Empresas priorizan la productividad, calidad y gestión de riesgos en la integración de la inteligencia artificial generativa
Notipress.- Las organizaciones con una sólida base en la gestión de datos lideran la adopción de la inteligencia artificial generativa (GenAI), según un informe reciente. Este tipo de empresas, destacadas por su infraestructura avanzada, gobernanza efectiva y alta calidad en la gestión de datos, tienen una ventaja significativa al implementar rápidamente esta tecnología. Si bien no siempre son las primeras en identificar casos de uso, su preparación les permite actuar con rapidez y eficacia una vez que determinan cómo aplicar GenAI.
El informe señala que varias empresas están escalando la adopción de GenAI con precaución. Los primeros usuarios aprendieron que apresurar la implementación puede generar problemas técnicos y desmotivación en los empleados. Para evitar estos inconvenientes, optan por probar soluciones en grupos reducidos antes de extenderlas a toda la organización. Esto permite ajustar la tecnología, identificar desafíos iniciales y garantizar una adopción más fluida.
La conciencia sobre los riesgos asociados con GenAI es alta entre las organizaciones entrevistadas. Temas como las filtraciones de datos, la privacidad, los sesgos en los resultados y otros dilemas éticos son considerados cuidadosamente. Para mitigar estos riesgos, muchas empresas están realizando experimentos y proyectos piloto en entornos controlados antes de una implementación completa. Este abordaje les permite mantener la confianza de sus empleados, proteger su reputación y alinearse con regulaciones emergentes.
En términos de productividad, los resultados son significativos. El informe destaca casos en los que tareas que antes llevaban semanas ahora se completan en minutos gracias a la automatización impulsada por GenAI. Este impacto es más visible en trabajos repetitivos y rutinarios. Sin embargo, un desafío común entre las empresas es decidir cómo los empleados deberían usar el tiempo libre generado por esta mayor eficiencia.
Además de la productividad, mejorar la calidad del trabajo es otro factor clave para la adopción de GenAI. Al reducir errores y ofrecer resultados más consistentes, la tecnología contribuye directamente a una mayor satisfacción del cliente. No obstante, algunos empleados aún sienten incertidumbre respecto a la precisión de la IA, los posibles sesgos y el impacto ético de reemplazar el trabajo humano por el automatizado.
La gestión del cambio cultural es fundamental para garantizar una implementación exitosa. Según el informe, el liderazgo desde los niveles más altos es esencial, mientras los mandos intermedios juegan un rol crucial al identificar procesos que podrían beneficiarse más con GenAI. Estos líderes ayudan a integrar la tecnología en las operaciones diarias sin generar resistencia entre los empleados.
El informe también revela que las empresas no tienen claridad sobre el porcentaje exacto de su fuerza laboral la cual utiliza GenAI. Algunas organizaciones reportan un uso del 20%, mientras otras afirman que hasta el 80% de sus empleados están involucrados, dependiendo de la accesibilidad de las herramientas y la política interna sobre riesgos.
Por otro lado, las consideraciones ambientales relacionadas con el uso de GenAI aún no reciben suficiente atención. Aunque las empresas reconocen que los modelos de lenguaje de gran tamaño consumen demasiada energía, pocas desarrollaron estrategias para mitigar este impacto. La sostenibilidad no parece ser una prioridad clave en las decisiones actuales sobre GenAI.
Finalmente, el informe subraya la importancia de mantener la supervisión humana en los procesos basados en IA. Varias empresas establecieron comités o consejos internos para supervisar los riesgos, la calidad y el uso responsable de GenAI. Además, programas de capacitación se diseñaron para garantizar que los empleados usen esta tecnología de manera ética y efectiva. Como destacó un participante del informe: “El mayor error que se puede cometer es eliminar a los humanos de los procesos“.
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