Desafíos claves en la implementación de IA en las empresas y cómo superarlos
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una simple tendencia tecnológica para convertirse en una necesidad crítica en el entorno empresarial. Hoy, donde internet y la tecnología redefinen la dinámica de los negocios y los hábitos de consumo, la adopción de IA crece a un ritmo sin precedentes. Según un reciente estudio de McKinsey & Company, el 65% de las empresas ya utilizan IA generativa de manera regular, casi el doble que el año anterior. Además, se espera que el mercado global de Inteligencia artificial alcance la cifra de US $990.000 millones en 2027 , demostrando su importancia en la transformación digital.
A pesar de este auge, muchas empresas aún enfrentan obstáculos en su camino hacia una adopción exitosa de la IA. Desde desafíos tecnológicos hasta cuestiones culturales, es vital que las organizaciones comprendan estos retos y tomen las medidas adecuadas para no quedarse atrás en la carrera competitiva. En este blog, analizaremos los principales desafíos que enfrentan las empresas al adoptar Inteligencia artificial y ofreceremos soluciones para superarlos.
Principales desafíos en la adopción de IA
Falta de infraestructura tecnológica moderna
Uno de los mayores obstáculos para adoptar la IA es la falta de una infraestructura tecnológica adecuada. Las aplicaciones de IA, como el aprendizaje automático y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, requieren una capacidad de sistemas avanzada y una infraestructura de almacenamiento segura y escalable. Sin embargo, muchas empresas aún dependen de sistemas heredados que no son capaces de manejar estas exigencias.
Según un informe de Deloitte, las organizaciones afrontan una serie de “desafíos interrelacionados” en su integración de IA empresarial, y entre ellos dificultades de implantación son principales obstáculos. Sin una actualización a sistemas modernos y flexibles, las empresas corren el riesgo de quedarse atrás frente a competidores que ya han adoptado infraestructuras más avanzadas. Además, el estudio «The Innovation Race» de Pure Storage revela que «el 93% de los CIOs afirman que la IA es clave para transformar sus negocios, pero el 80% teme que su empresa no avance lo suficientemente rápido en la modernización de su infraestructura.»
Resistencia cultural y falta de habilidades
La adopción de IA no es solo una cuestión de tecnología, sino también de cultura organizacional. Las empresas que no fomentan una cultura de innovación y cambio a menudo encuentran resistencia interna al adoptar nuevas tecnologías. Este desafío se agrava por la escasez de personal capacitado. La Inteligencia artificial requiere habilidades técnicas especializadas, como la ciencia de datos, la ingeniería de datos y el desarrollo de modelos de IA, que aún son escasas en muchos mercados.
Un estudio de IBM destaca que «el 64% de los directores ejecutivos consideran que el éxito de la IA depende más de la adopción de las personas que de la tecnología en sí». Además, varios líderes empresariales creen que la falta de habilidades adecuadas en Inteligencia artificial dentro de sus equipos es una barrera importante para la implementación exitosa de estas soluciones. (Deloitte, 2022)
Incertidumbre sobre el retorno de inversión (ROI)
Uno de los grandes retos en la adopción de IA es la incertidumbre sobre el retorno de la inversión (ROI). Aunque la IA promete beneficios significativos, como la automatización de procesos, la personalización del cliente y la mejora en la toma de decisiones, muchas empresas tienen dificultades para cuantificar estos resultados. Los altos costos iniciales de implementación, desde la adquisición de infraestructura hasta la contratación de expertos en IA, pueden hacer que los tomadores de decisiones sean cautelosos en sus presupuestos.
Además, los beneficios de la Inteligencia artificial a menudo no son inmediatos. La implementación de IA puede requerir un periodo de adaptación y prueba antes de que las mejoras se reflejen en métricas claras de rendimiento, lo que puede generar incertidumbre.
Seguridad y privacidad de los datos
La IA requiere grandes volúmenes de datos para funcionar de manera óptima y ofrecer resultados precisos. No obstante, esto plantea un desafío significativo en términos de seguridad y privacidad. Las empresas deben asegurarse de que su uso de IA cumpla estrictamente con las normativas de protección de datos.
Según una cifra, el 48% de las empresas consideran que la ciberseguridad es una de las principales preocupaciones al implementar IA. A medida que las empresas manejan datos sensibles, deben asegurarse de que sus sistemas de Inteligencia artificial no sean vulnerables a ciberataques y que las decisiones tomadas sean transparentes y explicables.
Falta de claridad en la estrategia de adopción
Finalmente, uno de los desafíos más comunes en la adopción de IA es la falta de una estrategia clara. Muchas empresas se embarcan en proyectos de Inteligencia artificial sin una hoja de ruta bien definida, lo que puede resultar en inversiones mal dirigidas o en el abandono de proyectos antes de que se vean resultados tangibles.
Un enfoque improvisado o la falta de alineación entre las metas de la IA y los objetivos generales del negocio pueden llevar a la frustración y a un uso ineficaz de los recursos.
