La práctica totalidad de las empresas
está utilizando de alguna u otra forma la Inteligencia Artificial en
alguno de sus procesos de negocio. De eso no hay duda, pero ¿qué valor
aporta realmente esta tecnología que está en boca de todos desde hace ya
algunos años y cómo podemos garantizar que ese valor sea sostenible?
Durante los últimos años, la conversación sobre IA se ha centrado en
las promesas de la tecnología: automatización masiva, reducción de
costes, generación de nuevos productos o servicios, e incluso
disrupciones completas de modelos de negocio.
Sin
embargo, la experiencia reciente demuestra que el verdadero impacto no
proviene únicamente de la innovación técnica, sino de la forma en la que
la IA se integra en los procesos empresariales y se gestiona bajo
estándares claros.
En una encuesta realizada por FICO a más de
250 ejecutivos de grandes compañías de distintos sectores, más de la
mitad (56,8 %) afirmó que definir estándares tales como mitigación de
sesgos, análisis del rendimiento o manejo seguro de los datos para una
puesta en marcha responsable de la IA es un factor clave de generación
de valor, frente a un 40 % que pensaba que el disruptor para el ROI
sería la IA Generativa.
Este dato refleja un cambio cultural
importante: la IA responsable ya no se percibe como un marco de control
externo, sino como un habilitador directo del retorno de inversión y,
sin embargo, sólo el 12,7 % de los CIO o CTO de estas organizaciones
admiten contar con este tipo de estándares operativos relacionados con
la IA.
La IA ya no es el futuro
Tenemos que
aceptar que la IA ya no es una inversión orientada al futuro. Es una
realidad operativa, que está generando retornos tangibles e impulsando
la próxima generación de innovación. Pero también tenemos que tener
claro que aprovechar todo el valor de la IA precisa de más que de
mejores modelos.
Requiere estándares
sólidos que definan cómo desarrollar, desplegar y supervisar la IA;
sistemas robustos que aseguren transparencia y trazabilidad; y
colaboración para evitar silos y promover el escalado sin fragmentación
tecnológica.
Por eso mismo, en todas las industrias, los
líderes en IA están llegando a la misma conclusión. Los verdaderos
diferenciadores no son los avances en generación de texto o síntesis de
imágenes. Más bien, son estructurales: procesos empresariales sólidos,
estrictos estándares de gobernanza de IA, mejores canales de
comunicación inter departamental y una plataforma unificada que facilite
todos estos elementos a la vez.
Es decir, el hype tecnológico está cediendo terreno al pragmatismo empresarial con un enfoque basado en la IA responsable y, sin embargo, sólo el 7 % de las organizaciones encuestadas por FICO admiten haber adoptado completamente este tipo de estándares.
En otras
palabras, para la mayoría de las empresas, una vez que los modelos se
llevan a producción, se dejan libres y sin control. Esto claramente se
escapa de un enfoque responsable del uso de la IA.
La IA responsable elimina riesgos
Las organizaciones que invierten en auditoría de modelos, detección de
sesgos y explicabilidad no solo están mitigando riesgos: se están
posicionando para liderar. Y los datos sugieren que invertir más
recursos en la puesta en marcha de estándares de IA responsable, en
lugar de centrarse en la IA autónoma o generativa, dará grandes
dividendos a largo plazo.
Es decir, para muchos la IA
responsable está pasando de ser un principio abstracto a convertirse en
un imperativo operativo. Mientras que las primeras olas de adopción de
IA se centraron en la experimentación técnica y la novedad generativa,
los líderes actuales están recalibrando su enfoque.
En
esta transición hacia la madurez, la confianza y la responsabilidad se
convierten en la verdadera moneda de cambio. Los ejecutivos ya no
preguntan únicamente "¿qué puede hacer la IA?", sino "¿cómo integramos
la IA en el negocio para generar valor medible, confiable y
sostenible?".
De hecho, cuando preguntamos a estos ejecutivos,
que eran en su mayoría CIO o CTO, qué esperan de la IA en los próximos
18 meses y cómo van a medir su ROI, el 60 % señaló que la prioridad de
inversión sería la IA para toma de decisiones, pero haciendo hincapié en
la explicabilidad, trazabilidad e integración con la lógica
empresarial.
Esta cifra nos da información sutil pero
significativa. En lugar de perseguir innovaciones de IA de vanguardia
por sí mismas, las organizaciones están cada vez más centradas en
incorporar la IA en procesos operativos centrales de forma segura,
confiable y con un impacto demostrable.
Es decir, la industria está llamada a entregar valor consistente, no a explorar proyectos científicos de IA.
Lo que se espera de la IA: más colaboración con los humanos
Un patrón similar aparece al analizar los principales impulsores de
innovación en IA para los próximos cinco años. La colaboración humano-IA
se considera la perspectiva más interesante de innovación futura para
un 44,5 % de los encuestados, seguida muy de cerca por la adopción de IA
responsable con protocolos de auditoría en su uso (44 %).
Las soluciones en tiempo real y las experiencias mejoradas para clientes también generaron altos niveles de entusiasmo.
Se busca, pues, un reconocimiento que garantice que la promesa a largo
plazo de la IA no reside solo en la automatización, sino en la
ampliación de las capacidades humanas.
Aunque cada vez se presta más atención a la IA generativa y a la IA autónoma, el mayor nivel de optimismo se encuentra en potenciar a las personas con IA tradicional dentro de marcos responsables y auditables.
Y más allá de eso, es necesario que los equipos profesionales también trabajen de forma colaborativa: en demasiadas ocasiones, vemos cómo los responsables de datos funcionan en silos independientes de los responsables del negocio, de los usuarios finales o de los directores de riesgo.
Según el estudio de FICO,
un 72 % de los directores de analítica y de IA encuestados admiten que
en sus respectivas organizaciones al colaboración entre los equipos de
tecnología y de negocio es un verdadero desafío.
Aún es
temprano para declarar el fin del dominio de la IA generativa en las
conversaciones de directorio. Pero los datos sugieren que las
organizaciones con visión de futuro son cada vez más cautelosas respecto
a apostar en exceso por el potencial sin contar con un plan de
implementación empresarial medible y una generación de valor confiable y
sostenida.
La IA autónoma (es decir, la que precisa de mínima
supervisión humana), por ejemplo fue seleccionada solamente por 1 de
cada 10 encuestado como un impulsor de innovación futura, y muchos la
citaron como un serio riesgo de ROI, debido a preocupaciones sobre
imprevisibilidad, inestabilidad e inmadurez técnica.
En
resumen, estamos asistiendo a un paso decisivo hacia la madurez de la
IA. La IA responsable no es solo una medida de protección: se está
convirtiendo en un diferenciador estratégico.
Quienes construyan sistemas de IA con ética incorporada, supervisión alineada e integración transversal no solo estarán en posición de escalar, sino que también se estarán preparando para una ventaja competitiva a largo plazo.
(*) Director de analítica de FICO
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