Seis claves para aplicar la inteligencia artificial en tu empresa y hacerla más competitiva

Las empresas que desean introducir la inteligencia artificial (IA) en su modelo de negocio con éxito y en claro afán de mantenerse competitivas, deben tener en cuenta seis aspectos para lograrlo.

El profesor de EAE Business School, Ángel Barbero, ha analizado dichos aspectos y considera que es esencial entender “la obligación que supone una estrategia de IA de involucrar múltiples perfiles, trabajar de forma interactiva, ágil, y en aprendizaje continuo, con tecnologías rápidamente cambiantes, es el paradigma perfecto de lo que supone la innovación y el cambio que todas las empresas tienen que abrazar en los próximos años”.

1. Datos: los mejores siempre. “En cuanto se profundiza algo en la IA, uno se da cuenta de que los datos son críticos para el éxito de estos proyectos” señala Barbero. Agrega que los datos son clave para abordar estos proyectos “no sólo respecto a su calidad, sino también a su diversidad, su evolución temporal, los sesgos que habitualmente contienen, su origen, su sensibilidad, ya que todo ello puede ser el origen de los problemas más importantes, pero también la base de su potencial éxito” advierte.

2. Modelos de negocio. Hay que asumir que aún no somos capaces de anticipar todo el potencial que ofrece la IA para el desarrollo de nuevos servicios y negocios relacionados con ella en las empresas. La propia evolución nos irá dando las claves, lo que nos obligará a estar constantemente observando y probando para cambiar, "incluso nuestra propia esencia como empresa”, señala el profesor de EAE Business School.

3. Modelos de innovación: con sentido. Las empresas se han lanzado a la transformación digital desde hace algunos años, pues es el faro que lo alumbra todo ahora, pero “en muchos casos cuesta abajo y sin frenos, y en otros solo como maquillaje sobre estructuras aún del siglo XX. Si una empresa no tiene un buen modelo de cambio e innovación, tiene altas probabilidades de fracaso”.

4. Los modelos éticos: no pueden faltar nunca. La inteligencia artificial nace de los datos y de los algoritmos y “enseñanzas” que aportamos los humanos. Ello implica que todos nuestros sesgos y modelos éticos se trasladan e incluso se magnifican una vez gestionados por una máquina. “Es urgente una reflexión conjunta sobre ello para definir una base sólida que evite desviaciones peligrosas, incluso mediante un código ético específico, y las empresas deben tener una sólida base ética antes de lanzar este tipo de proyectos”.

5. La tecnología: evolución constante. Aunque es cierto que casi todas las tecnologías involucradas en este campo han avanzado enormemente en los últimos años, aún queda mucho por recorrer y en algunos casos podemos considerarnos aún a los albores de tecnologías más evolucionadas. Lo mejor está aún por llegar y tendremos que abordarlo y evolucionar con las tecnologías que surjan, si queremos que nuestros proyectos de IA en la empresa tengan éxito a mediano y largo plazo.

6. La legislación. “El reto ético debe tener su correspondencia en nuevos modelos legales que incorporen elementos que hasta ahora nunca se habían tenido en cuenta, como la relación entre las IA y sus creadores/dueños/usuarios, nuevos modelos de evaluación, etc. ¡Anticípate a la ley e implanta un código ético en tu empresa en referencia a estos proyectos!”, concluye el profesor de EAE Business School.