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Tecnología

Los proyectos de inteligencia artificial se han multiplicado este último año. ¿eso es algo bueno?

Por Joxarelis MendozaJun 15, 20224 minutos de lectura
IA
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La inteligencia artificial ha estado en boca de todos estos días y se escucha mucho de sus logros. Sin embargo, muy poco se habla de los grandes problemas y dolores de cabeza que se vive en los proyectos de inteligencia artificial.

Esto lo refleja una nueva encuesta que estima que la cantidad de proyectos de IA completos o casi completos se han multiplicado por diez en el último año. Estas son buenas noticias que traen consigo una dura verdad: significa que los equipos de TI se esfuerzan por mantenerse al día. Y es que las empresas requieren de más personas con las habilidades adecuadas para ponerlo todo a trabajar, y los ejecutivos y gerentes deben asegurarse de que la IA proporcione de manera segura lo que la empresa necesita.

El problema está en la escasez de talento, los desafíos de integración y los requisitos de gobierno, de acuerdo con una encuesta reciente de 700 gerentes y ejecutivos de TI publicada por Juniper Networks.

Los proyectos de inteligencia artificial tienen sus propios desafíos

inteligencia artificial
Vía Unsplash

La creación de soluciones de IA conlleva sus propios desafíos, estos son algunos de ellos:

  • El 53 % de los líderes de TI encuestados dicen que la confiabilidad de estas aplicaciones de IA internas es un gran desafío.
  • También es todo un reto la integración con los sistemas existentes.
  • Y lo es encontrar nuevos talentos con capacidad de IA y tiempo de desarrollo.

Encontrar o fomentar el talento adecuado para desarrollar, operar y aprovechar la IA es uno de los grandes dolores de cabeza para muchos de los líderes de TI. La encuesta halló tres áreas como las principales intenciones de inversión:

  • Contratar a las personas adecuadas para operar y desarrollar capacidades de IA.
  • Capacitar los modelos de IA.
  • Expandir las capacidades de la herramienta de IA a nuevas unidades de negocios.

El 42% de las empresas dicen que sus grupos de datos y análisis existentes están incorporando y tomando la delantera con la tecnología de IA.

¿Qué pueden hacer las empresas para incrementar la adopción de IA por parte de la fuerza laboral?

Estos son los pasos para permitir la adopción de IA por parte de la fuerza laboral:

  • Proporcionar herramientas y oportunidades para aplicar las habilidades de IA recién adquiridas.
  • Actualizar las métricas de desempeño para incluir IA.
  • Desarrollar un plan de fuerza laboral con el fin de identificar nuevas habilidades.
  • Establecer marcos cambiantes de aprendizaje y desarrollo.

Otras soluciones que algunos líderes de IA han utilizado para sobrellevar este desafío:

  • Un 39 % de los líderes de TI abogan por la implementación y uso de herramientas de desarrollo sin código y con poco código habilitadas para IA.
  •  El otro 34 %, ha adoptado herramientas de automatización de modelado de IA.

En 2021, las empresas presentaban problemas relacionados con la IA para desarrollar modelos y estandarizar datos. En 2022, esos desafíos continúan. Pese a ello, los problemas relacionados con la creación de políticas de gobernanza y el mantenimiento de los sistemas de IA han aumentado.

Y es que poseer grandes capacidades de IA trae una gran responsabilidad. Solo el 9 % de los líderes de TI consideran que sus políticas de IA, como establecer un líder de IA en toda la empresa y procesos de IA responsables, están completamente maduros. De hecho, casi la mitad de los encuestados piensa que se deben tomar más medidas en torno a la efectividad Gobernanza de la IA.

Por otro lado, el 44 %, informa que ha establecido estándares y procesos de ética de IA y de IA responsable. El mismo porcentaje también estableció líderes de IA en toda la empresa que supervisan la estrategia y el gobierno de IA.

Los líderes de TI señalan que los principales riesgos de una supervisión inadecuada de la IA son la piratería informática, la privacidad, el cumplimiento de la normativa y la pérdida de agencia humana. Estos problemas seguirán agravándose hasta que no se logre hallar más capital humano para abordar los desafíos de los proyectos de inteligencia artificial.

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