El estado actual del uso de la IA en las empresas: los desafíos en la implementación productiva de la IA

Entre la teoría y la práctica: las debilidades ocultas de la tecnología de IA moderna

La inteligencia artificial (IA) ha sufrido un desarrollo impresionante en los últimos años e inspira sus habilidades en numerosas áreas de aplicación. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a la situación paradójica de que los sistemas de IA pueden dominar tareas complejas, pero a menudo fallan debido a desafíos supuestamente simples. Esta discrepancia entre el potencial teórico y la implementación práctica plantea preguntas importantes que iluminaremos con más detalle en este artículo.

Adecuado para:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

El estado actual del uso de la IA en las empresas

En el mundo laboral actual, se está volviendo normal que cada vez más empleados integren herramientas de IA como ChatGPT en su trabajo diario. Este uso selectivo generalmente incluye tareas como investigación en Internet, traducciones de texto o la redacción de secciones de código de software más pequeñas. En las grandes empresas en particular, los portales de IA internos se han establecido que permiten el acceso legal y compatible con la protección de datos a modelos de voz externos o facilitan el acceso al conocimiento empresarial interno.

Los estudios actuales muestran que el 35% de las grandes empresas alemanas ya están utilizando tecnologías de IA, mientras que para las pequeñas y medianas empresas la tasa de adopción es significativamente menor en alrededor del 12%. Estas cifras dejan en claro que la IA se está moviendo cada vez más hacia el mundo corporativo, pero aún está lejos de ser implementado en todos los ámbitos. Es particularmente sorprendente que a pesar de la creciente propagación de las herramientas de IA, el número de ejemplos en los que la IA realmente condujo a mejoras fundamentales en los procesos comerciales sigue siendo sorprendentemente bajo.

Áreas típicas de aplicación de IA en empresas

El uso actual de IA en las empresas se centra principalmente en las siguientes áreas:

1. Servicio al cliente: análisis de comentarios automatizados y bots de chat de IA para una satisfacción más rápida y eficiente de las necesidades del cliente.
2. Posición de texto e imagen: herramientas de IA para la creación más rápida y barata de textos, imágenes y videos para marketing, boletín y otro contenido.
3. Reuniones: programas que graban, escriben y resumen las videollamadas y las apoyan para encontrar una cita.
4. Reclutamiento: aumento de la eficiencia y ahorro de tiempo en los procesos de reclutamiento a través de la preselección basada en la IA y el análisis de aplicaciones.
5. Monitoreo: procesos de monitoreo, detección temprana de fuentes de error y tendencias futuras, así como apoyo en la evaluación de campañas.

A pesar de estos diversos usos posibles, el efecto transformador de la IA en los procesos corporativos a menudo permanece detrás de las expectativas. La discrepancia entre el potencial teórico y la implementación práctica indica desafíos fundamentales que van más allá de las dificultades introductorias habituales de las nuevas tecnologías.

La paradoja de la productividad de la IA

Curiosamente, los estudios muestran que las herramientas de IA como ChatGPT pueden aumentar la productividad de los trabajadores de oficina hasta en un 40%, en particular al crear textos y otras tareas creativas. Las calificaciones independientes confirman un promedio del 18%. Estos números están en una aparente contradicción con el pequeño número de transformaciones de IA exitosas en toda la empresa.

Esta paradoja puede explicarse parcialmente por el hecho de que el uso selectivo de herramientas de IA por parte de empleados individuales puede aumentar su productividad individual, pero no conduce automáticamente a una transformación integral de los procesos comerciales. La integración exitosa de la IA en los procesos corporativos requiere algo más que la provisión de herramientas: requiere un replanteamiento fundamental en la forma en que se organiza y ejecutan el trabajo.

La diferencia entre el uso selectivo y la transformación real

El uso selectivo de herramientas de IA por parte de empleados individuales puede conducir a aumentos de eficiencia local, pero a menudo permanece aislado y no conduce a una transformación sistémica de los procesos de la empresa. Una transformación real de la IA, por otro lado, incluye la integración estratégica de la IA en los procesos centrales de la empresa y conduce a cambios fundamentales en la forma de trabajar y modelos comerciales.

Según un estudio del Instituto IBM para el valor comercial, las empresas que integran la IA en su proceso de transformación a menudo tienen más éxito que sus competidores. Sin embargo, dicha transformación requiere más que solo implementar nuevas tecnologías, requiere un cambio en las estrategias y culturas corporativas. Estos cambios profundos presentan a muchas empresas con desafíos considerables que van más allá de los aspectos puramente técnicos.

