Imagen al estilo de Leonardo da Vinci que muestra robots disorientados en una oficina, utilizando formas geométricas y la proporción áurea. La paleta de colores armoniza tonos renacentistas con un ambiente moderno, creando una composición que refleja confusión y desubicación en un entorno de oficina único.

Los 8 errores más habituales al usar ChatGPT en las empresas

La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en el mundo empresarial está aumentando rápidamente, pero este proceso no está exento de errores y desafíos. Este artículo analiza los errores más comunes y proporciona recomendaciones para evitarlos.

Estos son los 8 errores más habituales al usar IA generativa en empresas

  1. Malentendidos sobre el rol de la IA generativa: Muchas empresas ven la IA generativa como un sustituto de las habilidades humanas, en lugar de como una herramienta de apoyo. Hay que destacar la importancia de considerar la IA como un complemento que potencia las capacidades humanas, especialmente en tareas rutinarias de codificación, mejorando la productividad y la creatividad.
  2. Falta de preparación y políticas claras: Menos de una cuarta parte de las empresas han establecido políticas para el uso de la IA generativa por parte de los empleados. La falta de políticas y preparación adecuada puede llevar a la adopción precipitada de estas tecnologías, aumentando los riesgos de inexactitudes y malas decisiones.
  3. Enfoque en la reducción de costos en lugar de la innovación: las empresas con mejor desempeño en IA (los “AI high performers”) se enfocan menos en la reducción de costos y más en la creación de nuevos negocios y fuentes de ingresos a través de la IA. Este enfoque innovador contrasta con el de las empresas que ven la IA principalmente como una herramienta para reducir gastos.
  4. Desafíos estratégicos y operativos: Las empresas con alto desempeño en IA enfrentan desafíos relacionados con la gestión de modelos y herramientas, como el monitoreo del rendimiento de los modelos en producción y su entrenamiento. Por otro lado, las empresas menos avanzadas en IA luchan con elementos más fundamentales, como definir una visión clara para la IA y encontrar los recursos necesarios.
  5. Cambios en las necesidades de talento y roles laborales: La adopción de la IA generativa está impulsando cambios significativos en los roles laborales. Las empresas están contratando más ingenieros de datos y especialistas en aprendizaje automático. Además, surgen nuevas necesidades, como la ingeniería de prompts, para apoyar la adopción de IA generativa.
  6. Preparación para el cambio organizacional y la capacitación: Se espera que la adopción de la IA lleve a un cambio sustancial en la fuerza laboral, con un mayor enfoque en la capacitación y el rediseño de roles en lugar de la reducción del tamaño de la fuerza labora.
  7. Impacto limitado en la adopción general de IA: A pesar del rápido avance de las herramientas de IA generativa, estas no han impulsado un aumento significativo en la adopción general de IA. La adopción sigue siendo limitada en alcance, centrada principalmente en el desarrollo de productos y servicios y operaciones de servicio.
  8. Expectativas de aumento en la inversión en IA: La mayoría de las organizaciones planean aumentar su inversión en IA en los próximos años, anticipando retornos significativos en las áreas de negocio donde se utiliza la IA.
Imagen al estilo de Leonardo da Vinci que muestra robots disorientados en una oficina, utilizando formas geométricas y la proporción áurea. La paleta de colores armoniza tonos renacentistas con un ambiente moderno, creando una composición que refleja confusión y desubicación en un entorno de oficina único.
Imagen creada con Midjourney

Primero la estrategia y luego personas y tecnología es la clave para no cometer errores al usar IA generativa en las empresas

La implementación de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en las empresas requiere una estrategia bien definida que priorice primero la estrategia empresarial y luego considere las personas y la tecnología. Para maximizar el potencial de la IA generativa, las empresas deben enfocarse en tres áreas clave: desplegar herramientas de IA generativa para obtener ganancias de productividad, remodelar procesos y funciones para mejorar la eficiencia y eficacia, e inventar nuevas experiencias para los clientes, servicios y modelos de negocio.

Estas acciones no son meros experimentos a pequeña escala, sino que requieren un compromiso a nivel de toda la organización para integrar la IA generativa en todas las áreas, incluidos presupuestos, procesos, roles y cultura. Es importante seguir los principios de la IA responsable y tener en cuenta los resultados de productividad, los intercambios costo-beneficio, los requisitos para el éxito, los riesgos de consecuencias no deseadas y las implicaciones para los modelos operativos.

Es importante anticipar el impacto en la fuerza laboral, ya que las tareas y responsabilidades individuales cambiarán a medida que la IA generativa se integre en las unidades de negocio. Las empresas deben estar preparadas para crear nuevos roles, reasignar presupuestos y reflejar el uso de la IA generativa en las evaluaciones de desempeño.

Los líderes empresariales y funcionales deben guiar la implementación de la IA generativa, definiendo una visión clara para el uso de la IA en la empresa, estableciendo límites y guiando una serie de pilotos en múltiples partes de la organización para identificar qué funciona y elaborar un plan sistemático para escalar los pilotos más efectivos.

Es crucial para las empresas enfocarse en unos pocos proyectos transformadores de alto valor, ya que los beneficios de la IA generativa en cientos de casos de uso individuales no siempre son visibles para los líderes. Sin embargo, el impacto suele ser claro cuando se aplica el enfoque desplegar, remodelar e inventar a un menor número de proyectos de alto valor. Una vez que las oportunidades más prometedoras se escalen, el impacto suele alcanzar entre el 5% y el 10% del ingreso total.

Para capturar el valor de la IA generativa a gran escala, las empresas deben mantener un enfoque dedicado en las personas a través de la planificación de la fuerza laboral, la gestión del cambio y la amplia capacitación. Es importante asignar el 10% del esfuerzo en IA a algoritmos, el 20% a los datos y tecnología subyacentes, y el 70% a las personas y procesos.

Para una implementación exitosa de la IA generativa en las empresas, es fundamental priorizar una estrategia bien definida, seguida por un enfoque en las personas y la tecnología. Esto implica un compromiso organizacional integral, una anticipación y adaptación a los cambios en la fuerza laboral, y un enfoque en proyectos transformadores de alto valor.

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