5 pasos clave para el éxito en la adopción de IA en su empresa
Modernizar la infraestructura tecnológica
Actualizar los sistemas de TI no solo es una recomendación, sino una necesidad. Una infraestructura moderna asegura que las aplicaciones de IA funcionen de manera eficiente y segura. Para superar este desafío, es crucial que las empresas inviertan en modernizar sus sistemas de TI. Por ejemplo, la migración a la nube, el uso de soluciones de almacenamiento escalables y la implementación de tecnologías avanzadas en TI pueden ser efectivas.
Promover una cultura de innovación y cambio
Capacitar a los equipos y fomentar una mentalidad de adaptación es clave para la integración exitosa de la IA. Los líderes empresariales deben trazar una estrategia que impulse la innovación y la adopción de nuevas tecnologías.
Las organizaciones deben implementar programas de gestión del cambio que ayuden a los empleados a adaptarse a nuevas formas de trabajo impulsadas por Inteligencia artificial, o también pueden recurrir a modelos de outsourcing para contratar expertos en IA que puedan cerrar la brecha de habilidades.
Definir métricas claras de ROI
Establecer indicadores clave de desempeño (KPIs) desde el inicio permite medir con precisión el impacto de la IA en el negocio. No todas las tecnologías de Inteligencia artificial se adaptarán a cada empresa, por lo que es fundamental priorizar y personalizar las implementaciones.
Es fundamental que las empresas definan y midan indicadores específicos desde el inicio del proyecto. Estos KPIs deben estar alineados con los objetivos estratégicos de la empresa y permitir un seguimiento continuo del impacto de la IA en la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y la rentabilidad. No obstante, también los negocios con presupuestos más limitados pueden comenzar con una integración gradual, pequeños proyectos o soluciones de fácil adopción son ideales para conocer el impacto antes de proseguir con escenarios más grandes.
Asegurar la ciberseguridad y el cumplimiento normativo
Proteger los datos es una prioridad para cualquier empresa que adopte Inteligencia artificial. Cumplir con las regulaciones locales e internacionales y asegurar una sólida ciberseguridad es esencial. Implementar políticas de seguridad claras ayuda a mitigar riesgos, así como el uso de técnicas avanzadas de encriptación de datos, auditorías regulares de seguridad y practicas solidas deben estar definidas en un plan de ciberseguridad empresarial que debe tener cada empresa.
Desarrollar una estrategia de adopción personalizada
Cada empresa tiene necesidades únicas, por lo que una estrategia personalizada es fundamental. Crear un plan detallado y realista que integre IA de manera gradual asegura que la tecnología se use de manera efectiva y alineada con los objetivos de negocio. Esto permitirá una integración gradual y efectiva de la IA, asegurando que cada etapa esté alineada con los objetivos de la empresa y que los recursos se utilicen de manera eficiente.
Conclusiones
La Inteligencia artificial tiene el poder de transformar profundamente las operaciones empresariales, pero su adopción presenta importantes desafíos. Desde la falta de infraestructura adecuada hasta la resistencia cultural, las empresas deben enfrentarse a estos obstáculos con una estrategia bien definida y una mentalidad innovadora, abierta al cambio.
Las organizaciones que implementan IA de manera proactiva y ética pueden maximizar sus beneficios. Quedarse atrás no es una opción en un entorno tan competitivo. Adoptar estas tecnologías disruptivas es crucial para que las empresas evolucionen, junto con sus productos y servicios, a medida que la IA impulsa su crecimiento.
La integración de IA no debe verse como un proceso aislado, sino como parte integral de la visión y los objetivos estratégicos de la empresa. Aquellas compañías que alinean la Inteligencia artificial con su modelo de negocio descubren nuevas oportunidades de mercado y mejoras significativas en la eficiencia operativa.
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Fuentes
The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. (2024, 30 mayo). McKinsey & Company. <https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai>
Rai, S. (2024, 25 septiembre). El mercado de la IA se acercará al billón de dólares en 2027: ¿qué oportunidades trae? Bloomberg Línea. <https://www.bloomberglinea.com/tecnologia/el-mercado-de-la-ia-se-acercara-al-billon-de-dolares-en-2027-que-oportunidades-trae/#:~:text=Bloomberg%20%E2%80%94%20El%20mercado%20mundial%20de%20productos%20relacionados>
The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. (2023, 1 agosto). McKinsey & Company. <https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-AIs-breakout-year>
Pure Storage. (2024). The Innovation Race. <https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en-uk/thought-leadership/tl-reducing-risk-and-navigating-the-ai-frontier-exec-summary-en-uk.pdf#:~:text=The%20Pure%20Storage%20Innovation%20Race%20survey%20aims%20to>
Pulido, C. A. D. (2024, 24 septiembre). Así impulsan los CEO el uso de la IA en organizaciones de una manera responsable. Diario la República. <https://www.larepublica.co/alta-gerencia/asi-impulsan-los-ceo-el-uso-de-la-ia-en-organizaciones-de-una-manera-responsable-3960585#:~:text=En%20el%20estudio%20realizado%20a%20m%C3%A1s%20de%203000,las%20personas%20que%20de%20la%20tecnolog%C3%ADa%20en%20s%C3%AD>
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SecOps, V. A. P. B. (2024, 20 septiembre). HackerOne: 48% of Security Professionals Believe AI Is Risky. SecOperations. <https://secoperations.wordpress.com/2024/09/21/hackerone-48-of-security-professionals-believe-ai-is-risky/>