La implementación de Inteligencia Artificial en las empresas conlleva desafíos y riesgos significativos que deben abordarse adecuadamente.
La era de la transformación digital ha dado lugar a un nuevo tipo de cliente y consumidor, caracterizado por su exigencia de servicios digitalizados, personalizados y ágiles. Ante esta demanda, las empresas se han visto obligadas a automatizar sus procesos, y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel fundamental.
Aunque actualmente solo el 11,8% de las empresas españolas con más de diez empleados utilizan esta tecnología, según un informe de Ontsi, cada vez más empresas están dando el paso. De hecho, en 2022, este porcentaje aumentó en 3,5 puntos en comparación con el año anterior.
La adopción de la IA trae consigo numerosos beneficios, como la capacidad de ofrecer servicios adaptados al nuevo consumidor, mejorar la eficiencia en la toma de decisiones, aumentar la productividad y reducir costos.
Las predicciones de Frost & Sullivan apuntan a un crecimiento anual del 25,2% en el mercado de la IA en Europa, alcanzando los 9.800 millones de euros para 2027. Sin embargo, aunque la IA ofrece muchos beneficios, también conlleva riesgos y barreras que deben tenerse en cuenta. atSistemas, una consultora tecnológica especializada en transformación digital, ha identificado algunos de los peligros que las empresas pueden enfrentar al implementar esta nueva tecnología:
Titulares
Falta de conocimientos
Una de las principales barreras para implementar soluciones basadas en IA es la falta de conocimiento y experiencia en este campo. Dado que la IA es altamente especializada y sofisticada, resulta difícil para las empresas adquirir el talento necesario para llevar a cabo proyectos exigentes.
Según un estudio de la Asociación Industrial para el Impulso de la Economía del Dato y de la IA (IndesIA), se estima que en 2023 habrá más de 6.500 ofertas de empleo en datos e inteligencia artificial que no podrán ser cubiertas debido a la falta de profesionales cualificados en las empresas españolas.
Confianza en las decisiones de la Inteligencia Artificial
Los sistemas basados en IA se alimentan de datos que se utilizan para su aprendizaje y entrenamiento de algoritmos. Si los datos iniciales presentan sesgos, los sistemas pueden generar decisiones desequilibradas en términos de raza, género u otras desigualdades injustas.
Además, a medida que los algoritmos se vuelven más complejos, disminuye la transparencia y puede resultar difícil comprender cómo se toman las decisiones. Preservar la «explicabilidad» de los modelos es crucial para mantener la confianza en las decisiones y garantizar un uso responsable y seguro de los sistemas de IA.
Privacidad y seguridad
Aunque la Comisión Europea presentó un borrador de reglamento sobre el uso y desarrollo de la IA en 2021, aún está pendiente de aprobación por parte del Parlamento y el Consejo europeos. Sin embargo, el uso de la IA ya implica cumplir con las leyes de protección de datos confidenciales tanto de clientes como de empleados.
La creación y mantenimiento de soluciones basadas en IA requieren la recopilación de una gran cantidad de datos, por lo que las empresas deben asegurarse de cumplir con las normativas y regulaciones de protección de datos. Esto implica respetar las normas tanto en los datos utilizados para construir y evolucionar los modelos como en los datos utilizados por los modelos en un entorno real de producción, ya que los sistemas de IA tienen acceso a grandes volúmenes de datos para tomar decisiones.
Disponibilidad de datos
La mayoría de los sistemas basados en IA dependen de grandes cantidades de datos para su construcción y mantenimiento. Si los datos no están disponibles en cantidades suficientes, no se podrán identificar los patrones y relaciones necesarios para tomar decisiones precisas.
Por lo tanto, las empresas dependen de la disponibilidad de datos de calidad y de su correcto almacenamiento para que sigan siendo útiles y no se vean comprometidos. Es importante tener claro cómo se van a utilizar los datos, cómo se van a relacionar y cómo se van a explotar para mejorar la eficiencia y la competitividad de las empresas.
Infraestructura necesaria
Además de la disponibilidad y calidad de los datos, la infraestructura adecuada para almacenar y procesar la información es crucial para el rendimiento de los sistemas de IA. La construcción de sistemas inteligentes requiere una infraestructura potente capaz de procesar grandes volúmenes de datos.
Gracias a los avances en el campo del big data y el hardware de computación, las empresas pueden acceder a infraestructuras de IA a través de servicios en la nube, lo que reduce los costos y elimina la necesidad de tener una infraestructura propia. Esto permite a las empresas aprovechar los beneficios de la IA sin preocuparse demasiado por la seguridad y las vulnerabilidades de la infraestructura.
La inteligencia artificial está revolucionando nuestra forma de interactuar con el mundo. Su potencial para mejorar la calidad de vida es prácticamente ilimitado y ha logrado avances significativos en diversas disciplinas, como la medicina, la conducción autónoma y las interacciones humanas, como el ChatGPT. Para las empresas, la IA ha aumentado considerablemente su capacidad productiva y ha abierto un futuro prometedor. Sin embargo, también plantea desafíos éticos y sociales que subrayan la necesidad de encontrar un equilibrio entre su evolución y el respeto a los valores y derechos humanos. Muchos de estos riesgos se pueden mitigar mediante una adecuada gobernanza de los proyectos de IA y una gestión ética y responsable del ciclo de vida de los datos.
Roberto Fuentes, Consejero Ejecutivo de atSistemas.