Con todo el revuelo generado en torno a la inteligencia artificial y los nuevos avances dirigidos a mejorar la tecnología, es importante distinguir entre realidad y ficción. Los avances tecnológicos, incluida la IA, se han convertido en un pilar fundamental para los empleados que buscan optimizar su trabajo diario. De hecho, más del 50 % de los trabajadores y trabajadoras confía más en la IA que en los profesionales de RR. HH., según nuestra encuesta sobre formas en que la IA mejora la trayectoria del personal dentro de la empresa. Dada la confianza y dependencia generalizadas en las plataformas de IA, es importante que todos conozcamos cómo funcionan en realidad.
Un agente de IA es un sistema autónomo diseñado para recopilar datos, tomar decisiones y ejecutar tareas para lograr objetivos predefinidos. Se adapta a la nueva información, aprende con el tiempo y es capaz de hacerse cargo de una amplia gama de tareas, desde simples acciones repetitivas hasta la resolución de problemas complejos.
Para crear e implementar agentes de IA dentro de una pila tecnológica que se adapte a las necesidades de tu empresa, debes dejar atrás los mitos sobre la IA que hayas oído. Luego, debes continuar desmintiendo estos mitos sobre la IA entre todas las partes interesadas, especialmente tus empleados y clientes. Tus trabajadores estarán más dispuestos a utilizar la tecnología cuando sepan que les ayudará a completar sus tareas de manera más eficiente y les permitirá rendir mejor sin necesidad de sustituirlos. Los clientes aceptarán la IA cuando esta vaya acompañada de un servicio más rápido y preciso, y cuando tengan la certeza de que sus datos están protegidos.
A continuación, desmentimos ocho mitos sobre la IA para ampliar tus conocimientos sobre cómo funciona esta tecnología:
Aunque los agentes de IA pueden responder a consultas complejas, tomar decisiones y actuar de forma independiente, dependen de los datos para desarrollar su comprensión. Por lo tanto, la IA no puede pensar como los humanos.
Los pensamientos y decisiones humanos se basan en una conciencia general combinada con experiencias pasadas. Estos son influenciados por sentimientos, intuición y sentido común para ayudarnos a tomar decisiones. Todo esto se desarrolla a lo largo de nuestra vida y nos permite reflexionar y tomar el tiempo necesario para hacer una elección fundamentada. Por ejemplo, en marketing, un trabajador humano puede descubrir una conexión emocional con los acontecimientos actuales para hacer que su marca destaque y se vuelva viral, mientras que un gestor de marketing basado en IA puede predecir las tendencias del mercado en función de dichos acontecimientos.
Por otro lado, la IA utiliza los datos sobre los que se ha entrenado para tomar decisiones rápidas basadas en patrones identificados en su análisis de datos. Sus decisiones no están influenciadas por las emociones ni por la forma en que se expresan.
Para las empresas, esto significa que pueden confiar en un asistente de IA bien entrenado para analizar los datos y proporcionar opciones de mejora basadas en soluciones según sus resultados. No obstante, los trabajadores humanos siguen siendo necesarios para establecer una verdadera conexión emocional y para resolver problemas complejos o creativos.
Puesto que la IA se basa en datos para funcionar, si esos datos presentan algún tipo de sesgo, la propia plataforma de IA también los mostrará. Un buen ejemplo de esto son los datos históricos de contratación. Históricamente, la mayoría de los puestos de liderazgo han sido ocupados por hombres, por lo que una IA entrenada con esta información para analizar currículos para puestos de mayor responsabilidad podría favorecer a los hombres.
Incluso con datos imparciales, un algoritmo de IA también puede introducir sesgos. Por lo general, los sesgos algorítmicos aparecen a través de elecciones humanas en el proceso de diseño o durante el proceso de desarrollo. Por ejemplo, si un algoritmo de IA está diseñado para determinar el riesgo de concesión de préstamos y los desarrolladores incluyen funciones que rastrean las conexiones de las redes sociales, el sistema podría discriminar inadvertidamente a personas de determinados grupos demográficos. Asegúrate de entrenar a tu tecnología para que priorice la ética de la IA en la experiencia del cliente y así evitar sesgos en todos los ámbitos, especialmente al trabajar con clientes.
