El impacto de la inteligencia artificial en la cotidianidad humana y en el ámbito económico, ha sido enorme. De acuerdo con estimaciones de Deloitte, la inteligencia artificial puede agregar alrededor de $15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, incrementando la productividad empresarial hasta en un 40%. Es claro los grandes beneficios de esta tecnología, pero de la mano vienen ligados algunos retos y desafíos, especialmente para las empresas que no están preparadas para competir en un mercado plasmado con dicha inteligencia. Algunos de los principales desafíos son:
- Poder de cómputo: La cantidad de energía que utilizan estos algoritmos es un factor que mantiene alejados a la mayoría de los desarrolladores y empresas. El aprendizaje automático y el profundo son los peldaños de esta inteligencia artificial y exigen un número cada vez mayor de núcleos y GPU (Unidades de Procesamiento) para funcionar de manera eficiente. La implementación de soluciones de IA puede ser costosa y compleja, requiriendo una inversión significativa en tiempo y recursos.
- Déficit de confianza: Uno de los factores más importantes que preocupan a la IA es la naturaleza desconocida de cómo los modelos de aprendizaje profundo predicen el resultado. Desafortunamente, una gran cantidad de personas ni siquiera conocen el uso o la existencia de la Inteligencia Artificial y cómo se integra en elementos cotidianos con los que interactúan, como teléfonos inteligentes, televisores inteligentes, banca e incluso automóviles (en algún nivel de automatización).
- Conocimiento limitado: Aunque existen diversos lugares dentro del mercado como mejor alternativa a los sistemas tradicionales, solo hay un número limitado de personas que conocen el potencial de la IA.
- Privacidad y seguridad de los datos: El factor principal en el que se basan todos los modelos de aprendizaje automático es la disponibilidad de datos y recursos para entrenarlos. Pero como estos datos se generan a partir de millones de usuarios en todo el mundo, existen vulnerabilidades y que algunos se utilicen con malos propósitos, incluso carentes de ética.
- El problema del sesgo: La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados. Los datos deben ser analizados para comprobar su veracidad y transparencia, asegurándose de que sean correctos y, a ser posible, sin sesgos.
- Escasez de datos: Con grandes empresas como Google, Facebook y Apple enfrentando cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países están utilizando estrictas reglas de TI para restringir el flujo de la data y de la información.
Los datos y los procesos de implementación son las principales fuentes de retos para la inteligencia artificial en los próximos años, sin embargo, las empresas deben buscar las mejores y más ágiles formas de gestionarlos para seguir siendo competitivas, estos retos requieren una planificación cuidadosa y una ejecución estratégica para superarlos y aprovechar al máximo los beneficios que la IA puede ofrecer a las organizaciones.
Las organizaciones no pueden evadir el uso de IA, al contrario, si las integran pueden aprovechar el desarrollo tecnológico para maximizar sus beneficios y minimizar costos. Tal integración genera retos que desde el diseño institucional y organizacional han de considerarse. Por ejemplo, la ética y privacidad, transparentar el uso de algoritmos, declarar el enfoque, el acceso y la equidad en las decisiones automatizadas debe acompañarse de un estricto apego a los derechos de los individuos, y a la minimización de los sesgos técnicos.
El uso de tales algoritmos y su manejo nos ha dado evidencias de la imperiosa necesidad de utilizar datos con calidad y confiables, sea para alimentar los modelos, analizar sus resultados o recalibrarlos. El reto mayor es evitar, desde el diseño, sesgos de selectividad; además de regular normativamente su inclusión en los procesos propios de la organización.
Considero que es relevante el hacer los cambios en la infraestructura tecnológica, la cultura organizacional y las prácticas de trabajo para Integrar a la IA en procesos existentes, con el fin de incrementar la productividad y los beneficios, como una consecuencia directa de aprovechar las innovaciones tecnológicas.
Las organizaciones han de tener como un principio básico la adaptabilidad y el desarrollo de talento, con el fin de reclutar, capacitar y retener el talento especializado funcionalmente para hacer frente a las necesidades de gestión de proyectos de manera efectiva.
