Riesgos asociados a la adopción de la IA en las empresas
Hay varios factores que pueden influir negativamente en la rentabilidad de sus proyectos de IA generativa. He aquí los principales:
Enmarcar mal su proyecto de IA
El primer problema que puede hacer que el retorno de la inversión de una iniciativa de IA generativa se desvanezca como la nieve al sol es un mal planteamiento del proyecto.
Antes de implantar la IA en su organización, es crucial identificar claramente las necesidades empresariales que debe abordar esta tecnología. Para que las herramientas de IA generativa sean utilizadas por los empleados, deben resolver un problema específico con el que se encuentren. Sin esto, los equipos no utilizarán las herramientas.
Como responsable de TI, debes comprender las expectativas de los empleados. Por ejemplo, si el personal de RRHH pasa largas horas respondiendo a las preguntas de los empleados sobre la política de compensación de tu empresa, implementar un chatbot que gestione automáticamente las consultas de los empleados podría ser una solución pertinente.
Para identificar las necesidades empresariales y los casos de uso de los empleados, le animamos a que:
- Realice una encuesta interna entre los empleados pertinentes;
- Organizar entrevistas y talleres de colaboración con los equipos empresariales;
- Trazar un mapa de los procesos existentes para identificar oportunidades de mejora.
Base de datos mal estructurada
Otro riesgo que amenaza el ROI de sus proyectos de IA generativa es un conjunto de datos mal estructurado antes de la integración de la IA. La IA generativa que accede a datos incompletos o desorganizados es probable que proporcione respuestas inexactas o engañosas.
Para garantizar la eficacia de sus soluciones de IA, debe establecer una estrategia de recopilación y gestión de datos acorde con las políticas de seguridad y confidencialidad de su empresa.
Empleados sin formación
El tercer error que puede reducir el ROI de sus proyectos de IA generativa es la falta de competencias internas de los usuarios.
Un empleado que escriba indicaciones imprecisas, por ejemplo, puede obtener resultados superficiales que no le permitan mejorar la productividad. Peor aún, un empleado que no verifique las respuestas proporcionadas por la IA generativa puede pasar por alto casos de alucinación de la IA, lo que podría dar lugar a errores que perjudicarían a la empresa.
Imaginemos a un analista de redes del sector de las telecomunicaciones. Si solicita recomendaciones para optimizar la distribución del tráfico en una red de telefonía móvil, pero formula una petición vaga sin centrarse en un problema concreto, corre el riesgo de recibir sugerencias irrelevantes o incluso contraproducentes. Sin una verificación exhaustiva, estas recomendaciones podrían dar lugar a ajustes incorrectos, degradando la calidad del servicio y provocando un aumento de las quejas de los clientes, con consecuencias perjudiciales para la empresa.
Para evitar que la falta de competencias de los empleados repercuta negativamente en el ROI de sus proyectos de IA, puede poner en marcha diversas iniciativas de formación:
- Programas de formación estructurados , en línea o presenciales, adaptados al nivel de conocimientos de los empleados;
- Un programa de tutoría entre expertos internos y empleados recién llegados a la inteligencia artificial;
- Talleres prácticos en los que los empleados pueden trabajar juntos en casos de uso reales mientras reciben orientación;
- Una comunidad de aprendizaje en la que los empleados pueden compartir conocimientos sobre IA (preguntas, consejos, noticias, etc.) y mantener una dinámica de aprendizaje continuo;
- Seminarios y conferencias dirigidos por expertos para concienciar a los empleados sobre los retos, las oportunidades y las innovaciones relacionadas con la IA.
En última instancia, este proceso de aprendizaje debería permitir al personal elaborar instrucciones eficaces y desafiar a la IA para mitigar los riesgos de las alucinaciones de la IA. Pero eso no es todo. Estas iniciativas también deberían reducir la resistencia al cambio y ayudar a los equipos a comprender las oportunidades y los riesgos (seguridad de los datos, ética, etc.) asociados a la IA.
Casos prácticos para maximizar la rentabilidad de la IA
Dados los costes de las soluciones de IA generativa, es crucial identificar las áreas adecuadas para mejorar el rendimiento. Mozzaik ofrece varios ejemplos de casos de uso de IA generativa en empresas que pueden ofrecer un sólido retorno de la inversión.
Agilizar la gestión de incidencias de TI con un chatbot
La IA generativa mejora la gestión de las solicitudes de soporte informático, un caso de uso que puede ofrecer un buen retorno de la inversión. Por ejemplo, si su organización utiliza una intranet basada en Microsoft, puede implantar un chatbot con IA que responda al instante a los problemas de TI de los empleados.
En otras palabras, para agilizar la gestión de tickets de TI en su empresa, puede implantar un chatbot interno con IA que responda automáticamente a los empleados aprovechando la documentación técnica de su organización. El resultado, según un estudio realizado por Mozzaik con sus clientes, es una reducción del 50% en los tickets gestionados por el equipo de TI.
¿Cuál es el resultado? Su equipo de TI puede centrar sus esfuerzos en resolver problemas técnicos más complejos. Y lo que es mejor, con una resolución más rápida de los fallos y errores del sistema, todos los empleados de la organización son más productivos y la experiencia general de los empleados mejora considerablemente.
