Navegando los riesgos de la implementación de la IA

En un momento en que la transformación digital se ha convertido en una palabra de moda en la esfera comercial, las empresas de todo el mundo se esfuerzan por mantenerse al día con las tendencias tecnológicas emergentes. En un esfuerzo por consolidar un lugar en la vanguardia de sus respectivas industrias, estas empresas buscan optimizarse e impulsar su éxito mediante la implementación de herramientas de inteligencia artificial de vanguardia en ventas, marketing, gestión de recursos humanos y más. Es comprensible, dado el enorme potencial de la Inteligencia Artificial para el procesamiento, análisis y automatización de datos.

Sin embargo, la verdad es que tener éxito con herramientas empresariales basadas en IA suele ser más difícil de lo que parece inicialmente, y hay una variedad de riesgos que se deben tener en cuenta antes de decidirse a emprender este viaje. En este artículo, exploraremos algunos de los riesgos asociados con la utilización de la IA en los negocios y propondremos soluciones que pueden ayudarlo a implementar tecnologías impulsadas por la IA con éxito en su organización.

1. IA en la sombra

Desde que la Inteligencia Artificial se introdujo por primera vez en el ámbito empresarial, ha habido un verdadero auge en el desarrollo de herramientas que puedan aprovechar su poder. Ahora, con una gama tan amplia de herramientas de IA disponibles para cumplir funciones en todos los departamentos comerciales, la IA en la sombra se está convirtiendo en una preocupación apremiante para las empresas ambiciosas de todo el mundo. ¿Pero qué es exactamente?

Shadow AI es un término utilizado para describir el uso de herramientas de IA que no han sido aprobadas o autorizadas por el CTO (director de tecnología), el CIO (director de información) o el departamento de TI de una organización. Efectivamente, la IA en la sombra abarca herramientas de IA que los empleados se han encargado de utilizar en sus responsabilidades diarias.

Los riesgos de la IA en la sombra son considerables. Al permitir que las personas utilicen una variedad de herramientas de IA diferentes en una organización, eventualmente se encontrará con problemas de fragmentación de datos debido a la naturaleza inconexa de cómo se ha implementado la IA. Esto puede hacer que los empleados recurran a datos obsoletos o inexactos, lo que puede provocar errores que van desde menores hasta potencialmente catastróficos, según la situación.

Para evitar contratiempos resultantes de la IA en la sombra, es aconsejable implementar medidas para combatirla antes de intentar implementar herramientas de IA en su empresa. Específicamente, debe establecer un marco sólido de gobernanza de la IA dentro de su organización. Al delinear procesos y procedimientos claros para adoptar y utilizar herramientas de IA, puede ayudar a garantizar que las nuevas herramientas se implementen sin problemas como parte de un todo cohesivo. Esto le permitirá gestionar los activos de datos de forma más eficaz y evitar la fragmentación.

2. Privacidad y seguridad de los datos

A menudo se dice que una herramienta de IA es tan buena como los datos que le proporciona. Esto es ciertamente cierto, pero se dice poco sobre la naturaleza de esos datos y si se puede confiar o no en las herramientas de inteligencia artificial para manejarlos.

Las empresas suelen tener acceso a una cantidad considerable de datos de clientes en sus bases de datos, por ejemplo, todos los cuales se considerarían confidenciales. En el clima actual, cuando las personas están más preocupadas que nunca por cómo se utilizan sus datos, la reputación de su empresa depende de su capacidad para salvaguardar datos confidenciales y brindar garantía de privacidad y seguridad a los clientes. Sin embargo, brindar esa garantía puede resultar difícil cuando se utilizan herramientas de inteligencia artificial.

Las filtraciones de datos causan continuamente problemas a empresas de todo el mundo y, en algunos casos, las herramientas basadas en inteligencia artificial son las culpables. Dependiendo del cifrado, los procesos de autenticación y las API (interfaces de programación de aplicaciones) que utilice una herramienta de inteligencia artificial en particular, los activos de datos confidenciales pueden ser vulnerables a violaciones. Además, es posible que las herramientas estén mal configuradas o que haya vulnerabilidades en el código de la aplicación que podrían poner en riesgo la privacidad y seguridad de los datos confidenciales. Por último, es posible que algunas herramientas de IA no funcionen de conformidad con las normas sobre datos. Esto podría poner en peligro la reputación y el futuro de su negocio, por lo que debe mitigar estos problemas.

Para evitar violaciones dañinas, se debe priorizar la seguridad de los datos desde el principio cuando se intenta implementar nuevas herramientas impulsadas por la IA. Esto significa crear un equipo responsable de seleccionar tecnologías de IA y establecer un proceso exhaustivo mediante el cual esas tecnologías deben evaluarse antes de su implementación. Las nuevas herramientas deben ser examinadas exhaustivamente para determinar si sus protocolos de cifrado cumplen con el estándar necesario, por ejemplo, y si cumplen con regulaciones de datos como las descritas por GDPR. Al tomar estas medidas, puede seleccionar herramientas seguras de IA para su uso y limitar el riesgo de una infracción.

