera que se produzcan reducciones en ciertas áreas de empleo. 

La encuesta referida de McKinsey revela que la optimización de la fuerza laboral mediante la reasignación y capacitación será esencial. La comunicación transparente sobre los cambios y la motivación detrás de la adopción de la IA puede reducir la resistencia, además de aumentar el compromiso de cada miembro del equipo.

3. Falta de preparación para desafíos específicos de Gen AI

Aunque el 33% de las empresas ya utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa (Gen AI) en al menos una función comercial, la preparación para los riesgos específicos asociados es limitada. 

Solo una tercera parte informa que está abordando la preocupación más citada: la inexactitud. Esto señala la necesidad urgente de estrategias más sólidas para garantizar la precisión de las herramientas Gen AI, orientadas a que la información empleada por la inteligencia esté libre de errores y permita el máximo rendimiento.

4. Decisiones a cargo de elementos humanos

La IA es una herramienta poderosa, pero su implementación requiere vigilancia constante. Los líderes deben estar preparados para revisar y ajustar los algoritmos para mantener su precisión y relevancia. 

Sobre todo, la responsabilidad en la toma de decisiones debe recaer en los líderes humanos, no en la IA. La tecnología debe ser una herramienta que mejore las capacidades humanas y no un sustituto completo.

5. Consideración del factor ético 

Antes de adoptar la IA, los líderes deben desarrollar estrategias para mitigar los riesgos potenciales. La evaluación de sesgos en los algoritmos y la transparencia en los resultados son fundamentales para mantener la confianza en la tecnología.

La consulta con un experto en ética y el establecimiento de procesos para la revisión humana de decisiones de IA pueden prevenir resultados erróneos y dañinos, los cuales siempre son un peligro aunque los algoritmos funcionen de manera correcta a nivel operativo.

Decisiones informadas para una implementación exitosa

La implementación de la inteligencia artificial en empresas es un camino que debe recorrerse con prudencia. Para los líderes directivos en México, la toma de decisiones informadas y responsables es clave. Si bien la IA tiene el potencial de impulsar la innovación y la eficiencia, también trae consigo riesgos sustanciales que deben abordarse con seriedad. 

Al seguir un enfoque estratégico, priorizar la transparencia y mantener la capacitación constante, puedes aprovechar el poder de la IA de manera efectiva mientras minimizas los riesgos y aseguras un futuro sostenible para tu empresa. 

Fuentes: 

1. Baxter, K., y Schlesinger, Y. (2023, 6 de junio). Managing the risks of generative AI. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/06/managing-the-risks-of-generative-ai

2. McKinsey & Company. (2023, 1 de agosto). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey.com. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year