La inteligencia artificial generativa ha superado su fase de luna de miel, y ahora las organizaciones están preparándose para dejar atrás la experimentación y adoptar estas tecnologías de manera más sólida. Sin embargo, la transición de un uso inicial a un despliegue generalizado continúa representando un desafío significativo para muchas startups. La clave parece residir en el ámbito operativo.
Durante un reciente evento de discusión con expertos del sector, se abordaron las dificultades comunes que enfrentan las empresas en esta etapa de implementación. Los altos costos operativos, la gobernanza y los problemas de confianza son solo algunas de las barreras que pueden bloquear el progreso de la inteligencia artificial en las operaciones diarias.
Uno de los enfoques más eficaces para facilitar esta transición es la identificación de áreas con valor específico. Según un ingeniero de soluciones de una plataforma de gestión de contenido, las empresas deben determinar si su principal interés radica en mejorar la productividad individual, la eficacia departamental o la eficiencia organizacional. Para aquellas menos familiarizadas con la IA, los primeros beneficios suelen provenir de optimizar el tiempo dedicado a tareas rutinarias.
La importancia de los programas piloto
Algunas startups han aprendido que, al introducir IA, lo fundamental es el resultado y no tanto la complejidad del modelo subyacente. Por ejemplo, una plataforma de eventos creó lo que denominaron su “gemelo IA”, un sistema entrenado con datos históricos que maneja una gran parte de la organización de eventos. Esta tecnología se apoya en la supervisión humana para asegurar un nivel de confianza en los resultados.
Sin embargo, el proceso que lleva de la fase piloto a la implementación a gran escala rara vez se ve obstaculizado por limitaciones tecnológicas. Con frecuencia, se debe a la falta de alineación en los objetivos del equipo de liderazgo y la ausencia de un marco claro para la asignación de recursos, incluyendo el presupuesto para la IA. En este contexto, la gestión financiera se vuelve esencial; empresas que antes registraban márgenes brutos del 80-90% ahora enfrentan reducciones significativas al integrar la IA en sus flujos de trabajo.
Reinventando la búsqueda de talento
A medida que el uso de la IA se vuelve más prevalente, las organizaciones están modificando sus procesos de contratación. Se están reemplazando las entrevistas tradicionales con evaluaciones de habilidades en AI, donde los candidatos deben demostrar su capacidad para diseñar flujos de trabajo que resuelvan problemas reales. La adaptabilidad es una de las competencias más apreciadas en este nuevo entorno laboral.
Además, la adopción de IA no puede depender únicamente de la iniciativa individual. Por ejemplo, en algunas empresas, un 10% de las evaluaciones anuales de desempeño de un empleado se basa en su capacidad para construir y gestionar agentes de IA, evidenciando que esta habilidad se ha vuelto fundamental.
Construyendo confianza y transparencia
Los inversores están cada vez más interesados en fundadores que tengan un conocimiento profundo de su sector y que utilicen la IA para abordar desafíos específicos. La ejecución exitosa de soluciones en dominios concretos, como la tributación internacional o la legislación, es una característica valorada en propuestas innovadoras. Los clientes no solo buscan respuestas rápidas; desean sentirse escuchados y respetados, lo que resalta la importancia de la supervisión humana en el proceso.
Con la implementación adecuada de la gobernanza, la capacitación y la gestión del cambio, las empresas pueden asegurar que los modelos de IA generen resultados fiables y alineados con las expectativas humanas. El entendimiento mutuo entre las capacidades de la IA y las necesidades humanas es crucial para maximizar el potencial que estas tecnologías ofrecen.