La mitad de los directivos de grandes empresas citan los desafíos de datos — ya sea privacidad y seguridad, o usabilidad — y falta de talento como los mayores obstáculos para la implementación de la IA Generativa. La buena noticia es que la introducción de esta tecnología está recibiendo el respaldo de la alta dirección, superando la barrera común de la resistencia al cambio en los niveles superiores. 

Problemas con la privacidad y la calidad de los datos

Las preocupaciones sobre la privacidad y la calidad de los datos están llevando a muchas empresas a desarrollar proyectos experimentales que luchan por pasar a la fase de adopción a gran escala. 

“Alucinaciones” e infracción de la propiedad intelectual (IP) son riesgos significativos inherentes al uso de la IA Generativa que depende de datos públicos. Por esa razón, muchas empresas buscan construir herramientas específicas de la organización entrenadas con datos corporativos en lugar de datos públicos.

Sin embargo, los datos corporativos a menudo no son completos, íntegros y formateados para un uso efectivo. Además, la calidad de los datos es un problema particularmente difícil de resolver. Una opción es usar datos sintéticos, un proceso que utiliza algoritmos estadísticos para llenar los vacíos en los conjuntos de datos.

Este enfoque viene con varias preocupaciones, incluyendo el coste de construir y mantener la consistencia con los datos originales además de la tendencia a imitar y replicar los sesgos inherentes en los datos originales.

Las empresas que consideran datos sintéticos para construir sus propias herramientas de IA Generativa deben trabajar estrechamente con profesionales de datos y ética para gestionar estos riesgos. 

La carrera por el talento IA

En cuanto al talento, la demanda está cambiando rápidamente. La IA Generativa requiere habilidades especializadas. Aunque muchas empresas están buscando mejorar y recalificar a sus empleados actuales, la búsqueda de nuevas habilidades fuera de la empresa sigue siendo una estrategia clave.

Los problemas del sesgo y el uso malicioso

La ética en la IA es una preocupación que solo el 14% de los encuestados identificó como principal. Sin embargo, es un tema que no puede ser ignorado. 

Los consumidores y accionistas son cada vez más conscientes de los problemas de sesgo y transparencia en la IA, y las empresas deben ser proactivas en la construcción de una gobernanza y supervisión ética de sus herramientas de IA Generativa.

Otros desafíos empresariales para las empresas que usan IA Generativa incluyen el uso malicioso de malware generado por IA y la desinformación, así como cuestiones de derechos de autor. 

El Camino hacia la IA Responsable

La IA Generativa está redefiniendo lo que significa ser competitivo en el siglo XXI. 

Los líderes empresariales están tomando nota de los desafíos éticos y de datos que esta tecnología presenta. La clave para el éxito no es sólo adoptar la IA Generativa, sino hacerlo de manera que sea ética, transparente y responsable. 

Con la supervisión ejecutiva y una planificación cuidadosa, las empresas pueden superar los obstáculos y aprovechar el poder transformador de la IA Generativa. 

El futuro pertenece a aquellos que no sólo innovan, sino que también respetan los datos y la dignidad humana en cada paso del camino.