Aspectos no obvios a considerar para la incorporación de IA en las organizaciones

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 Para las empresas y organizaciones que han planteado y colocado en la agenda de su discusión el uso de la Inteligencia Artificial (IA), posiblemente ya habrían tratado (o deberían hacerlo) cuales aspectos son necesarios considerar previo a plantear sus casos de uso sobre los cuales ha definido el incorporar la IA (en un post anterior ya traté este tema, los invito a revisarlo).

Así entonces, podría decirse que esas organizaciones ya tendrían un control sobre la iniciativa de la IA con casos de uso definidos y posiblemente ya con un grupo de proyectos a ejecutarse. Pero, entre las distintas preocupaciones que estará presentando la iniciativa, posiblemente existen diversos aspectos “no obvios” que las organizaciones deberían tomar en cuenta para una incorporación exitosa de ésta tecnología, los cuales varían según su contexto específico como detallamos a continuación. Así entonces, me propongo mencionar algunos de estos aspectos:

1. Comprensión del contexto específico de la organización:

• Sector o industria: Cada sector tiene sus propios desafíos y oportunidades para la IA. Por ejemplo, la IA puede utilizarse en el sector sanitario para el diagnóstico de enfermedades, mientras que en el sector financiero puede utilizarse para la detección de fraudes; por lo tanto, se deberán considerar los requisitos de cumplimiento normativo, de seguridad, de impacto, de riesgo y otros específicos propios del sector en la cual está la empresa.
• Tamaño y complejidad de la organización: Las organizaciones grandes y complejas pueden tener más dificultades para implementar la IA que las organizaciones pequeñas y ligeras (no necesariamente ágiles). De igual manera las grandes empresas pueden enfrentar mayores desafíos en los proyectos de IA a gran escala debido a la diversidad de sus operaciones y la necesidad de integrar la IA en múltiples sistemas y procesos, mientras que las pequeñas empresas pueden tener recursos limitados para invertir en iniciativas de IA. Así entonces, el tamaño y la complejidad es un aspecto importante al establecer alguna estrategia para enfrentar la IA.
• Cultura organizacional: La cultura organizacional puede influir en la forma en que se adopta y utiliza la IA. Por ejemplo, una cultura que valore la innovación y la experimentación puede ser más propensa a adoptar la IA que una cultura que sea más resistente al cambio (tradicional). Las normas y valores culturales empresariales pueden influir en la aceptación y el uso de la IA.
• Ubicación geográfica: La ubicación puede influenciar sobre la facilidad o no de acceso a infraestructura de IT o al talento en IA y en consecuencia, convertirse en riesgo positivo o negativo que pueden implicar oportunidades o enfrentar desafíos adicionales respectivamente. También las regulaciones y normas relativas a la IA (si existiesen) pueden variar según la región del mundo en la que se encuentra la organización.
• Condiciones socioeconómicas: Las condiciones socioeconómicas del país o región pueden influir en importancia y consideración de proyectos relacionados con la IA y por ende el apoyo gubernamental y privado a este tipo de iniciativas. También las empresas que operan en países o regiones con mercados de capital menos desarrollados pueden tener dificultades para obtener la financiación necesaria para invertir en las iniciativas de IA, ya sea por tener otras prioridades o por falta de mayor conocimiento acerca de esta tecnología.
• Habilidades y experiencia de la fuerza laboral: La organización debe evaluar las habilidades y la experiencia de su fuerza laboral actual para determinar si dispone de los recursos necesarios para implementar y utilizar la IA. La disponibilidad de empleados con las habilidades y la experiencia necesarias  será un factor clave para el éxito (ver la siguiente consideración).

