¿Siempre vale la pena añadir inteligencia artificial al proceso de desarrollo de productos? | IA en los negocios #55

¡La inteligencia artificial a menudo causa una primera impresión deslumbrante! Ahí es cuando empezamos a pensar en las fascinantes posibilidades de mejorar el proceso de diseño y crear nuevos productos. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar enormes cantidades de datos, generar conceptos y prototipos y optimizar parámetros de diseño con una precisión que antes era inalcanzable. En una era de transformación digital, la IA parece ser una herramienta indispensable para las empresas modernas que buscan obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, como siempre ocurre con las nuevas tecnologías, junto con los beneficios que conlleva, conllevan varios desafíos. A continuación, analizamos más de cerca tanto los aspectos positivos como los posibles riesgos de integrar la inteligencia artificial en el proceso.

El papel de la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de productos

La inteligencia artificial puede respaldar muchos aspectos del proceso de diseño e implementación de nuevos productos. A menudo es una buena idea y los beneficios clave incluyen:

• Investigación de mercado : es posible acelerar la investigación o realizarla a mayor escala mediante la automatización de tareas repetitivas, como el análisis de encuestas o la transcripción de entrevistas, por ejemplo. Esto permite al equipo centrarse en los aspectos más creativos y desafiantes del desarrollo de productos.
• Nueva inspiración : el acceso facilitado a un espectro más amplio de ideas es una de las principales ventajas de la IA generativa. Los algoritmos de IA pueden buscar en enormes bases de datos patrones y conceptos desconocidos más allá del pensamiento previo de los diseñadores.
• Análisis de datos en profundidad : mejor comprensión de las necesidades de los clientes objetivo mediante el procesamiento de datos sobre su comportamiento, preferencias y motivaciones de compra.

Pero, ¿cuándo es una buena idea pensar una segunda vez antes de utilizar la colaboración con IA?

En primer plano: los desafíos ocultos de la implementación de la IA

Aunque la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de productos significa muchas oportunidades nuevas, su implementación no está exenta de desafíos. Los más importantes de ellos son:

• la necesidad de capacitar exhaustivamente a los equipos de productos y adaptar los procesos de trabajo existentes para la integración con los sistemas de inteligencia artificial. Esto puede resultar difícil en organizaciones grandes y jerárquicas que cuentan con especialistas vinculados a formas tradicionales de trabajo,
• preocupaciones sobre la seguridad de los datos de los clientes que entrenan algoritmos de IA. Para aprovechar características de seguridad adicionales, las empresas suelen necesitar acuerdos de licencia empresarial que pueden exceder el presupuesto de las organizaciones pequeñas. Por eso, las empresas más pequeñas optan en ocasiones por la incorporación a pequeña escala de modelos de acceso abierto como Llama 2, Vicuña o Alpaca. Es cierto que requieren un hardware más potente en la empresa, pero garantizan la seguridad de los datos. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje automático se basan en información personal confidencial. Si la seguridad no se configura adecuadamente, su filtración podría tener consecuencias desastrosas para la imagen de la empresa,
• mayor complejidad y difusión de la responsabilidad de las decisiones comerciales clave que involucran sistemas de inteligencia artificial. ¿Quién asume la responsabilidad financiera y de reputación por los errores de estos sistemas? ¿Cómo garantizar la supervisión de las “cajas negras” de la IA?

La trampa de la caja negra. Falta de transparencia en las decisiones de IA

Uno de los inconvenientes fundamentales de las técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como las redes neuronales, es la falta de transparencia en las decisiones que se toman. Estos sistemas actúan como “cajas negras”, transformando los insumos en resultados deseados sin poder comprender la lógica subyacente.

Esto hace que sea muy difícil garantizar la confianza del usuario en las recomendaciones generadas por la IA. Si no entendemos por qué el sistema sugirió una variante o concepto de producto en particular, es difícil evaluar la sensibilidad de la sugerencia. Esto puede generar desconfianza en la tecnología en su conjunto.

