Las empresas buscan cada vez más formas de poner a trabajar las tecnologías de inteligencia artificial (IA) para mejorar su productividad, rentabilidad y resultados comerciales.
Sin embargo, si bien son muchos los beneficios empresariales de la inteligencia artificial, también hay ciertas barreras y desventajas que hay que tener en cuenta.
Limitaciones de la inteligencia artificial
Uno de los principales obstáculos para la aplicación de la IA es la disponibilidad de datos. Los datos suelen estar aislados o ser inconsistentes y de baja calidad, todo lo cual presenta desafíos para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para superarlo, deben tener una estrategia clara desde el principio para obtener los datos que su inteligencia artificial requerirá.
Otro obstáculo clave para la adopción de la IA es la escasez de conocimientos y la disponibilidad de personal técnico con la experiencia y la capacitación necesarias para desplegar y operar eficazmente las soluciones de inteligencia artificial. Las investigaciones sugieren que los científicos de datos experimentados son escasos, al igual que otros profesionales especializados en datos, capacitados en el aprendizaje de máquinas, en la formación de buenos modelos, etc.
El costo es otra consideración clave a la hora de adquirir estas tecnologías. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no están familiarizadas con la IA a menudo tienen que recurrir a la subcontratación, que es donde entran en juego los desafíos de costo y mantenimiento. Debido a su naturaleza compleja, las tecnologías inteligentes pueden ser costosas y se puede incurrir en más gastos de reparación y mantenimiento continuo. El costo computacional de la preparación de los modelos de datos, también puede ser un gasto adicional.
Los programas de software necesitan una actualización regular para adaptarse al cambiante entorno empresarial y, en caso de avería, presentan un riesgo de pérdida de código o de datos importantes. La restauración de esto es a menudo lenta y costosa. Sin embargo, este riesgo no es mayor con la IA que con el desarrollo de otro software. Siempre que el sistema esté bien diseñado y que quienes adquieran la IA comprendan sus requisitos y opciones, estos riesgos pueden mitigarse.
Otras limitaciones de la IA se relacionan con:
- Los tiempos de implementación, que pueden ser largos dependiendo de lo que se intente conseguir
- Los problemas de integración y la falta de comprensión de los sistemas de avanzada
- Usabilidad e interoperabilidad con otros sistemas y plataformas
Si está decidiendo si usar la tecnología impulsada por la IA, también debería considerar:
- La privacidad del cliente
- Posible falta de transparencia
- Complejidad tecnológica
La inteligencia artificial y las cuestiones éticas
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, han surgido una serie de problemas éticos. Estos incluyen:
- El potencial de la tecnología de automatización para dar lugar a la pérdida de puestos de trabajo
- La necesidad de redistribuir o reentrenar a los empleados para mantenerlos en sus puestos de trabajo
- Distribución justa de la riqueza creada por las máquinas
- El efecto de la interacción de las máquinas en el comportamiento y la atención de los humanos
- La necesidad de abordar el sesgo algorítmico originado por el sesgo humano en los datos
- La seguridad de los sistemas de IA (por ejemplo, las armas autónomas) que pueden causar daños
- La necesidad de mitigar las consecuencias imprevistas, ya que se cree que las máquinas inteligentes aprenden y se desarrollan de forma independiente
Aunque no se pueden ignorar estos riesgos, vale la pena tener en cuenta que los avances en la IA pueden, en su mayor parte, crear mejores negocios y mejores vidas para todos. Si se implementa de forma responsable, la inteligencia artificial tiene un inmenso y beneficioso potencial.