2. Consideraciones laborales, éticas y sociales:

• Impacto en el empleo: Ya es conocido que la IA puede automatizar tareas que actualmente realizan los empleados, lo que podría conducir a la pérdida de empleos. La organización debe considerar cómo mitigar este impacto, como un nuevo entrenamiento o la reubicación de los empleados afectados.
• Nuevas habilidades requeridas: La IA requerirá nuevas habilidades en la fuerza laboral, como análisis de datos, pensamiento crítico y resolución de problemas. Las organizaciones deben invertir en la capacitación y el desarrollo de sus empleados para prepararlos para estos cambios y, reducir el impacto en el empleo.
• Colaboración entre humanos y sistemas automáticos: La IA no reemplazará por completo al trabajo humano, sino que aumentará las capacidades de los empleados en otras áreas que creen valor. Las organizaciones deben diseñar flujos de trabajo que fomenten la colaboración efectiva entre la Inteligencia Emocional (Humana), la Inteligencia Artificial (IA)y la Inteligencia Colaborativa (H+IA), ésta última será la que combine la capacidad humana de enfocarse en la resolución de problemas de la gente haciendo uso de la valiosa herramienta que es la IA (tengo un post publicado sobre éste tema, les invito a revisarlo).
• Sesgo del Modelo: El modelo de IA puede ser sesgado ya sea por los datos con los que fue entrenado el modelo o por alguna deficiencia en el algoritmo del modelo, lo que puede conducir a sesgos. La organización debe tomar medidas para garantizar que los sistemas de IA que utilicen sean o traten de ser los más justos e imparciales.
• Privacidad de datos: La IA se basa en grandes cantidades de datos, lo que plantea riesgos alrededor de la seguridad de los datos. La organización debe tomar medidas para proteger los datos de sus clientes, empleados y otros interesados.

3. Factores específicos del sector o la industria:

• Regulaciones y cumplimiento: Las organizaciones deben considerar las regulaciones y requisitos de cumplimiento específicos de su industria al implementar la IA (por supuesto de existirlos).
• Casos de uso de IA probados: La existencia de casos de uso con funcionalidades de IA probados y exitosos en la industria, puede facilitar la adopción de la tecnología por parte de una organización. De no existir estos casos probados, pues será el turno de la organización de iniciar la experimentación con proyectos pequeños pero que cumplan un objetivo medible o resuelvan un problema específico.
• Competencia: La presión de la competencia puede impulsar a las organizaciones a adoptar IA en su estrategia empresarial y apoyar los casos de uso; esto generará en una ventaja competitiva y, las organizaciones que no la adopten, podrían quedarse atrás.

4. Factores externos:

• Entorno regulatorio: La preocupación gubernamental en algunos países han iniciado el desarrollo de las regulaciones para la IA, otros ya lo han declarado y por tanto, afectará la forma en que las empresas pueden desarrollar e implementar soluciones de IA (ver los factores anteriores).
• Evolución de la tecnología de IA: La tecnología de IA está en constante evolución, lo que significa que las organizaciones que la adopten deben establecer una estrategia para adaptarse y actualizar sus sistemas de IA con regularidad y control (el tener una mentalidad ágil será fundamental para la organización).
• Cambio en las expectativas del cliente: Las expectativas del cliente están cambiando rápidamente, y las organizaciones deben utilizar la IA para satisfacer estas nuevas expectativas; es decir, mantenerse competitivas en el mercado.

6. Medición del éxito:

• Definición de Métricas: Es importante establecer métricas claras para medir el éxito de la iniciativa de IA. Estas métricas deben estar alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.
• Seguimiento y control: La organización debe realizar un seguimiento regular del progreso y realizar los ajustes necesarios en su estrategia.

En conclusión, la incorporación exitosa de IA en las organizaciones requiere una comprensión profunda del contexto específico de la empresa u organización, el impacto potencial en el talento humano, las consideraciones éticas y sociales, los factores externos y las características específicas del país o región. Al considerar estos aspectos no obvios, las organizaciones pueden desarrollar estrategias de IA más sólidas y adaptables que maximicen los beneficios y minimicen los riesgos en su camino de incorporar la IA en sus procesos.

Cristóbal Morocho Moreno

PMP-DASM

Mayo 2024

(*) Imagen generada en Canva