En los últimos dos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa a una herramienta real en las empresas. Sin embargo, no todo es avance: la adopción acelerada y sin estrategia está generando pérdidas, malas decisiones y, en algunos casos, daños irreversibles a la reputación corporativa. La pregunta es: ¿estamos aplicando la IA para resolver problemas reales o solo para “parecer innovadores”?
1. El error de la moda tecnológica
Hoy podemos observar un ambiente febril, en que muchas compañías implementan (o dicen implementar) iA porque “todos lo están haciendo” y no me puedo quedar fuera de esta tendencia que dice llegó para quedarse. Sin embargo, sin un caso de uso claro y apuntando a crear valor, finalmente tenemos sólo un software costoso que nadie usa o que produce datos irrelevantes, desalineados al negocio o poco confiables.
Algunos errores típicos dicen relación con no contar datos depurados y relevantes para entrenar los modelos, los que luego tienen una baja capacidad predictiva y lleva a errores en decisiones que pueden costar caro.
Otro error es que la implementación de iA no forma parte de una estrategia global, siendo iniciativas puntuales que tienen por finalidad «mostrarse» innovador, pero sin un compromiso de continuidad, generando frustración interna y desconcertando a los cliente.
Por último, uno de los mayores, es el reemplazo abrupto por iA en la atención a clientes , no considerando el factor humano para casos de borde que requieren otros medios más personalizados, generando una mala calidad percibida de atención y perdida de clientes, siendo la iA un complemento y nunca un medio único de atención.
2. Falta de integración con procesos existentes
La iA no es una varita mágica: necesita integrarse con los sistemas y flujos de trabajo ya existentes, por cuanto responde (se supone) a una estrategia. Error común: comprar una solución “plug-and-play” sin prever el trabajo de integración con ERP, CRM u otros sistemas críticos, lo que provoca datos duplicados y decisiones erróneas, además de un mayor costo no contemplado en desarrollo, mantención, plataforma, así como capacidades técnicas y humanas
Así, la iA nunca debe estar aislada, debe ser parte integral de tus sistemas y estar supeditada a la estrategia de la compañía, su estructura y capacidad tecnológica, así como debe ser sustentable financieramente en el tiempo.
3. Subestimación del factor humano
Las personas deben entender cómo interpretar y usar las recomendaciones de la iA. Sin capacitación, se confunde la salida del modelo con “verdad absoluta”, siendo que corresponde sólo a un modelo simplificado de la realidad, sujeto a errores de entrenamiento, falta de comprensión de los límites del modelo-variables y en algunos casos en que el modelo derivado del uso de redes neuronales (caja negra) resulta difícil de validar si no hay expertise interno.
Consecuencia: Se puede llegar a tomar decisiones sin contexto o fuera de la realidad que afectan la experiencia del cliente y la operación interna, siendo aún tarea humana la validación de las variables relevantes, la calidad de los datos asociados, así como la coherencia del modelo y del output entregado por la iA antes de ser aplicado.
Tip práctico
Antes de invertir en íA, hazte tres preguntas:
- Caso de Uso: ¿Qué problema de negocio específico quiero resolver?
- Formulación y entrenamiento del modelo: ¿Tengo identificada las variables relevantes con datos de calidad y suficientes para alimentar el modelo?
- Medición de resultados: ¿Cómo voy a medir el éxito y en qué plazo?
¿Has visto ejemplos de iA mal aplicada en tu sector? Compártelos en los comentarios para aprender de esos errores y evitar repetirlo
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