Para evitar que los sesgos se infiltren en tus sistemas de IA, supervisa y revalúa periódicamente la tecnología en busca de información sesgada. Esto implica programar una auditoría periódica de los datos y algoritmos para ofrecer información actualizada, clara, fiable y sin sesgos. Incluye comentarios de los usuarios y aplica las correcciones pertinentes con regularidad. ServiceNow está comprometido con el desarrollo de una IA responsable, segura, imparcial y beneficiosa para las personas y las empresas.
Una creencia errónea muy extendida sobre la IA es que supondrá la desaparición de muchos puestos de trabajo en diversos sectores. La tecnología transformará el mercado laboral, sin duda, pero lo más probable es que cambie el tipo de tareas asignadas a los trabajadores y la forma en que realizan su trabajo antes que provocar despidos masivos.
Muchas plataformas de IA ayudan a automatizar tareas sencillas, lo que permite a los trabajadores humanos ser más creativos y centrarse en tareas más complejas. En el servicio de atención al cliente, esto significa que los trabajadores se ocuparán de abordar cuestiones complejas y ofrecer un trato empático, mientras que los clientes podrán recibir un servicio rápido para necesidades básicas, como informar de artículos que falten en un pedido.
La IA también contribuye a la creación de nuevos puestos de trabajo, especialmente en funciones tecnológicas. Muchos de los trabajos centrados en tareas más monótonas, como la introducción de datos y la admisión de clientes, se automatizarán, pero se crearán nuevos puestos de trabajo centrados específicamente en la IA. Algunos ejemplos incluyen el entrenamiento y el desarrollo de IA, la ciencia de datos y el mantenimiento de la IA. Por lo tanto, los trabajadores deben centrarse en renovar o mejorar sus habilidades para seguir siendo competitivos en el mercado laboral a medida que la IA se expande.
Además, se puede poner la IA al servicio de las personas para desarrollar nuevas habilidades. Mientras los procesos y agentes de IA se encargan de las tareas tediosas y repetitivas, los trabajadores humanos pueden dedicarse a tareas más estratégicas y creativas.
Ya sabemos que un sistema de IA está limitado por los datos con los que se entrena. Por lo tanto, su conocimiento también está limitado por esos datos, lo que significa que la IA no lo sabe todo, ya que no puede acceder a información fuera de ese conjunto de datos específico. De hecho, si los datos son imprecisos, la IA puede cometer errores y proporcionar información falsa.
Por ejemplo, la información en línea que se encuentra en los motores de búsqueda se basa en enormes cantidades de datos de texto utilizados por los modelos de lenguaje extensos (LLM). Si la información falsa se presenta como objetiva y se repite varias veces, la IA concluirá que la información es correcta y la presentará como un hecho. Esto puede conducir a la propagación masiva de desinformación en áreas importantes como la salud, la legislación, la política y las finanzas.
Tanto si trabajas con una de las mayores empresas de IA como si estás creando tu propio sistema, es importante que utilices la IA de forma responsable y seas consciente de sus posibles limitaciones.
La verdad sobre la IA es que resulta útil para varios sectores, más allá de los centrados específicamente en la tecnología. Un ejemplo concreto es la popularidad de la IA agéntica, que implementa agentes de IA que no solo pueden proporcionar información, sino también tomar medidas, interactuar con otros agentes de IA y empleados humanos, y tomar decisiones informadas.
A continuación, se indican algunos sectores no basados en la tecnología en los que la IA resulta útil:
- Atención sanitaria: la IA se utiliza en todo el sector sanitario para ofrecer diagnósticos más precisos, proporcionar una atención al paciente más personalizada y desarrollar nuevos fármacos y opciones de tratamiento. Un ejemplo de ello es el uso de la IA en imágenes médicas, como las mamografías, para detectar el cáncer de mama, o las resonancias magnéticas, para analizar tumores cerebrales y otras afecciones neurológicas. El uso de esta tecnología aumenta la precisión del diagnóstico, permite detectar las enfermedades más tempranamente y hace posible diseñar planes de tratamiento más personalizados.
