Lo que alguna vez se pudo considerar como futurista hoy en día es una realidad: la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras del siglo actual impulsando grandes avances en la medicina, la industria, el comercio, la educación y por supuesto el trabajo.

En el siguiente artículo explicaremos cómo la adopción de la IA está redefiniendo el panorama empresarial, los beneficios que ofrece, cómo se debe implementar y los desafíos que plantea.

Para que una empresa lleve a cabo la implementación de la inteligencia artificial de manera efectiva es necesario seguir un enfoque estratégico y planificado. Se deben identificar las áreas clave donde la IA puede aportar valor y mejorar los procesos internos.

También se deben definir los objetivos específicos a alcanzar con la implementación de la inteligencia artificial, ya sea para aumentar la eficiencia, reducir costos, mejorar la toma de decisiones o personalizar la experiencia del cliente. A partir de esta información es que se podrá avanzar en el proceso de implementación.

Otro aspecto importante durante la implementación de la inteligencia artificial es identificar si la infraestructura tecnológica de la empresa es adecuada para soportar sistemas de IA, y en caso de que no sea así, se debe pedir la adecuación. Esto incluye la capacidad de almacenamiento, procesamiento de datos y conectividad. Podría ser necesario invertir en nuevas tecnologías, como plataformas de computación en la nube, software de análisis de datos o hardware especializado para IA.

Una vez culminada la fase de evaluación se debe arrancar con el piloto de implementación de inteligencia artificial donde es vital asegurarse de que el equipo de personas que lleva adelante el proceso esté capacitado. Podría ser necesario contratar expertos en datos, ingenieros de IA o científicos de datos.

Comenzar con un proyecto piloto permite medir resultados en un entorno controlado antes de una implementación a gran escala. Una vez que se ha validado el proyecto piloto, la empresa puede proceder con la implementación de la inteligencia artificial en pequeñas fases. La escalabilidad debe ser planificada con cuidado para asegurar que el sistema pueda manejar mayores volúmenes de datos y solicitudes.

La empresa debe asegurarse de cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos. Deben medir también los resultados y el retorno de inversión. Esto implica analizar si la IA está cumpliendo con los objetivos establecidos y qué beneficios tangibles se obtuvieron.

La implementación de inteligencia artificial puede generar cambios importantes en la forma en que los empleados trabajan, siendo fundamental gestionar el cambio organizacional. Cuando los trabajadores están capacitados en IA, pueden aprovechar mejor todas las herramientas, mejorando la eficiencia y productividad. Por tanto, es vital para una empresa que funcione con IA la capacitación constante de todo su personal.  Lee también https://ip-network.net/transformacion-digital-empresas/

Desafíos de la IA en el trabajo

La automatización sería el principal desafío impulsado por la IA, ya que genera dudas sobre el desempleo, la necesidad de capacitación y reconversión profesional para que los empleados adquieran nuevas habilidades y se fortalezca la coexistencia entre humanos y máquinas.

No todas las empresas o trabajadores tienen acceso a la tecnología de IA, lo que podría generar una brecha entre las compañías que adoptan IA rápidamente y aquellas que quedan rezagadas. Esto también podría acentuar la desigualdad entre los trabajadores que dominan las nuevas herramientas y aquellos que no tienen acceso a ellas.

La reconversión laboral es otra clave, ya que la IA requiere que los trabajadores desarrollen nuevas competencias, como la interpretación de datos y la interacción con herramientas digitales avanzadas. Esto plantea un desafío tanto para los empleados como para las empresas, que deberán invertir en la capacitación continua.

A medida que la IA se implementa en el lugar de trabajo, surgen preocupaciones sobre la privacidad de los empleados y el uso de datos personales. Las empresas deben asegurarse de cumplir con las regulaciones de privacidad y garantizar un uso ético de la IA en las evaluaciones de desempeño y otras áreas.

Es crucial que las empresas supervisen y ajusten constantemente sus algoritmos de IA para minimizar los sesgos y asegurar que las decisiones automatizadas sean justas, transparentes y equitativas.

Empresas de Latam aceleran el uso de la IA  

El 67 % las organizaciones con más de 1.000 empleados en Latinoamérica aceleraron el uso de IA en los últimos meses, cifra que está por encima de la media mundial, que es del 59 %, de acuerdo con los hallazgos del “IBM Global AI Adoption Index 2023”, realizada por Morning Consult para IBM.

“En la región, estamos viendo a las empresas de todos los sectores y tamaños pasar de la experimentación con IA a la realización de nuevas inversiones para aprovechar aún más los beneficios que aporta. Esto demuestra la gran oportunidad que existe para explorar nuevos casos de uso, aprovechando las mejoras que puede generar, manteniendo la confianza y la gobernanza en el centro”, dijo Tonny Martins, gerente general de IBM Latinoamérica.

El índice también muestra que las empresas latinoamericanas están abiertas al uso de IA generativa, ya que 37% se encuentra implementando activamente esta tecnología, y 45% ya está explorando. Lee también https://ip-network.net/ciberseguridad-en-las-empresas-de-hoy/

De acuerdo con el estudio en América Latina existe una fuerte conciencia sobre la IA ética y la responsabilidad entre las empresas. El 90 % de los profesionales de TI concuerdan o están algo de acuerdo en que es más probable que los consumidores elijan los servicios de una empresa que ofrece transparencia y un marco ético sobre cómo se construyen, gestionan y utilizan sus datos y modelos de IA

La investigación también destaca los casos de uso más comunes de IA entre las empresas de Latinoamérica que actualmente exploran o implementan IA. Algunos de ellos incluyen: mano de obra digital (39%), automatización de procesos de TI (36%), y marketing y ventas (35%). Por otro lado, algunos usos en etapas tempranas de adopción fueron: diagnóstico sanitario (8%), análisis de riesgos ambientales (10%) y sostenibilidad (16%).

En conclusión, la inteligencia artificial en el trabajo promete transformar profundamente la manera en que las organizaciones operan y los empleados desempeñan sus roles.

A medida que la IA avanza, veremos una creciente automatización de tareas repetitivas, lo que liberará a los trabajadores para enfocarse en actividades de mayor valor, como la toma de decisiones estratégicas, la innovación y el desarrollo de habilidades humanas clave.

Sin embargo, esta transformación también plantea retos, como la necesidad de una formación continua, la adaptación a nuevas tecnologías y la gestión ética de los sistemas de IA.