La inteligencia artificial (IA) cambia el trabajo. Muchas empresas encuentran dificultades en su adopción que pueden socavar el éxito de la incorporación de estas nuevas herramientas a sus procesos. Comprender estos obstáculos ayuda a las organizaciones a aprovechar la IA manteniendo la eficiencia.

El reto de la formación continua

El rápido desarrollo de la IA crea nuevos retos para los profesionales y las empresas. Los trabajadores temen ser sustituidos por la IA. Sin embargo, la IA funciona como una herramienta de potenciación, no de sustitución, mediante:

• Automatización de tareas repetitivas
• Espacio para actividades estratégicas
• Ayuda a la toma de decisiones con datos

Presentar la IA como una herramienta de colaboración reduce la resistencia y fomenta la adopción de esta tecnología. Sin duda, algunas tareas desaparecerán con el tiempo, pero afortunadamente sólo las más tediosas. En realidad, esto implica no solo una adopción de la tecnología dentro de los procesos, sino un cambio total de los mismos. En definitiva, la diferencia entre digitalización y transformación digital. Insight: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Protección de datos y seguridad

La privacidad y la seguridad son obstáculos importantes. Las empresas deben, o deberían, proteger los datos sensibles garantizando la exactitud de los sistemas de IA. Los riesgos de brechas e información incorrecta exigen:

• Controles de seguridad periódicos
• Evaluación de proveedores
• Protocolos de protección de datos

En particular, la adopción de "filtros automáticos' en la gestión de los datos más sensibles, y el uso de sistemas dedicados en el caso de la gestión o el análisis de la totalidad de los datos corporativos, es fundamental, no sólo por una cuestión de seguridad, sino también para evitar "regalar" datos muy valiosos a terceros. Sin embargo, como ha ocurrido antes en otros contextos, este tipo de atención seguirá siendo el enfoque "ilustrado" de sólo unas pocas organizaciones. En resumen, cada cual hace lo que quiere, consciente de las contrapartidas que conllevan las distintas opciones.

He aquí una breve lista de puntos clave

Gestión de la resistencia al cambio

La adopción requiere estrategias de gestión que incluyan:

• Comunicación de beneficios
• Formación continua
• Coaching práctico
• Gestión de la información

Enfoque descendente

Los responsables de la toma de decisiones necesitan pruebas del valor de la IA. Estrategias eficaces:

• Mostrar casos de éxito de competidores
• Proyectos piloto de demostración
• Métricas claras del ROI
• Demostrar la implicación de los trabajadores

Gestionar las limitaciones presupuestarias

La falta de presupuesto e infraestructuras dificulta su adopción. Las organizaciones pueden:

• Empezar con proyectos contenidos
• Ampliar en función de los resultados
• Asignar recursos cuidadosamente

Aspectos jurídicos y éticos

La aplicación debe tener en cuenta:

• Imparcialidad y equidad
• Cumplimiento de la normativa
• Normas de uso responsable
• Seguimiento de la evolución legislativa

Actualización continua

Las organizaciones deben:

• Seguimiento de la evolución de la situación
• Participar en comunidades sectoriales
• Utilizar fuentes fidedignas

Perspectivas

La adopción efectiva requiere:

• Enfoque estratégico
• Atención al cambio organizativo
• Alineación con los objetivos y la cultura de la empresa
• Centrarse en el valor práctico

El cambio efectivo mejora las operaciones y la capacidad de la mano de obra mediante opciones específicas y sostenibles.