Marc Sureda
La IA Generativa mantiene un ritmo de evolución que exige a las compañías adaptarse de forma continua. Sin embargo, de acuerdo con un análisis de Tokiota, compañía experta en productos y servicios de Microsoft, la implantación de proyectos de inteligencia artificial se ve obstaculizada por distintos factores que impiden su desarrollo estratégico. Aunque muchas empresas lanzan iniciativas puntuales, estas se quedan en fase de prueba sin llegar a transformar realmente su actividad ni alcanzar resultados de calado.
Según los datos recogidos, el 3% de los directivos cree que su organización está lista para incorporar dicha tecnología de una forma amplia pero, al mismo tiempo, ocho de cada diez directivos muestran conocimientos escasos en materia de IA, lo que dificulta la identificación de oportunidades y la adopción de un plan apropiado para su integración en el día a día de la estructura empresarial.
Para afrontar este desafío, Tokiota recomienda fomentar la formación y apostar por una cultura empresarial que perciba la IA como un factor de apoyo y no como una amenaza. De este modo, la automatización de tareas rutinarias puede traducirse en un incremento de la satisfacción y la motivación de los equipos.
Falta de definición de casos de uso
Las empresas que optan por la IA Generativa necesitan detectar casos de uso que impacten directamente en su negocio, ya que si las iniciativas no se articulan en torno a objetivos claros, pueden diluirse en pruebas inconexas y no generar un retorno tangible.
En este sentido, es esencial priorizar aquellos proyectos con mayor potencial y escalarlos paulatinamente, utilizando la experiencia obtenida para diseñar procesos más amplios. Esta visión ayuda a alinear la tecnología con los resultados esperados y reforzar la contribución de la IA a la estrategia global.
Desconexión entre tecnología y procesos de negocio
Otro reto señalado es la necesidad de concebir la Inteligencia Artificial como un elemento que aporte valor real a las operaciones. Para lograrlo, se requiere la integración de las soluciones en los flujos de trabajo, de forma que se optimicen sistemas y se apoye a las unidades encargadas de la toma de decisiones.
Si se desarrollan proyectos aislados o descoordinados, no se alcanzará el impacto deseado. Un enfoque sólido pasa por contar con una hoja de ruta que incorpore la IA a la estructura de la organización y estimule la colaboración entre distintos departamentos.
Fragmentación de datos y plataformas
La IA se basa en la calidad y disponibilidad de la información con la que se entrenan los modelos. Sin embargo, en numerosos casos, los datos se hallan dispersos en silos, y la adopción de plataformas inconexas dificulta la escalabilidad.
Para solventar este obstáculo, Tokiota incide en la importancia de unificar herramientas y modelos de forma coherente. El objetivo es eliminar barreras que provoquen ineficiencias y conseguir una estrategia de datos que permita explotar todo su valor.
Ausencia de una estrategia integral
Según Tokiota, las organizaciones precisan de un enfoque transversal para que la implantación de la IA Generativa trascienda la fase experimental. Sin una estructura interna que promueva la colaboración y un liderazgo definido, la tecnología puede quedar relegada a un rol secundario.
El diseño de un programa global de transformación, respaldado por profesionales con experiencia, facilita la identificación de errores potenciales y refuerza la adopción progresiva de la inteligencia artificial. Todo ello, con la meta de convertir a la IA en un elemento impulsor de competitividad y desarrollo.
Tal y como sintetiza Tokiota, las empresas que afronten las barreras mencionadas y establezcan un plan de actuación realista podrán traducir la IA en ventajas palpables para su negocio, potenciando el rendimiento y la innovación en un mercado cada vez más exigente.
