La IA generativa tiene un enorme potencial para impulsar el crecimiento empresarial. Ofrece facilidad de integración y escalabilidad para cargas de trabajo de análisis e IA que utilizan los datos de su empresa, y ofrece barreras de protección para garantizar la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento. Entonces, ¿por qué millones de pequeñas empresas creen que la impactante IA solo es accesible para las grandes empresas con mucho dinero?
Los líderes empresariales sobreestiman los recursos necesarios para adoptar la IA, a menudo sin conocer la tecnología y el entrenamiento disponible. De hecho, un estudio de 2023 realizado por IBM encontró que el 32% de los encuestados en Latinoamérica mencionó las limitadas habilidades en IA, la experiencia o el conocimiento como obstáculos para que su negocio implemente con éxito la IA. En este contexto, IBM está abordando la preocupación invirtiendo en tecnología de IA integrable para permitir que los socios del ecosistema de IBM superen los altos costos de capacitación e infraestructura.
La tecnología ha creado nuevas oportunidades para las empresas y está impulsando la innovación en una amplia gama de industrias. Las empresas de América Latina no pueden permitirse esperar más. Si eres un líder empresarial que no está adoptando la IA, ten la seguridad de que tu competencia sí lo hace, y corres el riesgo de quedarte atrás. Es hora de disipar los 3 mitos que impiden que las pequeñas empresas adopten una estrategia de IA.
Mito 1: Mi empresa carece de las herramientas y plataformas adecuadas para desarrollar una IA confiable
La IA puede cambiar las reglas del juego para las empresas que buscan mejorar sus operaciones en áreas como TI, RRHH, marketing y atención al cliente. No nos referimos a los chatbots de IA conversacional que generan respuestas a preguntas generales con poca transparencia en su formación o datos. Hoy en día, puede integrar IA de nivel empresarial que proporciona acceso a cientos de modelos preentrenados y a un conjunto de asistentes de IA para escalar y acelerar el impacto de su negocio.
Las empresas que innovan con IA generativa no son solo gigantes de la industria, por ejemplo, la startup de educación en línea Make Music Count utilizó la plataforma de datos e IA de IBM watsonx™ para personalizar los planes de lecciones para los estudiantes en su plataforma de aprendizaje, lo que les permitió hacer preguntas y recibir soporte matemático en tiempo real a través del chat. Integraciones similares permiten a las pequeñas empresas ayudar a las personas de sus organizaciones a aumentar el trabajo con IA sin necesidad de conocimientos expertos de la tecnología, lo que crea una mejor experiencia de usuario y ahorra recursos.
Otro componente crítico del mito No. 1 es el término «digno de confianza». Es una preocupación válida, por lo que siempre es importante permitir a las pequeñas empresas entrenar, ajustar y gobernar su IA utilizando datos confiables y capacidades de gobierno.
Mito 2: La IA es demasiado compleja y costosa para que mi empresa la construya desde cero
Históricamente, la IA se ha percibido como una tarea complicada, costosa y que requiere mucho tiempo. Ese ya no es el caso. Hoy los clientes deben poder acceder a una cartera de tecnologías de IA integrables. Pero ¿qué es exactamente la IA integrable y cómo funciona? La IA integrable es similar a un motor de automóvil prefabricado que se puede adaptar a diferentes necesidades. Empodera y equipa a las organizaciones con IA confiable que se puede integrar en soluciones de software comerciales. Con la IA integrable, las empresas obtienen un conjunto de modelos de IA flexibles y adecuados para su propósito que los desarrolladores pueden utilizar para crear experiencias mejoradas para el usuario final.
Además, la introducción de modelos fundacionales, que se entrenan con una amplia gama de datos sin etiquetar y requieren un ajuste mínimo para diferentes tareas, facilita a las empresas la implementación de la IA en diversas situaciones de misión crítica. Esto reduce el tiempo dedicado a etiquetar los datos y la necesidad de desarrolladores experimentados para programar esos modelos. Esto significa que las empresas de todos los tamaños pueden crear soluciones impulsadas por IA en menos tiempo y con menos recursos.
Mito 3: Mi empresa carece de las habilidades y la experiencia adecuada para desarrollar IA
A medida que la Inteligencia Artificial transforma los negocios, la necesidad de comprender los avances tecnológicos es cada vez más indispensable y muchas veces el mejor camino es contar con un experto para avanzar con agilidad. Y en este escenario, contar con asociados de negocios con experiencia en IA ofrece una excelente oportunidad de crecimiento para las organizaciones en liberar todo el potencial de la IA generativa para los clientes.
Desarrollar las habilidades adecuadas para respaldar su rápido crecimiento es vital. Es por eso que cualquier desarrollador o profesional de TI debe mantenerse en constante aprendizaje y contar con las habilidades necesarias para desarrollar IA. Por ello, en IBM cualquier persona puede acceder a cursos educativos gratuitos de IA generativa y los asociados de negocio pueden acceder a los mismos materiales técnicos y de habilitación de ventas que se les ofrecen a los colaboradores.
La adopción de la IA no tiene por qué ser complicada ni costosa. De hecho, con la tecnología y el soporte disponible en la actualidad, incluso startups pueden tener un funcionamiento e implementación de IA en cuestión de días. Esta teoría ha sido probada con más de 200.000 IBMers, y muchos de ellos con poca o ninguna experiencia en codificación, que participaban en un hackathon para crear aplicaciones watsonx lo lograron.
La próxima era de los negocios se caracterizará por la capacidad de incorporar la IA. Si su empresa no está explorando activamente cómo la IA puede afectar sus operaciones, corre el riesgo de quedarse atrás. Ahora que hemos desmentido estos mitos de adopción, esperamos que las dudas que tenían las pequeñas empresas puedan ser dejadas de lado y su empresa pueda ponerse manos a la obra con AI for business.
