El avance de la inteligencia artificial, en los entornos empresariales ha intensificado su adopción como herramienta para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de información y mejorar la toma de decisiones. No obstante, especialistas advierten que su implementación sin una estrategia sólida, datos verificados y supervisión humana puede limitar su impacto e incluso generar riesgos operativos y reputacionales.
De acuerdo con Peter Kroll, country manager de Novacomp México, uno de los principales retos, en el uso de la IA generativa es la calidad de la información con la que se entrenan los modelos. El directivo indicó que el principio “basura entra, basura sale”, formulado desde los inicios de la computación, sigue vigente en la actualidad y cobra mayor relevancia ante la automatización de procesos críticos. En ese sentido, subrayó la necesidad de que las empresas establezcan esquemas permanentes de revisión, validación y gobernanza de datos para evitar decisiones basadas en información errónea.
La IA como complemento del trabajo humano
La discusión sobre los límites de la IA no es nueva. Desde la década de 1950, con los trabajos de Alan Turing y John McCarthy, el desarrollo de máquinas capaces de “pensar” estuvo acompañado de cuestionamientos sobre el rol del ser humano. Para Kroll, esta perspectiva histórica permite entender que la inteligencia artificial debe concebirse como un complemento del trabajo humano y no como un sustituto, especialmente en ámbitos donde el criterio, la ética y la responsabilidad son determinantes.
En el plano económico, el crecimiento de la IA ha generado expectativas relevantes. De acuerdo con el reporte The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy, de IDC, los proyectos de inteligencia artificial podrían alcanzar un impacto de 19.9 billones de dólares y aportar alrededor del 3.5% del PIB mundial hacia 2030. Sin embargo, el directivo advirtió que este potencial solo será alcanzable si las organizaciones cuentan con modelos de monetización claros, una visión de largo plazo y preparación ante posibles regulaciones relacionadas con privacidad de datos y uso ético de la tecnología.
“Los proyectos de inteligencia artificial deben tener una estrategia de monetización clara que justifique su inversión a largo plazo, además de considerar desde el inicio las restricciones regulatorias, la privacidad de los datos y las implicaciones éticas que conlleva su uso”, señaló Kroll.
Datos, automatización y gestión de riesgos
Otro de los ejes críticos en la adopción de la IA es la gestión de la información. El acceso a big data ha permitido a las empresas obtener datos en tiempo real sobre consumidores, mercados y desempeño operativo, mientras que la automatización libera a los colaboradores de tareas repetitivas. No obstante, Kroll enfatizó que los datos, por sí solos, no generan valor si no están acompañados de inteligencia y contexto. “Datos sin inteligencia no son datos. La información no verificada o de baja calidad puede conducir a resultados erróneos y decisiones equivocadas, afectando directamente a las operaciones de las organizaciones”.
A pesar de sus beneficios, la adopción de la inteligencia artificial enfrenta obstáculos internos, como la resistencia al cambio y la falta de capacitación. A ello se suman las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de la información, que obligan a las empresas a ser transparentes en el manejo de los datos y a fortalecer sus mecanismos de protección. En este punto, Kroll sostuvo que la confianza de los usuarios y clientes depende en gran medida de cómo se implementan estas tecnologías.
Finalmente, el directivo destacó que el éxito de la inteligencia artificial no depende únicamente de la tecnología, sino de las capacidades humanas que la rodean. “Para que exista una relación efectiva entre la inteligencia humana y la artificial, las empresas deben desarrollar equipos especializados, con un entendimiento profundo del negocio, del mercado y de las necesidades de los usuarios. Solo así es posible construir soluciones realmente centradas en el cliente y con impacto sostenible”.