La capacidad de procesamiento de información o de cómputo además de la seguridad cibernética son dos áreas por atender por parte de las organizaciones que deseen incorporar el uso de tecnologías disruptivas, especialmente la IA. El cambio tecnológico y el entrar en nuevos paradigmas abre paso a nuevas vulnerabilidades y amenazas a la seguridad, las cuales han de atenderse técnicamente.
Cualquier organización tiene como objetivo el adecuado manejo de sus costos y el retorno de la inversión, si bien es cierto que implementar proyectos de IA puede implicar costos significativos en términos de infraestructura, capacitación, adquisición de datos y desarrollo de modelos, es importante hacer el cálculo de costos y retorno de la inversión para que la operación sea plausible y sostenible.
La tarea no es sencilla, pero si es posible.
La inteligencia artificial ha sido uno de los avances tecnológicos más sobresalientes de nuestra época, hasta hace unos años atrás, este concepto se veía cómo algo que solo podrías existir en las películas, hoy ya es una herramienta que se utiliza en casi todos los ámbitos sociales.
La Asociación para el Progreso de la Dirección (APD), ubicada en España,Madrid, define a la IA (Inteligencia Artificial) como la capacidad de las máquinas para realizar tareas que suelen necesitar la implicación de la inteligencia humana. Esta definición es muy interesante, dado que tiene conceptos importantes para analizar. Partamos del concepto "maquinas", hablamos de un objeto, que carece de todas las facultades y propiedades de un ser humano, y que a través de ellas, se busca que realicen las cosas que hace la inteligencia humana, esto significa entonces, que ¿una máquina puede adquirir todas las habilidades y destrezas que tiene el ser humano?, la respuesta a esta interrogante ,es complicada, unos podemos de que sí , y otros que no, dado que es algo que no tan fácil de definir.
Las empresas, como parte de sus avances y desarrollos tecnológicos han visto como una oportunidad para desarrollar y mejorar la productividad en sus empresas, buscando el aumento en el rendimiento de sus trabajadores e incluso el desarrollo de estrategias empresariales.
La Asociación para el Profeso de la Dirección, señala que los impactos que tiene la IA en la empresas giran entorno a lo siguiente:
1.Aumento de la productividad.
2.calidad de vida de los trabajadores.
3.conocimiento de los clientes.
4.conocimiento de nuevos productos.
5.Influencia en el mercado laboral.
A título personal, desde mi postura como profesional de la contabilidad, asesor de empresas y docente universitario, puedo decir que los retos empresariales giran entorno a lo siguiente:
1.Inversión.- Días tras día, se crean nuevas herramientas digitales con IA, algunas son de acceso gratuito pero otras tienen costo dadas las funciones y soluciones que ofrecen, si las empresas desean implementar el uso de la IA en cualquiera de sus áreas o procesos, deberán realizar una inversión , misma que será considerada como un activo intangible.
2.Capacitación.- Las herramientas digitales no funcionan por si solas, dado que necesitan que se les introduzca o indique alguna instrucción o algoritmo para que pueda trabajar,vamos a pensar , un sistema de conversación uno a uno para solución de problemas, no funciona si no existe un problemas que algún usuario deba atender.
3.Cuidado del personal.- Es evidente que la cantidad de información que puede procesar la IA en segundos es mayor a la de un ser humano , sin embargo, aunque tenga la capacidad de recabar y procesar información de manera rápida, el factor humano es algo que nunca podrá sustituir, las empresas deben poner en una balanza el capital humano y el tecnológico.
4.Prevención de riesgos.- El ser humano, comete errores, ya sea intencionados o de manera involuntaria, sin embargo ante estos errores, en su mayoría tienen solución, la empresas deben analizar que acciones de prevención implementarán ante una falla o error que pueda cometer la IA, dado que al ser IA , se le está dando esta capacidad de decidir o no, y si en algún momento algún proceso se llega a ver interrumpido por la propias IA, deben contar con acciones de solución efectivas.
Sin duda, la IA artificial trajo consigo muchos beneficios y avances, pero también puede traer consecuencias sino se usa con inteligencia y cuidado.
