La tecnología de la que más se habló en 2023 fue la IA, particularmente la IA generativa (Gen AI) y 2024 será más de lo mismo.
La Unión Europea invierte diez veces menos en IA que Estados Unidos. Según el Ministerio de Economía francés «las inversiones en IA en 2022 en los EE.UU. fueron de 50.000 millones de euros, de 10.000 en China y de 5.000 en la UE» por lo que Europa quiere impulsar el desarrollo de la IA para garantizar su soberanía a largo plazo. A este respecto, la UE ha sido líder en establecer un marco legal de desarrollo de la IA compatible con sus principios, dando certeza a las inversiones en este campo sin condicionar en ningún momento en qué ámbitos debe o no aplicarse esta tecnología.
Aprovechar este impulso inversor ya únicamente está en nuestras manos, y si aún no está analizando cómo puede utilizar la IA para impulsar una mayor eficiencia y crecimiento en su organización, rápidamente se quedará atrás en el lado equivocado de la brecha digital causada por esta tecnología.
Como ocurre con cualquier innovación o transformación, no se trata solo de la tecnología en sí. Ya hemos hablado de ello en alguna otra entrada de este blog. Supongamos que ya hemos decidido atacar varias áreas de actuación con IA (experiencia de cliente, desarrollo de mercados y productos, inteligencia de gestión y finanzas, productividad en operaciones, etc.). Hay muchos elementos en los que centrarse al planificar la estrategia e implementación de IA. Veamos los principales.
1️⃣ Prepara la Arquitectura de Datos y ... los datos!
Parece algo evidente, pero es la principal fuente de fracaso de los proyectos de IA. Una mala elección de la Arquitectura de Datos, una sobreestimación de tecnologías de hace 20 años que creemos aún válidas, una mala gestión de la estrategia de Cloud Analytics, en definitiva, una mala planificación de infraestructuras destruirá seguro el business case de negocio. Además, los algoritmos de IA funcionan con conjuntos de datos, por lo que los resultados de la nueva aplicación de IA sólo serán tan buenos como los datos que le hayamos proporcionado. Si no existe una estrategia de arquitectura de datos implantada y datos de alta calidad, entonces este punto debe ser EL punto de partida.
2️⃣ Incorpora la IA a tu marco de Gobierno Corporativo, Gestión de Riesgos y Cumplimiento
Capacidades como "toma de decisiones mejorada" o "análisis predictivo” necesitan manejarse con cuidado. Sobre todo, cuando impactan directamente en las operaciones diarias de la compañía (donde la IA Generativa sí puede ser un elemento disruptivo en comparación con la IA predictiva tradicional, más alineada con proyecciones estadísticas tradicionales). Es clave, por tanto, cumplir con la normativa en materia de protección de datos y privacidad ... y cuidado con la Ley de IA de la UE para 2026 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021PC0206), importante leérsela ya y no invertir en la dirección incorrecta.
3️⃣ Considera las obligaciones legales y riesgos en las aplicaciones previstas de la IA
Lo dicho, ponte manos a la obra y verifica potenciales problemas legales como:
Derechos de autor
Patentes
Salud y seguridad
Leyes laborales
Privacidad de datos
Seguros
Etc.
4️⃣ Revisa la Ciberseguridad
Todos los beneficios que puede aportar la IA pueden irse al traste por dejarla en manos de malos jugadores, con graves consecuencias y daños. Asegurar la ciberseguridad debe estar a la altura del esfuerzo inversor, tanto interna como externamente, para combatir la manipulación de datos, el envenenamiento malicioso de datos, y en última instancia detectar y prevenir ataques generados por IA.
5️⃣ Mejora las habilidades de tus humanos 😉
Necesitas humanos con conocimientos digitales y tecnológicos que se responsabilicen de los desarrollos y la gestión de la IA en tu organización. Esta quizá es una de las principales trabas para arrancar, puesto que el mercado de IA está "hirviendo" y la retención de este talento en organizaciones sin una apuesta decidida por esta tecnología es muy complicada. La ayuda externa será esencial para sentar bases sólidas sobre las que construir nuestras capacidades, así como un buen plan de gestión del cambio que guíe a los empleados en el uso eficaz de las herramientas así como el impacto de las mismas en sus puestos de trabajo.
Para finalizar, la IA Generativa, la gran revolución en este campo en el último año, conlleva un desarrollo crítico de estrategia Cloud en la organización, así como lidiar con incertidumbres específicas, no nuevas en sí, pero sí "aumentadas" en relación con la IA predictiva tradicional, que es conveniente manejar adecuadamente.
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