Obstáculos centrales para la implementación de IA

Las razones del fracaso o la introducción retrasada de los proyectos de IA en las empresas son diversas y complejas. Los obstáculos más importantes se examinan a continuación:

1. Calidad y disponibilidad de datos

Uno de los mayores desafíos en la implementación de IA es la calidad y disponibilidad de los datos. Los sistemas de IA son tan buenos como los datos sobre los que están capacitados. Muchas empresas luchan con datos no estructurados o incorrectos, lo que puede afectar significativamente la efectividad de las aplicaciones de IA.

Un estudio actual muestra que el 42% de las empresas indican que más de la mitad de sus proyectos de IA se han retrasado debido a problemas con la provisión de datos o no han traído los resultados esperados. Para las empresas en las que menos de la mitad de sus datos están centralizados, el 68% de las ventas debido al informe de proyectos de IA fallidos o retrasados.

Los desafíos en el área de la calidad de los datos incluyen:

• Datos en silos en diferentes departamentos
• Formatos de datos inconsistentes
• Falta de datos históricos para la capacitación de IA
• Protección de datos y preocupaciones de seguridad que restringen el acceso a los datos

Segunda falta de especialistas calificados

El establecimiento de un equipo de ciencia de datos competente es un obstáculo significativo para muchas empresas. El mercado de la tecnología de IA todavía está en una etapa temprana, y la demanda de expertos en IA ha aumentado considerablemente en los últimos años, mientras que el número de especialistas disponibles no ha podido mantenerse al día con este crecimiento.

Según un informe de LinkedIn, la demanda de expertos en IA ha aumentado en un 74% en los últimos cuatro años. Las empresas pequeñas y medianas en particular tienen dificultades para encontrar y financiar a los expertos necesarios. Solo el 25% de los gerentes en Alemania se sienten bien preparados para la IA, mientras que el promedio global es solo del 8%.

Para contrarrestar esta escasez de trabajadores calificados, las empresas deben:

• Invierta en la capacitación de sus empleados existentes
• Para consultar a expertos externos
• Crear una cultura de intercambio de conocimiento

3. Integración con los sistemas existentes

La integración de las soluciones de IA en las infraestructuras de TI existentes plantea desafíos importantes para muchas empresas. Los sistemas más antiguos en particular que no han sido diseñados para la integración de la IA pueden conducir a problemas significativos. Los desafíos incluyen:

• Infraestructura obsoleta que no puede cumplir con los requisitos de la IA moderna
• Falta de interfaces estandarizadas para conexiones sin costuras
• Sistemas de almacenamiento de datos incompatibles
• Altos costos en relación con la modernización de la infraestructura

Según una encuesta, el 67% de las empresas que administran sus datos aplican centralmente más del 80% de sus recursos técnicos para mantener las tuberías de datos. Esta alta unión de recursos para tareas de mantenimiento obstaculiza el desarrollo e implementación de soluciones de IA innovadora.

4. Objetivos y expectativas poco claras

Un error frecuente en los proyectos de IA es la falta de objetivos claros y medibles. Las empresas a menudo comienzan iniciativas de IA sin una definición precisa de lo que quieren lograr. Esto lleva a expectativas poco realistas y, en última instancia, decepciones si la IA no proporciona los resultados deseados.

La definición de objetivos claros, realistas y medibles es crucial para el éxito de los proyectos de IA. Las empresas deben preguntarse:

• ¿Qué problema específico debe resolver la IA?
• ¿Cómo se puede medir el éxito?
• ¿Qué recursos se requieren para la implementación?
• ¿Qué marco de tiempo es realista?

5. Aceptación y cambio cultural

La introducción de las tecnologías de IA puede provocar los temores de la pérdida de empleos o una mayor carga de trabajo para los empleados. Por lo tanto, la buena gestión del cambio es crucial para crear aceptación y diseñar con éxito la transformación.

El apoyo de la alta dirección juega un papel central en esto. Sin el compromiso del nivel de gestión, se vuelve difícil proporcionar los recursos necesarios e implementar los cambios organizacionales necesarios. La capacitación y la capacitación adicional de los empleados también son cruciales para garantizar el éxito de la transformación de AI.

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Ejemplos de éxito: cuando la IA transforma los procesos comerciales

A pesar de los numerosos desafíos, hay empresas que usan con éxito la IA para transformar sus procesos comerciales. Estos ejemplos muestran que con la estrategia y la implementación correctas de la IA en realidad pueden conducir a mejoras fundamentales.

Siemens: mantenimiento predictivo en producción

Siemens utiliza KI para implementar el mantenimiento predictivo (mantenimiento de aspecto hacia adelante) en sus procesos de fabricación. Al analizar grandes cantidades de datos de máquinas y sistemas, Siemens puede reconocer fallas potenciales en una etapa temprana y planificar de manera proactiva las medidas de mantenimiento. Esto minimiza el tiempo de inactividad y aumenta la productividad. Los sistemas de IA de Siemens aprenden continuamente a lo que mejora aún más la precisión de las predicciones a lo largo del tiempo.

