La implementación del cambio organizacional requiere la aceptación de todos los departamentos. Sin defensores, incluso los cambios más necesarios corren el riesgo de fracasar. Ninguna herramienta ejemplifica esta intersección entre lo esencial y lo angustioso como la IA (Inteligencia Artificial). Todas las empresas tienen tanto ávidos adoptantes como detractores indecisos.
Si bien es cierto que la IA no es una herramienta sencilla de implementar, muchas de las reservas más comunes en torno a ella a menudo se reducen a malentendidos sobre sus capacidades. Para asegurarnos de que las empresas evalúan las soluciones de IA de la manera correcta, hemos identificado cuatro conceptos erróneos comunes sobre la IA para desmentirlos. Con esta nueva comprensión, sus departamentos mostrarán mucho más entusiasmo por integrar la IA en su flujo de trabajo diario.
Concepto erróneo #1: La IA tomará trabajos humanos
La principal preocupación que se siente en todas las industrias es cómo la IA afectará los trabajos de la fuerza laboral existente. Los trabajadores de almacenes en todo Estados Unidos están expresando su preocupación de que los "robots" les "roben" sus trabajos.
La IA puede, y debe, aliviar algunas responsabilidades de los puestos de trabajo a lo largo de la cadena de suministro. Tareas que llevan demasiado tiempo sin el poder del aprendizaje automático, aquellas que son demasiado monótonas o peligrosas para dejarlas en manos de personas valiosas. Todos estos son perfectos para la IA.
El miedo a que la IA se haga cargo del trabajo significativo que la gente disfruta proviene de ver a las empresas implementar la IA sin una estrategia bien pensada. Como toda solución, la IA debe tener un propósito y una razón. Las empresas manufactureras, por ejemplo, necesitan la IA para destacar la información de infinitas fuentes de datos. Pero la decisión final debe incluir la perspectiva y la experiencia de las personas que trabajan en esos almacenes.
Concepto erróneo #2: la calidad y la gestión de datos es una pesadilla
Otro estribillo común a lo largo de la conversación sobre la IA es "basura que entra, basura que sale". La advertencia describe los datos utilizados para impulsar varias soluciones de IA. Si los datos que se utilizan en los distintos algoritmos no son precisos, actualizados y relevantes, los resultados que sugiere tampoco lo serán.
El solo hecho de pensar en limpiar y gestionar el volumen de datos necesarios para obtener información valiosa de la IA pone nerviosos tanto a los ejecutivos como a los empleados. Si bien no podemos decir que este temor sea completamente infundado, la limpieza de datos no es un obstáculo insuperable.
Si la gestión de datos es una reserva principal que impide que su organización adopte soluciones de IA, considere las plataformas con las que se asocia. Los expertos que crean las herramientas de IA y los profesionales que entrenan a su equipo deben darle confianza para usar la IA de manera efectiva. Elija soluciones que fomenten las relaciones continuas para que la gestión de datos sea más fácil desde el primer día.
Concepto erróneo #3: no hay suficiente experiencia interna para aprovechar al máximo la IA
Del mismo modo, una tercera razón común por la que las empresas se resisten a adoptar herramientas de IA es porque carecen de experiencia interna. La IA es una herramienta poderosa que muchas personas no entienden. La preocupación es que las empresas inviertan mucho en una herramienta que los empleados abandonan por frustración.
Al igual que un nuevo idioma, el aprendizaje de la IA es un proceso interminable. Los expertos de hoy en día se encuentran con nueva información todo el tiempo. Sus empleados no serán diferentes. Pero, si nos permitiéramos ignorar cualquier cosa que no se entendiera de inmediato, es probable que la cadena de suministro en sí misma no existiera. Definitivamente no en su forma moderna.
Preocuparse de que su organización no tenga suficiente experiencia interna es el miedo más razonable. Pero también es la mejor razón para empezar. Las capacidades de la IA se volverán más complejas a medida que pase el tiempo. La mejor estrategia para mantenerse competitivo es comenzar a aprender todo lo que puedas ahora mismo.
Concepto erróneo #4: Las herramientas de IA exponen a las empresas a los riesgos de seguridad
Por último, las empresas dudan en adoptar herramientas de IA debido a la seguridad de los datos.
Cualquier empresa que maneje cualquier cantidad de datos debe utilizar las mejores prácticas para la privacidad y seguridad de los datos. Construir una base de confianza no es negociable tanto para las empresas como para los clientes. Pero para actualizar las mejores prácticas a un enfoque proactivo, la IA es lo que puede ayudar a una empresa a mantenerse segura.
Las herramientas de IA pueden automatizar la detección y prevención de amenazas. Puede sugerir acciones para que los equipos de TI tomen medidas de seguridad.
