Adoptar la IA

La inteligencia artificial ha creado una situación muy paradójica. Según encuestas realizadas por destacados expertos (Gartner, 2023, McKinsey, 2024) los directivos en un gran porcentaje (80 %) afirman que esta tecnología, la automatización y la analítica serían cruciales en sus actividades en los próximos años, pero solo el 20 % de ellos la utilizan en sus labores diarias. Su adopción viene en constante aumento (el 72 % de estas organizaciones informan emplear IA en al menos una función) pero se ha comprobado que sigue existiendo una importante brecha entre esta y la creación de valor con estas herramientas.

Todo esto ratifica el hecho que el éxito de la IA depende no solo de sus capacidades, que cada día son más avanzadas, sino también de la disposición de las personas para su verdadero aprovechamiento. Estas mismas investigaciones muestran que la IA no tiene un gran éxito entre los usuarios, la mayoría son pesimistas sobre la manera en que ella incidirá en sus quehaceres en el futuro inmediato: hay temor respecto a la pérdida de empleos, igualmente se piensa que ha incrementado la posibilidad de que los datos personales sean usados de forma maliciosa por delincuentes, y peor aún, un significativo porcentaje de los encuestados consideran que en algún momento atacará a la humanidad.

Ante este panorama tan complejo e incierto, lograr que tanto empleados como clientes experimenten con ella de una manera voluntaria, entusiasta y exhaustiva, es un reto inmenso.

Estos mismos estudios han encontrado que la resistencia a la IA se debe a algunos factores como: la percepción de que es demasiado opaca, insensible, rígida e independiente, y que interactuar con humanos es preferible. Comprender estos componentes es clave para estar en capacidad de diseñar intervenciones que aumenten su acogida dentro de las empresas y entre los consumidores en general.

Se piensa que los algoritmos de aprendizaje automático propios de la IA son como “cajas negras” indescifrables para los usuarios. Esta circunstancia frustra la natural tendencia de las personas hacia el conocimiento y la comprensión, particularmente cuando los resultados son inciertos o inesperados.

Aunque se tiende a atribuirle algunas capacidades humanas, no se cree que las máquinas puedan experimentar emociones y, por lo tanto, hay escepticismo respecto a que pueda realizar tareas subjetivas que muy posiblemente requieren capacidades emocionales. Esto dificulta ostensiblemente la aceptación de tecnologías que ya pueden realizar esto con la misma habilidad que los humanos.

A menudo se piensa que es rígida y poco apta para adaptarse y evolucionar, esta creencia puede provenir de experiencias pasadas con máquinas como dispositivos estáticos que realizan funciones limitadas, esto disminuye la confianza en ella y genera inquietudes sobre su efectividad en nuevos escenarios. Se desconoce la capacidad de aprendizaje adaptativo que tiene.

De igual manera, se cree que es demasiado autónoma. Los humanos, desde pequeños, se esfuerzan por gestionar su entorno para lograr sus objetivos. Los instrumentos de IA que hacen sus tareas sin intervención humana parecen ser muy amenazantes.

Se ha advertido, por otra parte, que, teniendo en cuenta distintos factores, como la comodidad anticipada al interactuar con vendedores humanos o robots, la disposición a visitar las tiendas donde trabajan, y el nivel esperado de servicio al cliente, se prefiere sistemáticamente a los humanos. Esto debido muy probablemente a la creencia, en ocasiones generalizada, de que los robots carecen de conciencia humana y de la capacidad de comprender el significado.

Todos estos elementos ratifican que no importa cuanto dinero se invierta en IA, los directivos deben considerar todas esas barreras psicológicas. Hay que actuar con cautela y ayudar tanto a clientes como empleados a superarlas.

Los fracasos en la adopción de la IA sin resultados tangibles pueden deberse a un nivel más global, a desafíos como la calidad de los datos, la resistencia al cambio y la falta de apoyo de los líderes.

Los modelos de IA dependen de datos de altísima calidad, muchas empresas no los gestionan de la manera más adecuada. Se requiere, por lo tanto, un marco de gobernanza robusto de los mismos, al igual que mucha inversión en herramientas de limpieza e integración, garantizando en todo momento su privacidad y ética.

En cuanto al factor humano, y sus inquietudes y temores, hay que hacer capacitaciones integrales adaptadas a los distintos roles, estas deben dirigirse a mostrar logros rápidos y tangibles que generen confianza y entusiasmo para todas las partes interesadas. Involucrar a la gente en la implementación fomenta la pertenencia y reduce la resistencia, la coordinación entre las áreas funcionales es clave. La IA debe mejorar la productividad sin añadir complejidad.

La IA debe resolver problemas críticos que los clientes realmente valoren y que apunte realmente a sus principales inquietudes. Por tal motivo hay que seleccionar los casos de uso más eficaces para materializar su potencial transformador.

Finalmente, y sin necesariamente ser exhaustivo en este campo, el apoyo continuo de los gerentes es esencial para el éxito de la IA. Estos deben fomentar activamente una cultura de innovación y experimentación. De hecho, deben dar ejemplo, interactuando directamente con sus herramientas y así demostrar su potencial, pero al mismo tiempo garantizar entornos seguros de aplicación para todo el personal.

Son muchos temas que se deben abordar, pero en todo caso se requiere enfrentar todas esas barreras frente a la IA con planeación estratégica y alineación cultural para aprovechar todo el poder de esta valiosa herramienta que evidentemente implica una transformación muy significativa en todos los sectores.