Mejorar la toma de decisiones mediante el análisis de datos
La mejora de los procesos de toma de decisiones es también un caso de uso de la IA generativa que puede proporcionar un fuerte retorno de la inversión.
Las soluciones de IA generativa pueden aprovechar la base de datos interna de la empresa y los datos externos para anticipar las tendencias del mercado, prever las necesidades de los clientes y formular recomendaciones estratégicas con una tasa de error reducida. De este modo, la IA permite a los responsables de la toma de decisiones y a los directivos tomar decisiones más informadas, aprovechar rápidamente las oportunidades, anticiparse a los riesgos y, en última instancia, obtener una ventaja competitiva frente a sus competidores.
En el sector industrial, por ejemplo, la inteligencia artificial puede mejorar las decisiones relacionadas con la optimización de la cadena de suministro. Analizando datos en tiempo real sobre producción, ventas, proveedores y mercado, la IA generativa puede estimar la demanda futura, optimizar los volúmenes de pedidos y los plazos de entrega, e incluso anticiparse a los problemas de la red logística antes de que surjan. Al basar sus decisiones en predicciones generadas por la IA, los directivos y gestores pueden así gestionar con mayor precisión, mejorar la eficiencia operativa y reducir costes.
Facilitar la búsqueda de documentos con RAG
Según un estudio realizado por ABBYY, el 57% de los empleados franceses tienen dificultades para acceder a la información que necesitan para trabajar cuando está contenida en documentos. Además, el 95% de los empleados afirma perder hasta 8 horas a la semana buscando información. No es de extrañar que el uso de la inteligencia artificial generativa para mejorar la búsqueda de documentos ofrezca una rentabilidad significativa.
Este caso de uso de la IA generativa en las empresas se basa en la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta técnica combina dos enfoques de IA: la recuperación de información de una base de datos y la generación de texto. En la práctica, la RAG permite que un modelo lingüístico como ChatGPT busque información en documentos y, a continuación, genere una respuesta en lenguaje natural basada en la información recuperada. La principal ventaja de la RAG es que ofrece resultados precisos y fiables. ¿Por qué? Porque se basa en fuentes específicas y no únicamente en datos generados a partir del entrenamiento del modelo.
Para las empresas, RAG representa una pequeña revolución. Permite a los empleados dedicar menos tiempo a buscar información en la documentación de su organización (informes, archivos, documentación técnica, etc.). Con RAG, los empleados pueden "consultar" un documento utilizando lenguaje natural y recibir respuestas formuladas también en lenguaje cotidiano. Se acabó leer los documentos uno por uno: basta con hacer una pregunta a su asistente de investigación, que accederá al instante a la información pertinente.
¿Le parece un poco abstracto? Imagina a un consultor que necesita verificar rápidamente cierta información para finalizar una presentación a un cliente, pero no está seguro de dónde encontrarla exactamente en la documentación de la empresa. Este empleado puede utilizar Genius by Mozzaik, su asistente de trabajo integrado en su Puesto de Trabajo Digital y potenciado por ChatGPT-4, para obtener la información deseada al instante. Todo lo que tiene que hacer es preguntar a su chatbot. El chatbot proporcionará entonces una respuesta precisa y fiable basada en fuentes internas. Y si nuestro profesional quiere revisar un largo estudio de varias docenas de páginas justo antes de una reunión, también es posible. La tecnología RAG puede resumir un documento o extraer sus temas clave en unos instantes. ¿Cuál es el resultado? Un aumento significativo de la productividad y una mejora de la experiencia de los empleados.
Acelerar la creación de documentos
La producción de contenidos es uno de los casos de uso en los que la IA generativa ofrece el mejor retorno de la inversión para las empresas.
Con la inteligencia artificial generativa, los empleados pueden acelerar su proceso creativo e incluso producir mejores contenidos. Soluciones como Genius by Mozzaik, por ejemplo, les ayudan a encontrar nuevas fuentes de inspiración sugiriéndoles ideas frescas basadas en sus proyectos anteriores. Genius by Mozzaik permite a los empleados desafiar sus ideas, empujándoles a innovar continuamente y superar las expectativas.
Este caso de uso se aplica a todos los equipos que crean documentos como informes, presentaciones, resúmenes creativos, programas de formación, artículos o publicaciones en redes sociales. El departamento de marketing, por ejemplo, puede aprovechar la IA para reducir el tiempo dedicado a producir descripciones de productos para el sitio web de la empresa. Pueden pedir a la IA generativa que analice imágenes de estos productos y genere los metadatos pertinentes.
¿Cuál es el ROI de la IA generativa en las empresas? Conclusiones.
Los modelos de IA generativa ofrecen una tecnología avanzada con una amplia gama de casos de uso, desde la creación de contenidos hasta la mejora de la toma de decisiones. Sin embargo, para lograr un buen ROI, las empresas deben minimizar los riesgos (mal encuadre del proyecto, datos desorganizados, falta de competencias) y centrarse en soluciones verticalizadas adaptadas a tareas específicas.
.svg)
