Los principales desafíos al integrar inteligencia artificial (IA) en nuestras compañías

En lo personal todos los cambios me resultan complicados, “aversión al cambio“ dicen algunos expertos. Quizás es basado en el miedo de dejar hábitos que hasta el momento me han funcionado, y también porque los cambios traen consigo readaptación y sobretodo me hacen sentir incomodidad. Sin embargo, con el paso del tiempo he entendido que  hay que atreverse porque es la única manera de evolucionar. 

Como líderes dentro de nuestras compañías, debemos hacer lo posible para transmitir a nuestros equipos que es importante cambiar, re-adaptarse y como lo decía uno de mis clientes hay que  re calcular constantemente.

Con toda esta avalancha de la IA, tengo la certeza que hay que abrazar el cambio y pronto. Pero también debo admitir que me ha despertado bastantes sentimientos. Les comparto algunos, quizás estén sintiendo algo parecido.

Siento temor de vernos enfrentados a algo muy poderoso y de lo cuál todos desconocemos cuál es el límite.

Me invade la nostalgia del recuerdo de cómo fuimos educados. Infinidad de teorías, mapas, autores, y fórmulas que tuvimos que memorizar, que hoy nos preguntamos ¿para qué?

Toco el territorio de la ansiedad cuando veo convivimos con la  “generación ansiosa”  alimentada en gran medida por el uso excesivo de la tecnología. Y ahora la IA. ¿Cuál será nuestro futuro?

Me invade la alegría aquella sensación de felicidad y positivismo intenso acerca de cómo podemos aprovechar todo esto para ser cada vez mejores y para que nuestros negocios crezcan como lo soñamos.

Dicho esto, las personas que trabajan en nuestras organizaciones, así como nosotros tienen emociones acerca de todo este tema de la IA, por ello debemos detectar cuáles son para trabajar en ellas y que sea más sencilla la apertura de la integración de la IA a nuestras formas de trabajo.

Éstas son algunas de las reacciones que he recopilado de lo que nos han manifestado nuestros clientes y algunos clientes potenciales cuando estamos en el proceso de entender sus dolores, para así saber cómo podemos ayudarles a integrar la IA en las áreas de trabajo de sus industrias:

1. Resistencia al cambio y falta de comprensión:

Muchos equipos tienen temor a que la IA reemplace sus roles o disminuya su relevancia, generando resistencia. Además, la falta de conocimiento sobre qué es la IA, cómo funciona y sus beneficios limita la apertura para siquiera entenderla. 

2. Calidad y gestión de datos:

La IA depende de datos precisos, completos y actualizados para generar insights útiles. Sin embargo, muchas organizaciones enfrentan problemas con bases de datos desorganizadas o incompletas, lo que afecta la efectividad de las soluciones de IA. Para los equipos, la respuesta usual, es que los datos siempre han estado así, han funcionado o no, y ahora venir a decir que no es la forma correcta les genera irritabilidad. 

3. Integrar inteligencia artificial con sistemas existentes

Las  compañías tienen plataformas como la intranet, plataformas de  CRM etc, y ven tremendamente complejo integrarlas a las soluciones con IA. Manifiestan que es mejor mantener todo igual, porque seguro todo esto de la IA costará mucho dinero.

4. Falta de transparencia y explicabilidad

Los modelos de IA, especialmente los basados en aprendizaje profundo, suelen funcionar como “cajas negras”, dificultando entender cómo se toman las decisiones o recomendaciones. Esta falta de transparencia puede generar desconfianza tanto en los equipos como en los clientes.

5. Costos y retorno de inversión 

La implementación de IA puede requerir una inversión significativa en tecnología, infraestructura y talento. Muchas empresas, especialmente pymes, dudan en hacer esta inversión sin una clara estrategia y métricas para evaluar el ROI.

6. Preocupaciones éticas y privacidad

El manejo de datos personales y privados de las compañías  plantea riesgos en cuanto a privacidad . Los equipos manifiestan no querer dejar su información confidencial en manos de la IA.

7. Medición y evaluación continua (especialmente para las áreas de ventas)

Determinar la eficacia y precisión de los modelos de IA es complejo. Puede ser difícil determinar métricas e implica un desgaste tener que realizar pruebas y ajustar continuamente las soluciones para asegurar que aporten valor real a las ventas.

Éstos son sólo algunos de los insights que he encontrado hasta ahora para integrar inteligencia artificial, sin embargo, muchos están basados en emociones como el miedo y la incertidumbre. Pero sobre todo por la falta de conocimiento. Cada uno de estos puntos tiene algo de razón, pero hay que educarse, informarse y asesorarse para saber cómo sobrepasarlos y entender que en un plazo inmediato los beneficios que trae a nuestras industrias son espectaculares.

La IA debe estar alineada con los objetivos comerciales y no ser una implementación aislada. Esto requiere que los líderes integremos la IA en la visión estratégica y que empecemos a dar ejemplo integrándola en nuestras compañías de manera que con certeza podamos aconsejar a otros para que hagan lo mismo.

Debemos trabajar en la gestión del cambio cultural, la calidad y privacidad de los datos, la capacitación del equipo, la transparencia de los modelos y la integración tecnológica. Superarlos implica un enfoque estratégico, formación continua, ética y una comunicación clara para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la mejora de procesos comerciales y la consecución eficiente de clientes potenciales o el impacto particular que necesite tener cualquier otra área dentro de las organizaciones.

En el próximo artículo hablaré sobre cómo podemos trabajar éstos insights y compartiré algunos tips clave para integrar la IA en áreas comerciales y de ventas.

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