Si bien existen desafíos considerables, las organizaciones que inviertan en la preparación para la IA estarán mejor posicionadas para aprovechar sus beneficios y obtener una ventaja competitiva en el mercado. La clave para el éxito radica en una planificación estratégica, una cultura abierta al cambio, la inversión en talento y tecnología, y la adopción de prácticas éticas y responsables.
Recomendaciones:
- Realizar una evaluación de la madurez digital de la organización.
- Desarrollar una estrategia clara para la implementación de la IA.
- Fomentar una cultura organizacional abierta al cambio y la innovación.
- Invertir en la formación y el desarrollo de las habilidades del personal.
- Evaluar y actualizar la infraestructura tecnológica de la organización.
- Garantizar la calidad, accesibilidad y organización de los datos.
- Implementar la IA de manera ética y responsable.
La adopción de la IA no es un proceso automático, sino que requiere un esfuerzo consciente y una planificación estratégica por parte de las organizaciones. Al abordar los desafíos y tomar las medidas necesarias para prepararse, las organizaciones pueden aprovechar el potencial de la IA para mejorar y alcanzar sus objetivos.
Buen día!!!
Estoy de acuerdo con la Mtra. María del Carmen, en su aportación donde indica que las organizaciones que utilicen la IA, tendrán una ventaja competitiva en el mercado, pero para esto requiere invertir en tecnología, tal vez actualización de procesos y sobre todo, fomentar la cultura organizacional abierta al cambio y a la innovación. Para ello, necesitará de un buen líder en la organización.
El impacto de la inteligencia artificial en la cotidianidad humana y en el ámbito económico, ha sido enorme. De acuerdo con estimaciones de Deloitte, la inteligencia artificial puede agregar alrededor de $15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, incrementando la productividad empresarial hasta en un 40%. Es claro los grandes beneficios de esta tecnología, pero de la mano vienen ligados algunos retos y desafíos, especialmente para las empresas que no están preparadas para competir en un mercado plasmado con dicha inteligencia. Algunos de los principales desafíos son:
- Poder de cómputo: La cantidad de energía que utilizan estos algoritmos es un factor que mantiene alejados a la mayoría de los desarrolladores y empresas. El aprendizaje automático y el profundo son los peldaños de esta inteligencia artificial y exigen un número cada vez mayor de núcleos y GPU (Unidades de Procesamiento) para funcionar de manera eficiente. La implementación de soluciones de IA puede ser costosa y compleja, requiriendo una inversión significativa en tiempo y recursos.
- Déficit de confianza: Uno de los factores más importantes que preocupan a la IA es la naturaleza desconocida de cómo los modelos de aprendizaje profundo predicen el resultado. Desafortunamente, una gran cantidad de personas ni siquiera conocen el uso o la existencia de la Inteligencia Artificial y cómo se integra en elementos cotidianos con los que interactúan, como teléfonos inteligentes, televisores inteligentes, banca e incluso automóviles (en algún nivel de automatización).
- Conocimiento limitado: Aunque existen diversos lugares dentro del mercado como mejor alternativa a los sistemas tradicionales, solo hay un número limitado de personas que conocen el potencial de la IA.
- Privacidad y seguridad de los datos: El factor principal en el que se basan todos los modelos de aprendizaje automático es la disponibilidad de datos y recursos para entrenarlos. Pero como estos datos se generan a partir de millones de usuarios en todo el mundo, existen vulnerabilidades y que algunos se utilicen con malos propósitos, incluso carentes de ética.
- El problema del sesgo: La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados. Los datos deben ser analizados para comprobar su veracidad y transparencia, asegurándose de que sean correctos y, a ser posible, sin sesgos.
- Escasez de datos: Con grandes empresas como Google, Facebook y Apple enfrentando cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países están utilizando estrictas reglas de TI para restringir el flujo de la data y de la información.
Los datos y los procesos de implementación son las principales fuentes de retos para la inteligencia artificial en los próximos años, sin embargo, las empresas deben buscar las mejores y más ágiles formas de gestionarlos para seguir siendo competitivas, estos retos requieren una planificación cuidadosa y una ejecución estratégica para superarlos y aprovechar al máximo los beneficios que la IA puede ofrecer a las organizaciones.
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