La inteligencia artificial (IA) generativa se ha convertido en la última obsesión de muchas empresas, pero su implementación a menudo genera más confusión que beneficios, tanto para la dirección como para los trabajadores.
Un ingeniero de IA, que prefiere mantener el anonimato, relata cómo en una firma de análisis de datos, la cúpula directiva insistió en usar IA generativa para clasificar bases de datos de clientes en "personas". Su recomendación fue clara: un modelo de aprendizaje automático tradicional habría sido más adecuado, más barato y habría ofrecido resultados consistentes y repetibles. Sin embargo, la empresa siguió adelante con la IA generativa, optando por una solución menos precisa y más costosa, pero que les permitía "presumir" de estar a la vanguardia tecnológica.
Esta situación no es un caso aislado. Cada vez más compañías exigen a sus empleados el uso de herramientas de IA. Accenture, por ejemplo, habría comunicado a su personal que la promoción a puestos directivos requeriría la "adopción regular de herramientas de IA", llegando a rastrear su uso. KPMG, por su parte, ha desarrollado un panel para monitorizar si sus empleados en EE.UU. cumplen un objetivo del 75% de uso de sus herramientas de IA, argumentando que es un "esfuerzo integral para ayudar a las personas a avanzar en la curva de madurez de la IA".
Incluso los gobiernos confían en la IA para mejorar la eficiencia. El gobierno británico, por ejemplo, espera "recablear" el estado y aumentar la productividad en Whitehall. Sin embargo, un informe del sindicato de funcionarios FDA revela dudas sobre la capacidad de la dirección para gestionar esta transformación. Menos de un tercio de los funcionarios fueron consultados sobre la implementación de la IA, lo que sugiere que "el cambio se está haciendo a los trabajadores, no con ellos". El secretario general de la FDA, Dave Penman, señala que la implementación inconsistente entre departamentos limita los beneficios de productividad.
Dan Boyles, CEO de la consultora Hello AI Collective, advierte que muchas organizaciones adoptan la IA sin tener claro el porqué ni los beneficios esperados. "Estuve con una petrolera y pregunté al equipo directivo la razón para usar IA, y ninguno se ponía de acuerdo", explica. Mientras el CEO buscaba seguir a la competencia, el jefe de ventas quería aumentar ingresos y marketing pretendía reducir la externalización. Esta falta de claridad en la cúpula puede llevar a que las inversiones en IA no cumplan las expectativas, resultando en "organizaciones que no obtienen el retorno de la inversión esperado y cuya gente no se involucra con la tecnología", según un consultor de una gran firma que prefiere no ser nombrado.
Este mismo consultor señala la importancia de considerar el factor humano. Existen diferencias generacionales y, potencialmente, de género en la confianza hacia la IA. Antes de acceder a cualquier herramienta, sus empleados deben pasar una formación obligatoria sobre ética y riesgos como el sesgo, además de ser conscientes de que las IA pueden ser "aduladoras y alucinar".
La cultura empresarial preexistente es clave para el éxito o fracaso de la implementación de la IA. Caroline Rawlinson, CEO de Culture Amp, que monitoriza la experiencia del empleado, afirma que, aunque nueve de cada diez profesionales de RR.HH. esperan aumentar el uso de IA generativa, un tercio admite que "nadie es responsable de la estrategia de IA en sus empresas". "Si pones tecnología de IA sobre una cultura fragmentada o basada en el miedo, no va a tener éxito", advierte Rawlinson. "En el mejor de los casos, será una implementación muy lenta porque la gente no entiende qué se espera de ella o las herramientas que se le proporcionan. En el peor, será un esfuerzo considerable y desperdiciado".
En el caso de la petrolera mencionada, el presidente finalmente aclaró su objetivo: "Quiero aumentar mis beneficios operativos porque quiero vender la empresa en unos años". Esta motivación permitió al equipo de Boyles identificar áreas concretas donde la IA podía aportar valor real, trabajando con cada departamento para optimizar procesos y eliminar cuellos de botella.
Mənbə: BBC News
