Cuatro obstáculos que frenan la adopción de la IA empresarial

Las inversiones en inteligencia artificial están en su punto más alto y el mercado se duplicará hasta los 300.000 millones de dólares para 2027, pero es poco probable que los directores financieros que adopten la tecnología obtengan los beneficios empresariales anticipados a menos que mitiguen cuatro obstáculos comunes que dificultan la adopción de la IA, según Gartner. Se trata de problemas comunes que pueden causar retrasos significativos en la adopción y el retorno de la inversión de la IA. Los cuatro bloqueos de la IA son: sobrecostes, mal uso en la toma de decisiones, pérdida de confianza y mentalidad rígida.

"El momento de corregir el rumbo de estos estancamientos es ahora, y los directores financieros tienen un papel vital en la empresa a la hora de identificar y contrarrestar estos estancamientos antes de que se conviertan en realidad", señala Nisha Bhandare, vicepresidenta analista de investigación de la práctica de Gartner Finance.

Sobrecostes

Los directores financieros no saben realmente cuánto cuesta la IA: están aprendiendo sobre la marcha, lo que reduce las estimaciones de costes entre un 500% y un 1000%", apunta Bhandare. Los costes iniciales de implementación, como la infraestructura, las licencias de usuario, la contratación de nuevos talentos y los costes de implementación, son algo de lo que los directores financieros son conscientes. Sin embargo, hay dos grupos de costes que son nuevos con las iniciativas de IA, y que los directores financieros deben descubrirlos con cada nueva inversión.

En primer lugar, estará el coste continuo de mantener los modelos de IA en funcionamiento y que cumplen con la normativa. Es el coste de la limpieza de datos y costes sorpresa, como los costes ambientales de ejecutar modelos de lenguaje grandes.

El segundo grupo de costes nuevos con las iniciativas de IA es el "coste de experimentación". A diferencia de otras tecnologías, la IA sigue un proceso de experimentación: empezar poco a poco y seguir entrenando el modelo de IA. Con los experimentos, hay fallaos debido a la baja adopción o por elegir el caso de uso incorrecto.

 

Uso indebido en la toma de decisiones

La mayoría de los responsables de la toma de decisiones empresariales en marketing, ventas y cadena de suministro, están entusiasmados con los beneficios de la automatización, y es probable que sobreestimen la inteligencia de la IA. "Querrán ir a una solución de automatización de inmediato, en lugar de un período de prueba utilizando más un enfoque de apoyo a la toma de decisiones o aumento", señala Bhandare.

Los buenos directores financieros tendrán que marcar el ritmo de la adopción de la IA por parte de su organización para evitar la desilusión que puede surgir de las expectativas infladas. Existe una progresión natural de la madurez desde el apoyo a la toma de decisiones hasta el aumento y la automatización con casi cualquier caso de uso de IA. Automatizar las decisiones demasiado rápido es probable que conduzca a malos resultados. También es importante establecer un proceso para revisar periódicamente el rendimiento de las decisiones automatizadas, ya que los sistemas de IA deben volver a entrenarse y modificarse periódicamente.

Pérdida de confianza externa

Como punto de contacto importante para inversores, reguladores y clientes, los directores financieros tienen un papel importante que desempeñar en la gestión de cómo se percibe externamente el uso de la IA por parte de una organización. Es importante que los directores financieros se aseguren de que las inversiones que realiza su empresa no rompan la confianza generada con las partes externas.

"Cuando los datos que la IA utiliza para interactuar con partes externas están sesgados o son inseguros, cuando el modelo no se actualiza para reflejar las regulaciones actuales o cuando los empleados no están capacitados para explicar los resultados de la IA a sus clientes: estos puntos de fallo pueden llevar a que la IA proporcione información incorrecta, sesgada o simplemente contraria a la cultura de la empresa. Esto erosionará la confianza que las organizaciones han construido con sus grupos de interés", dice Christensen.

Mentalidad rígida

Cuando se implementa correctamente, la IA realizará algunas tareas mejor que los humanos. Los empleados tienden a percibirlo como un reemplazo de humano por máquina y exhiben resistencia al cambio.

"El error que a menudo cometen los directores financieros es que, si bien les dicen a los empleados lo que querían que dejaran de hacer, no identifican adecuadamente lo que querían que comenzaran a hacer, ni brindan apoyo para nuevas formas de trabajar", afirma Christensen. "En lugar de simplemente preguntar '¿Es la herramienta fácil de usar?', pregunte: '¿Cómo reaccionará el personal al uso de la IA y cómo estamos planificando su respuesta?'".