La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una importante herramienta capaz de replicar muchas de las actividades que realiza la mente humana, pero de manera más eficiente y veloz. Según los resultados de la última Encuesta Global de McKinsey sobre la IA, desde 2017, su adopción se ha más que duplicado y las áreas específicas en las que las empresas le atribuyen valor ha evolucionado, aunque desde entonces, la proporción de organizaciones que la usan se ha estancado entre el 50% y el 60%.
Los beneficios de la IA abren un mundo de oportunidades. En el entorno empresarial, por ejemplo, agrega valor al mejorar la productividad en procesos de venta, optimiza la atención al cliente en sitios web y aplicaciones móviles, y facilita la toma de decisiones, entre otros. De igual manera, brinda ventajas a emprendedores, startups y scaleups, al acelerar la velocidad con la que podrán ejecutar muchos de sus procesos y proporcionar experiencias más fluidas y conversacionales.
Sin embargo, esta herramienta no se centra exclusivamente a la automatización de tareas, también impulsa la creatividad, fomenta el desarrollo del pensamiento crítico y brinda oportunidades de ocio, porque a diferencia de lo que se cree, esta no limita la creatividad, sino que la libera y potencia.
Sin duda, las estructuras de las empresas actuales se van a transformar en función de las capacidades de la IA, así como las de las nuevas compañías, que nacerán pensando en cómo pueden ser más eficientes y ágiles a través de esta. Esto a su vez, tendrá un mayor atractivo financiero para los emprendedores. Además, el pensamiento creativo y la originalidad al interior de las empresas, sin duda, contribuye a la creación de un espacio para la experimentación y la toma de riesgos, que debiese ser parte del ADN de todas las culturas organizacionales.
No obstante, su adopción también conlleva una serie de desafíos. El primero es entender bien los límites de IA sobre todo de la generativa (GPT) y no sobrevalorar –como hemos apreciado últimamente– su capacidad de resolver todos los problemas empresariales. Otra arista importante a profundizar es la infraestructura, pues los grandes modelos de lenguaje cada vez tienen más parámetros y requieren de un ámbito de acción que permita entrenarlos y ejecutarlos en tiempos adecuados. Asimismo, la investigación de técnicas y el uso de IA aplicado a las empresas está en una etapa de constante exploración, por lo que el modelo usado en la actualidad puede quedar obsoleto en tan solo meses.
Por último, y quizás lo más central, es la calidad de los datos para poder entrenar los modelos certeros. Si la calidad de éstos es insuficiente, los modelos tendrán errores y no se generará las eficiencias proyectadas. No podemos pensar que la IA es magia, ni la solución a todos nuestros problemas.
Lo que sí sabemos es que el estado del arte en relación a los alcances de la IA también es un desafío enorme, donde todavía existe mucho desconocimiento sobre lo que es, sus limitaciones y posibilidades de desarrollo. Y si bien los emprendedores somos early adopters de estas nuevas tecnologías, estamos en una posición privilegiada para aprovechar al máximo su potencial y beneficios en esta nueva etapa de su desarrollo, pues la calidad de lo que obtengamos de la IA a futuro depende de la calidad de las bases que sentamos hoy.
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