Los 6 mitos de la IA (por ahora)

La IA generativa se diferencia de otras tecnologías emergentes en muchos aspectos.

¿La diferencia más importante?

A menos de un año de que apareciera en los medios de comunicación, la IA generativa ya exige que los líderes empresariales se cuestionen fundamentalmente cómo se realiza el trabajo y cómo se gestionan sus negocios.

El impulso a la productividad y la satisfacción de los empleados es significativo, pero la siguiente parte es donde llegará el verdadero retorno de la inversión para ayudar a las personas a trabajar de manera más inteligente y concentrarse en esfuerzos de mayor valor.

Ese mismo modelo de IA generativa, con un poco de refinamiento, puede completar otros formularios para otros usos, como adquisiciones, cuentas por pagar y solicitudes de propuestas. También puede proporcionar acceso a preguntas y respuestas sobre datos e información sobre otras funciones, incluidas finanzas, cumplimiento, recursos humanos y gestión de la cadena de suministro.

En otras palabras, la IA generativa no sólo ofrece un aumento del rendimiento dondequiera que se implemente. También es tan escalable que puede implementarlo en toda su empresa con relativa rapidez. El auge resultante de la productividad puede ser tan significativo que puede impulsar las ganancias a corto plazo y al mismo tiempo permitir nuevos modelos de negocio (como los basados en la hiperpersonalización para cada cliente, grande y pequeño) que antes habían sido demasiado costosos para ser viables.

Mito 1: GenAI no afectará mi negocio

Nos guste o no, la IA generativa se infiltrará en tu negocio y quizás tu competencia ya le esté sacando provecho. Las empresas están adoptando la IAG para optimizar procesos, desde la redacción de informes hasta la personalización de servicios. Esto impulsa la innovación y mejora la eficiencia, pero también plantea inquietudes sobre la pérdida de empleo y la necesidad de redefinir roles laborales.

Mito 2: Es tan grande que tenemos que ir despacio

Pensar en grande no significa que debas intentar implementar IA generativa en todas partes al mismo tiempo. La IAG ha revolucionado la creatividad y la generación de contenido. Desde la producción de textos y arte hasta la composición musical, los modelos generativos han abierto nuevas fronteras en la creatividad humana asistida por la inteligencia artificial. Sin embargo, esto plantea preguntas éticas sobre la autoría y la originalidad.

Mito 3: GenAI es muy nueva y riesgosa

La IA generativa no es tan nueva y aunque existen riesgos, la IAG sigue siendo IA. La responsabilidad en el uso de la IAG es esencial. Las organizaciones deben ser transparentes sobre cómo utilizan estos modelos y garantizar la equidad y la imparcialidad en sus aplicaciones. La toma de decisiones basada en algoritmos generativos requiere una cuidadosa consideración ética.

Un marco sólido y responsable de IA puede ayudar a mitigar los riesgos.

Mito 4: La IA generativa reemplazará empleados

La IA generativa no piensa y no produce verdadera innovación o creatividad. Lo que la IAG puede hacer es hacer que nuestra gente sea mucho más productiva, seguramente requerirá mayor capacitación y exigencia de mayor especialización y grado de conocimiento en ciertas áreas. La rápida adopción de tecnologías generativas podría requerir que los trabajadores adquieran nuevas habilidades para mantenerse relevantes en el mercado laboral, lo que podría ser un desafío para algunos.

Mito 5: Necesitaremos contratar muchos talentos nuevos para la IA generativa

La IA generativa requiere roles y habilidades especializados. Estos incluyen tanto roles de IA existentes, como otros nuevos. Si la adopción de IAG es desigual, podría aumentar la brecha entre aquellos que tienen acceso y habilidades para trabajar con estas tecnologías y aquellos que no, generando desigualdades en el mercado laboral, pero también puede potenciar la creatividad en la industria del arte, diseño y escritura.

Mito 6: No necesitamos GenAI para nuestra transformación digital

No potenciar la transformación digital con GenAI, puede ser una oportunidad desperdiciada de reducir costos y acelerar la transformación. Puede analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar recomendaciones para optimizar procesos de negocio. Esto ayuda a tomar decisiones más informadas y a mejorar la eficiencia en áreas como la cadena de suministro, gestión de inventarios y logística.

La IAG ha revolucionado la creatividad y la generación de contenido veremos en breve qué nuevos desafíos plantea y qué mitos genera, seguramente serán más de 6.

Fuente:
www.pwc.comus/en/tech-effect/ai-analytics