JP Morgan: Reconocimiento de fraude en el sector financiero

JP Morgan usa IA para reconocer los patrones de fraude en las transacciones financieras. La IA analiza grandes cantidades de datos de transacciones en tiempo real e identifica actividades sospechosas que podrían indicar fraude. JP Morgan ayudó a esta tecnología a aumentar la seguridad de sus servicios financieros y reducir las pérdidas financieras. Los sistemas basados ​​en IA pueden adaptarse a los nuevos patrones de fraude, lo que mejora continuamente la eficiencia y la precisión del reconocimiento de fraude.

Beiersdorf: innovaciones de IA en el área de cuidado de la piel

La gestión de la innovación de la compañía de cuidado de la piel Beiersdorf promueve el uso de herramientas de IA que establecen tendencias. La compañía ha tomado una función piloto entre los departamentos de TI y especialistas para implementar eficazmente las tecnologías de IA. En 2019, la compañía con sede en Hamburgo introdujo un bot de chat inteligente, que luego se complementó con una instancia interna de ChatGPT. El objetivo de estos sistemas de IA generativos es expandirse y no reemplazar las fortalezas de los empleados.

Estos ejemplos muestran que la IA en realidad tiene el potencial de mejorar fundamentalmente los procesos comerciales. Sin embargo, tales éxitos requieren una estrategia bien pensada, recursos suficientes y una comprensión profunda de los aspectos tecnológicos y organizativos de la implementación de la IA.

Enfoques de solución para una transformación de IA exitosa

Para superar los desafíos de implementar la IA y lograr una transformación exitosa, las empresas pueden buscar diversas estrategias:

1. Planificación sólida y objetivo claro

La planificación sólida es la base de proyectos de IA exitosos. Al principio existe la definición clara de los objetivos: ¿qué se debe lograr exactamente con la solución AI? Esto requiere un análisis real completo de las condiciones y procesos tecnológicos actuales en la empresa. La selección de las fuentes de datos adecuadas y garantizar la calidad de los datos también es crucial.

El proceso de planificación debe ser iterativo, con controles y ajustes regulares para poder reaccionar de manera flexible a los cambios. Las empresas primero deben centrarse en proyectos más pequeños y bien definidos que permitan éxitos rápidos y sirven como base para transformaciones más integrales.

2. Métodos ágiles para la implementación de IA

Los métodos ágiles, conocidos por el desarrollo de software, también tienen sus ventajas al implementar proyectos de IA. A través de los procesos de desarrollo iterativos y la retroalimentación regular, los equipos de proyectos pueden reaccionar rápidamente a los nuevos requisitos y hallazgos. Scrum y Kanban son ejemplos de enfoques ágiles que permiten una forma enfocada y flexible de trabajar a través de breves ciclos de desarrollo y sprints.

Este enfoque es particularmente importante para los proyectos de IA, ya que a menudo se asocian con incertidumbres y requisitos cambiantes. Con controles y ajustes regulares, las empresas pueden asegurarse de que sus proyectos de IA permanezcan en curso y proporcionen los resultados deseados.

3. Gestión de cambios efectiva

La introducción de IA trae cambios profundos en los procesos de trabajo y las estructuras corporativas. Por lo tanto, la gestión de cambios sólidos es indispensable para reducir la resistencia y aumentar la aceptación de los empleados. Es importante incluir a todos los interesados ​​en una etapa temprana y comunicarse de manera transparente sobre los objetivos y ventajas de los proyectos de IA.

La capacitación y la capacitación adicional juegan un papel central en la preparación de los empleados para trabajar con IA y reducir los miedos. Gracias a la participación activa de los empleados en el proceso de transformación, las empresas no solo pueden reducir la resistencia, sino también obtener comentarios e ideas valiosas para optimizar las soluciones de IA.

4. Construyendo competencias de IA

Para contrarrestar la falta de especialistas calificados, las empresas deben invertir en el establecimiento de competencias internas de IA. Esto se puede lograr a través de varias medidas:

• Capacitación de empleados existentes en habilidades relevantes de IA
• Configuración de expertos en IA para posiciones clave
• Cooperación con consultores externos y proveedores de servicios
• Asociaciones con universidades e instituciones de investigación

El establecimiento de un equipo interdisciplinario que combina el conocimiento técnico y el conocimiento de la industria es crucial para el éxito de los proyectos de IA. Al combinar diferentes perspectivas, las empresas pueden asegurarse de que sus soluciones de IA sean técnicamente sólidas y relevantes para los negocios.

