Desde la aparición de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial generativa ha revolucionado el panorama empresarial. Herramientas como ChatGPT o Microsoft Copilot han despertado un enorme interés, viéndose como soluciones capaces de mejorar la eficiencia operativa en diversas áreas. Este auge ha generado una explosión de cursos formativos sobre estas tecnologías, así como la aparición del «Prompt Engineer», un rol especializado en diseñar interacciones óptimas con la IA. Sin embargo, yo creo que este rol va a tener una vida breve, ya que las propias IA están evolucionando para ser más intuitivas y adaptables.
A pesar de estas promesas, muchas empresas caen en errores comunes al implementar estas herramientas. Esto se debe en parte a la falta de una estrategia clara y la sobreestimación de lo que la IA puede hacer por sí sola. Además, el entusiasmo por las novedades tecnológicas a veces eclipsa la importancia de factores esenciales como la gestión del cambio, la ética y la integración con los sistemas existentes.
Sin duda, la inteligencia artificial generativa (AGI por sus siglas en inglés) está revolucionando el entorno empresarial, ofreciendo soluciones para aumentar la productividad. Sin embargo, muchas empresas cometen errores que pueden frenar su potencial. Estos son los siete errores más comunes que me he encontrado en los últimos meses trabajando con empresas:
1. No alinear la implementación con los objetivos empresariales .
Muchas empresas adoptan IA generativa sin una estrategia clara. Si no se define cómo la IA generativa va a mejorar los procesos clave, puede convertirse en una herramienta subutilizada o ineficaz. Es más, si la adopción de la AGI no está alineada con el Plan Estratégico de la compañía como mucho conseguirás que algunas personas tengan más tiempo ocioso y en muchos casos pueden convertirse en ladrones del tiempo o generar conflictos internos.
2. Subestimar la curva de aprendizaje de los usuarios.
A pesar de la sencillez de las herramientas de AGI, los empleados requieren tiempo para adaptarse a su uso. Subestimar esta fase puede generar resistencia o errores en su aplicación.
3. No considerar la ética y el sesgo en los resultados generados.
Las herramientas de IA generativa pueden reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento, generando respuestas inexactas o problemáticas. Esto perjudica la toma de decisiones al basarse en información sesgada o con tendencias no asociadas a los valores intrínsecos de las compañías.
4. No integrar adecuadamente la IA en los flujos de trabajo existentes.
Muchas compañías implementan AGI de manera aislada, sin integrarlas con los procesos operativos actuales, lo que lleva a duplicidades o ineficiencia. Como siempre digo, un despliegue tecnológico sin un despliegue funcional dentro de los procesos operativos de las compañías solo quema dinero.
5. Falta de gestión adecuada del cambio.
La introducción de herramientas como ChatGPT o Copilot puede generar incertidumbre entre los empleados si no se maneja correctamente, afectando la moral, creando rechazo y amplificando las diferencias entre los perfiles que se adaptan y los que no a estas tecnologías. Esto ya lo hemos vivido con la Ofimática, pero va a ser mucho más rápido.
6. Creer que la IA generativa lo hace todo por sí sola.
Aunque poderosas, estas herramientas no son autónomas en todos los contextos. La intervención humana sigue siendo necesaria para la revisión y validación de resultados. Yo siempre digo que para mi son como un becario espabiliado, hace exactamente lo que le pidas por lo que depende del usuario final y sus competencias que el resultado sea bueno o malo.
7. Olvidar la ciberseguridad y la protección de datos
El uso de herramientas de AGI puede exponer a las empresas a riesgos de seguridad y fugas de información si no se manejan correctamente. Estas tecnologías tienen arquitecturas muy complejas en un entorno regulatorio muy incierto y poco homogéneo generando mucha incertidumbre. Además, todas las herramientas trasladan el riesgo al usuario final.
8. No establecer una gobernanza sólida del dato (extra por recomendación de Josep Curto. Gracias!)
Sin un buen gobierno del dato, estas iniciativas tienen un recorrido bien corto. La AGI depende de datos de alta calidad, unas políticas correctas, talento identificado, responsabilidades claras y asignadas y una estrategia para producir resultados precisos y útiles, en definitiva un Gobierno del dato en mayúsculas. Sin una estructura sólida que garantice la calidad, integridad y seguridad de los datos, la AGI puede generar resultados erróneos o inservibles o no adecuados para alcanzar los objetivos buscados. Asegurar una buena gobernanza del dato no solo es una necesidad técnica, sino estratégica para que cualquier proyecto de inteligencia artificial tenga éxito en el largo plazo.
Soluciones actuales de IA generativa
Actualmente, hay muchas herramientas en el mercado diseñadas para mejorar la productividad empresarial y el listado está aumentando rápidamente. Por nombrar unas pocas y sin entrar en herramientas generadoras de imágenes, video y audio, tendríamos las siguientes:
- ChatGPT: Modelo conversacional basado en GPT que permite a las empresas automatizar la generación de texto, asistencia en servicio al cliente, entre otras aplicaciones.
- Microsoft Copilot: Integrado en las aplicaciones de Office, Copilot asiste en la creación de documentos, análisis de datos y automatización de tareas repetitivas.
- GitHub Copilot: Orientado a desarrolladores, sugiere código y soluciones para acelerar el desarrollo de software.
- Jasper.ai: Herramienta enfocada en la creación de contenido para marketing, blogs y redes sociales, que ayuda a generar textos de manera rápida.
- Claude (Anthropic): Modelo de IA que, similar a ChatGPT, ayuda en tareas de procesamiento de lenguaje, con un enfoque en el control ético de la IA.
- Writer: Dirigido a la generación de contenido adaptado a guías de estilo corporativo, útil para empresas que requieren consistencia en su comunicación.
Y recuerda que la potencia sin control, no sirve de nada
Del Dato al Conocimiento 