Las empresas que utilizan inteligencia artificial en el desarrollo de productos deben ser conscientes del problema de la “caja negra” y tomar medidas para aumentar la transparencia de sus soluciones. Ejemplos de soluciones incluyen:

• visualizaciones del flujo de datos en redes neuronales, o
• explicaciones textuales de las decisiones tomadas generadas por algoritmos adicionales.

IA y ética. ¿Cómo evitar la discriminación y los prejuicios?

Otra cuestión importante son los posibles problemas éticos asociados con la IA. Los sistemas de aprendizaje automático a menudo se basan en datos sujetos a diversos tipos de sesgos y falta de representatividad. Esto puede conducir a decisiones comerciales discriminatorias o injustas.

Por ejemplo, el algoritmo de contratación de Amazon parecía favorecer a los candidatos masculinos basándose en los patrones de contratación históricos de la empresa. Pueden ocurrir situaciones similares al desarrollar aplicaciones con aprendizaje automático para:

• Establecer prioridades de servicio al cliente,
• Orientación de anuncios,
• Sugerir especialistas en el área inmediata, o
• Sugerencias de productos de personalización.

Para evitar tales problemas, las empresas deben analizar cuidadosamente los conjuntos de datos que utilizan para una representación adecuada de los diferentes grupos demográficos y monitorear periódicamente los sistemas de inteligencia artificial en busca de signos de discriminación o injusticia.

Los límites de los algoritmos. Inteligencia artificial en el proceso

La inteligencia artificial puede apoyar el proceso creativo, buscar ideas y optimizar soluciones. Sin embargo, todavía hay pocas empresas que opten por confiar plenamente en la IA. Emplear inteligencia artificial en el proceso de creación de contenido ofrece oportunidades increíbles, pero las decisiones finales sobre publicar o verificar la información contenida en los materiales generados deben tomarse con participación humana.

Por lo tanto, los diseñadores y gerentes de producto deben ser conscientes de las limitaciones de la tecnología de inteligencia artificial y tratarla como un soporte en lugar de una fuente automática de soluciones listas para usar. Las decisiones clave de diseño y negocios aún requieren creatividad, intuición y una comprensión profunda de los clientes, algo que los algoritmos por sí solos no pueden proporcionar.

Fuente: DALL-E 3, mensaje: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Garantizar el control y el cumplimiento legal

Para minimizar los riesgos de la IA, las empresas deben implementar mecanismos de supervisión y control adecuados para estos sistemas. Esto incluye, pero no se limita a:

• Verificación de la exactitud y las fuentes de información generadas por los modelos de IA antes de su uso práctico.
• Auditorías de algoritmos de aprendizaje automático para detectar sesgos, incertidumbre en la predicción y transparencia de las decisiones.
• Establecer un comité de ética o especialista para supervisar el diseño, prueba y aplicación de sistemas de IA en la empresa.
• Desarrollar directrices claras sobre aplicaciones aceptables de IA y los límites de interferencia de estos sistemas en los procesos comerciales y las decisiones de diseño.
• Capacitar a los diseñadores para que sean conscientes de las limitaciones y peligros para evitar una dependencia demasiado acrítica de sus indicaciones.

Resumen

En resumen, la inteligencia artificial sin duda abre perspectivas interesantes para optimizar y acelerar el diseño y la implementación de nuevos productos. Sin embargo, su integración con sistemas y prácticas heredados no está exenta de desafíos, algunos de los cuales son fundamentales, como la incertidumbre y la falta de transparencia predictiva.

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las empresas deben tratarla con la debida cautela y crítica, entendiendo las limitaciones de la tecnología. También es crucial desarrollar marcos éticos y procedimientos de control que minimicen los riesgos asociados con la implementación de algoritmos avanzados en procesos comerciales reales. Sólo entonces la IA podrá convertirse en un complemento valioso y seguro de la creatividad y la intuición humanas.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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