5. Mejora de la infraestructura de datos

Dado que la calidad y disponibilidad de datos es un desafío central en la implementación de la IA, las empresas deberían invertir en mejorar su infraestructura de datos. Esto incluye:

• Consolidación de silos de datos y creación de una base de datos central
• Implementación de procesos de gestión de calidad de datos
• Construyendo una arquitectura de datos escalable y flexible
• Asegurar la protección y la seguridad de los datos

Una infraestructura de datos sólida forma la base de proyectos de IA exitosos y permite a las empresas explotar todo el potencial de sus datos. Al invertir en la gestión de datos y el gobierno, las empresas pueden garantizar que sus sistemas de IA se basen en datos de alta calidad y relevantes.

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El futuro de la IA en las empresas

La transformación de IA continuará acelerándose en los próximos años y se convertirá en una parte integral de la vida y el trabajo cotidianos. Las nuevas tecnologías harán los límites entre el mundo digital y el mundo físico y ofrecerán oportunidades innovadoras para establecer contactos, crear cosas o trabajar mejor juntos.

Asistente de IA personalizado

Lo que comenzó con herramientas simples como ChatGPT ahora se está volviendo mucho más poderosa: los agentes de IA personalizados se convierten en cambiadores de juego. Estos asistentes de IA cambiarán cada vez más a las necesidades individuales y la forma en que las personas manejan su vida cotidiana y su vida laboral cambiarán seriamente.

Desde asistentes personales que ayudan a los empleados a administrar su tiempo hasta análisis de IA a medida que estos agentes personalizados brindarán a los usuarios la oportunidad de traer sus propios datos y ofrecerles información y funciones que anteriormente solo estaban reservadas para grandes empresas con considerables recursos financieros.

Integración de IA en procesos comerciales

La integración de la IA en los procesos comerciales se volverá aún más fluida e integral en el futuro. Al combinar la IA con los modelos de procesos comerciales existentes, la introducción de tecnologías de IA en las empresas lo hace más fácil que nunca. La integración de las tecnologías de IA se realiza directamente a través de un modelado gráfico de BPMN, lo que significa que los datos comerciales pueden vincularse de manera inteligente a los procesos comerciales.

Esta integración permite la automatización de tareas rutinarias y la optimización de los procesos comerciales, lo que conduce a un aumento en la eficiencia y la productividad. Las empresas que invierten temprano en esta integración obtendrán una ventaja estratégica sobre sus competidores.

Ventaja de competencia a través de AI

Con la creciente propagación de la IA, las empresas en el futuro podrán dividirse en dos categorías: aquellos que usan IA de manera efectiva y las que permanecen. Las empresas que invierten temprano en la capacitación y la infraestructura apropiada obtienen una ventaja estratégica y pueden probar lo que funciona y lo que no está en la práctica.

La integración de Chatt y otras herramientas de IA en las empresas tarde o temprano decidirá la competitividad. Cualquiera que cierre nuevas tecnologías no podrá prevalecer contra las empresas competidoras al menos a largo plazo, una experiencia que ya se ha realizado en la digitalización.

Un nuevo pensamiento para las soluciones de IA

Los desafíos en la implementación productiva de la IA en las empresas son diversos y complejos. Van desde obstáculos técnicos, como la calidad de los datos y la integración con los sistemas existentes hasta la falta de especialistas calificados hasta aspectos organizacionales, como objetivos poco claros y oposición en la fuerza laboral.

La uniformidad con la que las empresas fallan con la transformación real a través de AI indica un problema profundo. No se trata solo de introducir nuevas tecnologías, sino de un replanteamiento básico en la forma en que diseñamos e implementamos soluciones de TI.

Las transformaciones exitosas de IA requieren un enfoque holístico que tenga en cuenta los aspectos tecnológicos, organizativos y culturales por igual. Las empresas tienen que pensar de nuevo y no consideran la IA como una herramienta aislada, sino como una parte integral de su estrategia.

El futuro pertenece a las empresas que logran integrar a la perfección la IA en sus procesos comerciales y establecer una cultura de innovación y adaptación continua. A través de objetivos claros, métodos ágiles, gestión de cambios efectiva, construcción de competencias de IA e infraestructura de datos sólidos, las empresas pueden superar los desafíos de la implementación de la IA y explotar todo el potencial de esta tecnología transformadora.

La implementación productiva de la IA requiere un nuevo pensamiento: lejos de los proyectos de tecnología aislada a una transformación holística que tiene en cuenta las personas, el proceso y la tecnología por igual. Esta es la única forma de superar la brecha entre el potencial teórico y la implementación práctica de la IA y lograr ventajas competitivas reales.

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