La Inteligencia Artificial (IA) es el proceso informático y algoritmo estadístico capaz de simular y aumentar la inteligencia humana.
En otras palabras, la IA describe sistemas capaces de adquirir conocimiento a partir de un conjunto de datos y utilizar ese conocimiento para predecir y generar resultados futuros.
Esta tecnología mejora la eficiencia operativa e impulsa la toma de decisiones basada en datos.
Los sistemas inteligentes, apoyados en algoritmos de Aprendizaje Automático (ML), se utilizan para automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos. Así como mejorar la productividad de las empresas y reducir costos operativos en el corto y mediano plazo.
La IA es revolucionaria en varias industrias. En el sector salud, los algoritmos de ML examinan datos para diagnosticar enfermedades de manera preventiva y con gran precisión.
Esto permite crear planes de tratamiento personalizados, así como en el descubrimiento de nuevos medicamentos.
En el sector manufacturero, las organizaciones utilizan el recurso para el mantenimiento de las máquinas. Mejorando el cronograma de entrega y creando buenas prácticas en la atención al cliente. Y estos son sólo algunos ejemplos.
Desafíos en la adopción
A pesar del potencial transformador de la IA, su adopción por parte de las empresas enfrenta desafíos.
Un obstáculo importante es la falta de talento calificado en el desarrollo e implementación de algoritmos. Lo que lleva a una escasez de personas calificadas para liderar y ejecutar proyectos.
Otro punto son las directrices relacionadas con la privacidad y seguridad de los datos. Ya que los sistemas de ML dependen de grandes cantidades de información para ser gestionados y protegidos.
La integración con sistemas e infraestructuras también es compleja y costosa, y requiere importantes inversiones en tecnología, actualizaciones y migraciones específicas.
En el contexto de transformaciones, discusiones y maduración colectiva, las empresas necesitan medir el valor de la IA para sus negocios.
No sólo es ganarse la confianza de las partes interesadas promoviendo un Return of Investment (ROI) convincente. Los esfuerzos deben dirigirse a mejorar la cultura y las prácticas corporativas para preparar a las organizaciones para el futuro.
Sin duda, cambios de esta magnitud pueden provocar resistencias, entre los empleados, por falta de capacitación.
Para superar estos desafíos, las empresas deben adoptar un enfoque estratégico. Que combine la inversión en talento, la gobernanza y los datos. Y, sobre todo, el compromiso con los principios éticos de la IA.
Plataformas de Inteligencia Artificial como solución
El área de seguridad es fundamental para la estabilidad de los procesos, cada vez más sujetos a la aparición de malware y ataques de ransomware.
Al establecer controles de autenticación y seguimiento de la información. Así como adaptarse a nuevos protocolos de ciberprotección, las plataformas reducen la posibilidad de fugas de seguridad utilizando APIs y mejores prácticas de protección digital dentro de las corporaciones.
Según previsiones de la consultora Gartner, para lograr buenos resultados con la IA es necesario que las empresas empleen metodologías holísticas. Así como disciplinas tecnológicas en toda su estructura corporativa, lo que implica trabajar en procesos en la nube, en servidores locales y en el Edge.
También se deben incorporar valores presentes en estas plataformas como la flexibilidad, la agilidad, la confianza. Pero, sobre todo, una mentalidad colaborativa para actualizarse en las nuevas tendencias tecnológicas que siempre están cambiando.
En conclusión, la IA seguirá dando forma al panorama empresarial, impactando en todos los ámbitos. Desde la automatización hasta la predicción de las tendencias de los consumidores.
Las organizaciones que adopten el cambio y se adapten de manera proactiva cosecharán los beneficios de la IA de manera impactante e innovadora.
Por Cláudia Pereira, gerente Senior de Prácticas y Soluciones de Red Hat LATAM