La inteligencia artificial generativa ya es un motor de competitividad real para muchas empresas. Y ya no solo hablamos de la digitalización de los negocios para automatizar tareas rutinarias, sino de transformar la forma en la que vendes, atiendes a tus clientes o incluso tomas decisiones.
La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Un informe de McKinsey Global Institute publicado en junio de 2023 apuntaba a que esta tecnología podría sumar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de productividad anual en todo el mundo, una cifra que explica por qué tantas compañías se han lanzado a incorporarla.
El despliegue de IA en empresas es una realidad, pero hay que hacerlo con cuidado
Con estas cifras por delante y viendo el panorama actual, dar el salto a la inteligencia artificial es casi una obligación. Tener agentes de IA respondiendo las 24 horas del día a tus clientes, herramientas generativas que reducen los costes de marketing… El problema es que un despliegue erróneo puede ser muy perjudicial para tu negocio.
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De hecho, una gran parte de los proyectos se quedan por el camino. Este año, el 42 % de las empresas ha abandonado la mayoría de sus iniciativas de IA, frente a un 17 % el año anterior, según S&P Global Market Intelligence. Y casi la mitad de los proyectos no llega más allá de la fase piloto.
Esto no ocurre porque la tecnología no funcione, sino porque se cometen errores al desplegar la inteligencia artificial en empresas que podrían evitarse si se afronta el proceso con una estrategia más rigurosa.
Para ello, debes certificar la seguridad, la fiabilidad y el rendimiento antes del despliegue. Cuando las compañías cuentan con un proveedor experto, la probabilidad de éxito sube hasta el 67 %, según un informe del MIT.
No te pierdas este recopilatorio con los principales fallos al implementar IA generativa en un negocio y cómo evitarlos para llevar tu proyecto a buen puerto.
Falta de validación antes del lanzamiento
Uno de los errores más habituales es confiar en que un modelo que funciona en un entorno de pruebas limitado también funcionará igual de bien cuando interactúe con clientes reales.
Necesitas haber hecho un proceso muy sólido de validación para evitar que los sistemas puedan comportarse de maneras impredecibles. Y para evitarlo, debes someter el modelo a pruebas de seguridad y fiabilidad como si ya estuviera en producción.
No basta con comprobar que responde bien a unos pocos ejemplos. Es necesario examinar cómo actúa en situaciones límite, cómo gestiona errores, qué hace cuando no entiende una petición o cómo responde bajo presión de uso.
Basarse en datos insuficientes o poco realistas
Para que una IA generativa sea fiable, necesita datos que representen las situaciones que vivirá en tu negocio.
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Si el modelo nunca ha visto un comportamiento de cliente tenso, irónico, impaciente o simplemente confuso, no sabrá reaccionar cuando lo encuentre en el mundo real.
Aquí entran en juego los datos sintéticos y los usuarios simulados. Su función es reproducir un entorno realista a gran escala, con todas esas variables humanas que no aparecen en una base de datos.
Por ello es mejor apostar por empresas que apliquen esta metodología ya que este método acelera la validación hasta un 80 % y mejora el rendimiento de los modelos en un 25 %.
No detectar errores a tiempo ni prepararse para la escala
Muchos equipos dan por bueno un modelo demasiado pronto. Lo prueban con una muestra reducida, les parece que funciona y lo envían a producción. En cuanto el volumen de interacciones sube, aparecen lagunas que no se anticiparon.
Por eso, siempre has de probar el modelo a diferentes escalas con un objetivo: saber cómo rinde cuando la demanda crece, si mantiene la coherencia en sus respuestas durante sesiones largas o si pierde calidad cuando hay picos de actividad.
No contar con herramientas y proveedores especializados
Aunque la tecnología generativa parece accesible y cada vez hay más modelos listos para usar, el despliegue profesional no puede ser improvisado. Si no tienes un equipo IT consolidado en el mundo de la inteligencia artificial, debes apostar por proveedores especializados, ya que aportarán metodología, herramientas de validación y experiencia en la gestión de riesgos.
Desde MASMOVIL NEGOCIOS esperamos haberte ayudado a la hora de comprender cuáles son los errores más habituales al implementar inteligencia artificial en empresas y cómo evitarlos.