3. Habilidad y resistencia de los empleados

Para extraer el verdadero valor de las nuevas herramientas, se debe intentar utilizarlas en cada oportunidad posible, ya que hacerlo le permitirá optimizar verdaderamente los procesos internos para lograr la máxima eficiencia. Por supuesto, suena bien decirlo, pero una cosa es introducir una nueva pieza de tecnología de inteligencia artificial en su empresa, pero otra cosa es usarla de manera efectiva en toda una organización.

Cuando las empresas intentan implementar nuevas tecnologías de IA a gran escala, a menudo encuentran problemas con los niveles de habilidad de los empleados. Es lógico que este sea el caso; después de todo, lo que estamos discutiendo son herramientas de vanguardia y no todos los que deberían usar un determinado software tendrán las competencias exactas que necesitan para usarlo de manera óptima. Sin embargo, si no se controla, este problema puede salirse de control rápidamente a medida que los empleados se frustran y comienzan a resistirse a la implementación de nuevas herramientas. Esto puede provocar que las herramientas se utilicen incorrectamente o se dejen de lado por completo, lo que obstaculizará sus esfuerzos de optimización.

La solución aquí es incorporar de manera integral a los empleados que deben utilizar herramientas de inteligencia artificial en sus operaciones diarias. Idealmente, esto debería comenzar antes de que comience el proceso de implementación, mediante el suministro de materiales de aprendizaje y cartillas a través de la red de la empresa. A continuación, se debe proporcionar a los empleados una solución sólida de aprendizaje en tiempo real, como una plataforma de adopción digital, que pueda proporcionar superposiciones útiles con orientación momento a momento que permita a los empleados alcanzar rápidamente la competencia con nuevas herramientas de IA. Además, es aconsejable definir canales de comunicación claros entre los empleados y la gerencia, que permitan comentarios y asistencia durante todo el proceso de incorporación.

4. Sesgos del aprendizaje automático

El increíble poder de la IA radica en su capacidad para procesar, analizar y extrapolar datos para aprender y brindar soluciones a diferentes problemas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, hasta cierto punto, esto es un arma de doble filo. Dado que la IA sólo puede entrenarse sobre la base de datos históricos, los sesgos del aprendizaje automático presentan un riesgo significativo.

El sesgo del aprendizaje automático, también llamado sesgo de IA, ocurre cuando un algoritmo de IA extrae conclusiones erróneas de datos históricos durante el proceso de aprendizaje automático, lo que lo lleva a producir resultados sesgados. Esto puede dar lugar a todo tipo de complicaciones dependiendo de dónde se implementen las herramientas de IA relevantes. Por ejemplo, puede dar lugar a resultados de precios discriminatorios para los clientes o clientes, o resultados de selección injustos al considerar a los solicitantes de empleo. Estos errores pueden tener un efecto perjudicial considerable en la reputación de una empresa, lo que puede frustrar los intentos de crecimiento y desarrollo.

Para evitar sesgos en el aprendizaje automático, se recomienda tener en cuenta cómo se entrenan y mantienen las herramientas de IA. Esto significa establecer reglas y procedimientos claros que tengan como objetivo evitar que la IA saque conclusiones erróneas. Se deben proporcionar diversos datos para equilibrar la IA durante el proceso de capacitación, al mismo tiempo que se deben implementar pautas éticas para garantizar que las herramientas de IA se implementen correctamente. Además, las herramientas de inteligencia artificial deben monitorearse de cerca y deben establecerse métricas claras para que se realicen evaluaciones periódicas de sesgos.

Al evaluar cuidadosamente los modelos de IA antes de seleccionarlos y luego entrenarlos, implementarlos y evaluarlos teniendo en cuenta la precisión, podrá garantizar que las herramientas de IA se implementen de una manera justa y transparente.

Concluyendo

En la era del big data, el análisis y la transformación digital, el potencial que ofrecen las herramientas de IA tiene un atractivo innegable, ya que pueden permitirle optimizar su proceso de una manera que otras tecnologías simplemente no pueden.

Al mismo tiempo, sin embargo, es importante no dejarse cegar por las posibles ventajas del uso de estas herramientas. Si bien la IA tiene el poder de ayudarlo a llevar su negocio a nuevas alturas, también tiene el poder de crear confusión y dañar la reputación de su empresa si se utiliza incorrectamente. Para obtener el máximo valor de las herramientas de IA, la implementación adecuada es primordial, y eso significa sortear los riesgos asociados con la tecnología.

La IA en la sombra, la privacidad de los datos, las brechas de habilidades de los empleados y los sesgos del aprendizaje automático son obstáculos presentes en la implementación de la IA, pero están lejos de ser insuperables. Al seleccionar, capacitar y monitorear cuidadosamente los modelos de IA e incorporar de manera integral a los empleados, puede crear un entorno propicio para el uso de la Inteligencia Artificial. Como tal, podrá optimizar procesos de manera efectiva, lograr mayor eficiencia y productividad y, en última instancia, impulsar a su empresa a la vanguardia de su industria.

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