Trampas en la adopción de la IA en las empresas

En los últimos años han surgido variados estudios y encuestas nacionales e internacionales sobre la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en las empresas. Sin embargo, cuando se revisan sus detalles, uno se puede dar cuenta de que la mayoría simplemente utiliza herramientas de IA tales como ChatGPT, Copilot, Gemini, etc, que en general pueden ser útiles para generación de contenidos y/o productividad personal, pero no para abordar los problemas de negocios.

A esto se suman varias prácticas de las empresas que son preocupantes: no entienden sus propios problemas ni las tecnologías de IA, no existe diagnóstico que justifique la adopción de IA, etc.

Un reciente estudio de investigadores del MIT en EEUU, cuyos principales hallazgos se publicaron en la revista Fortune revela que aunque las tecnologías de IA generativas (GenAI) son promisorias para las organizaciones, casi el 95% de los pilotos de IA generativa en las empresas estaban fracasando en obtener los resultados esperados. La investigación está basada en 150 entrevistas con líderes empresariales, 350 trabajadores y el análisis de 300 implementaciones de IA.

Así, cerca del 5% de los pilotos que incorporan IA logran acelerar la recuperación de la inversión en forma relativamente rápida. En este pequeño grupo se encuentran algunas empresas que han visto retornos de hasta 20 millones de dólares al año.

Interesantemente, la falla en el restante 95% no se relaciona a la calidad de las tecnologías o modelos de IA, sino a la brecha de aprendizaje para las herramientas y organizaciones: muchos líderes usualmente responsabilizan a las regulaciones o el rendimiento de los modelos.

En este sentido, el estudio muestra que una de las varias falencias es la integración empresarial y la asignación de recursos. Herramientas genéricas como Copilot, o ChatGPT que pueden ser buenas para uso individual se estancan a nivel empresarial puesto que no aprenden ni se adaptan a los flujos de trabajo.

Además, más de la mitad del presupuesto para implementar tecnologías de IA generativa se enfocan en herramientas de ventas y marketing, mostrando una gran desalineación con el foco de los retornos reales en tareas de automatización: eliminar la externalización de procesos de negocios, reducir costos externos, y agilizar las operaciones, entre otros.

¿Qué lecciones y/o buenas prácticas podemos aprender de todo esto?

En base a mi propia experiencia asesorando a empresas en Chile y en el exterior, sería bueno que las empresas tengan las siguientes consideraciones en mente para dar sus primeros pasos en una adopción exitosa de IA:

– Existe un mayor foco en las tecnologías que en los problemas de negocio que se deben resolver.

– No se realiza diagnóstico ni análisis alguno de los propios procesos de negocios que se van a intervenir con IA. Realizar esto podría no sólo ahorrar recursos sino que hasta tiempo en la adopción.

– Con el afán de mostrarse “innovadoras”, muchas empresas fuerzan la incorporación de IA sin real justificación ni estudio de impacto. Es muy frecuente encontrarse con organizaciones cuya instrucción es clara “…y debe tener IA”, con las consecuencias negativas de dichas decisiones a la vista.

– Una de las claves del éxito en la incorporación de varias herramientas tecnológicas es su evaluación previa al despliegue. Lamentablemente, en muchos casos de pilotos de IA empresariales no existe evaluación adecuada, por lo que estos no escalan a producción. Frecuentemente, se evidencia a equipos de áreas tecnológicas que prueban de manera informal una herramienta un par de veces. Luego, generalizan los resultados y ponen las tecnologías en producción. Hemos sido testigos de cómo está mala práctica ha traído no sólo consecuencias técnicas negativas, sino que hasta efectos legales.

– Se automatizan procesos incluso despidiendo trabajadores debido a una supuesta mejora en productividad. Sin embargo, en muchos casos no existe una evaluación exhaustiva de algún incremento en productividad o reducción de costos significativa. Una situación reciente es la de una empresa canadiense que despidió a todo su equipo de desarrollo de software aludiendo al supuesto incremento de productividad a raíz de la automatización con IA. Posteriormente, la empresa se dio cuenta que ello era falso, y tuvo que contratar a un nuevo equipo de desarrollo.

– Muchas empresas están utilizando variadas herramientas de GenAI, sin obtener los resultados esperados. La real adopción de IA va más allá de la mera implementación de herramientas tecnológicas pues se requiere buenos diagnósticos, análisis de procesos, evaluación, gestión del cambio, gestión cultural y capacitación, entre otros aspectos.

– Transformar una organización en una donde la IA está en primer lugar y mueve el negocio (AI-First) requiere de una estrategia acorde al nivel de madurez de la organización, y con los incentivos adecuados. Algún tiempo atrás, una empresa local se quejaba porque a pesar de que había adquirido una buena tecnología para atención a clientes, no había cumplido las expectativas. Cuando pregunté cuál era el incentivo para que el personal utilice dichas tecnologías, la respuesta fue “ninguno”. Posteriormente, cuando pregunté cómo ellos estaban seguros de que dichos trabajadores no podrían sentirse amenazados por el reemplazo laboral, la respuesta fue “no habíamos pensado en ello”.

Finalmente, quizás la verdadera transformación y adopción, pasa por un cambio fundamental arraigado por una cita célebre de Albert Einstein: “No se puede resolver un problema desde el mismo nivel de conciencia que lo creó”.