- Fabricación: la IA ayuda a escalar los procesos de producción manufacturera, mejorar el control de calidad y predecir averías en equipos y sistemas. Por ejemplo, la IA proporciona mantenimiento predictivo para los sistemas de fabricación mediante la supervisión de la entrada de datos de varios sensores en busca de anomalías. El mantenimiento predictivo ahorra tiempo y dinero a las empresas de fabricación en comparación con las medidas de mantenimiento preventivas o reactivas tradicionales, que pueden cerrar las líneas durante largos periodos de tiempo.
- Finanzas: la IA aplicada a las finanzas permite detectar el fraude antes, proporcionar asesoramiento financiero personalizado, gestionar el riesgo y recomendar inversiones. Al detectar fraudes, el aprendizaje automático con IA analiza las transacciones bancarias en tiempo real, lo que permite al departamento de TI detectar instantáneamente patrones de gasto inusuales, transacciones realizadas en ubicaciones desconocidas, múltiples transacciones rápidas y gastos fuera de lo habitual. Esto beneficia tanto a los bancos como a los consumidores, ya que evita que sufran pérdidas por fraude, aumenta la seguridad y les permite recibir alertas de fraude más precisas.
- Comercio minorista: la IA crea una experiencia del cliente más personalizada, supervisa las tendencias de precios y gestiona el inventario de la tienda. Por ejemplo, los algoritmos de IA con modelos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de los clientes para comprender las preferencias y los hábitos de cada cliente. A continuación, el modelo puede mostrar y enviar recomendaciones personalizadas a estas personas, lo que se traduce en un aumento de las ventas y los ingresos, una mejora de la fidelidad y la interacción con los clientes, y una gestión de inventario más eficiente.
- Agricultura: la IA puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos compartiendo datos relacionados, optimizando los sistemas de riego y supervisando la salud de las plantas y los animales. Los agricultores pueden introducir datos de imágenes tomadas con drones, sensores y patrones meteorológicos para identificar las zonas de sus tierras que necesitan atención inmediata, prevenir enfermedades en los cultivos y la infestación de malas hierbas, y optimizar el riego y la fertilización. Esto se traducirá en un aumento del rendimiento de los cultivos, un uso reducido y más sostenible de los recursos, menores costes laborales y una detección temprana de los problemas en los cultivos.
Los beneficios potenciales de la IA son enormes y siguen ampliándose a medida que la tecnología avanza, independientemente del sector en el que trabajes y quieras optimizar.
Aunque el desarrollo de nuevos sistemas y algoritmos de IA requiere de personas con conocimientos técnicos altamente cualificados, cualquier persona puede utilizar herramientas de IA para transformar la innovación en acción. De hecho, muchas personas utilizan la IA a diario sin saberlo.
A continuación, se muestran algunos de los usos más habituales de la IA:
- Correctores de ortografía y gramática para mejorar la comunicación con los clientes
- Asistentes por voz (como Siri o Alexa) para responder rápidamente a las preguntas
- Reconocimiento facial para añadir medidas de seguridad
- Recomendaciones personalizadas sobre servicios de streaming
Para usos profesionales, las herramientas y plataformas básicas de IA que desarrollan las empresas suelen ser fáciles de usar y tener interfaces intuitivas. Las empresas deben ofrecer formación específica sobre IA a los empleados actuales y a los de nueva incorporación cuando vayan a utilizar esta tecnología en el trabajo, de modo que se ajuste a los estándares de la empresa.
La IA puede hacer que los trabajadores sean más productivos, pero no puede asegurar que siempre habrá un aumento de la productividad. La IA es una herramienta potente, pero a menos que la utilices de forma eficaz, no conducirá automáticamente a un flujo de trabajo más productivo.
La IA se puede utilizar para aumentar la productividad mediante eficiencias optimizadas como la optimización de la cadena de suministro, la planificación logística de rutas y la gestión del consumo de energía en los edificios. Sin embargo, la IA también puede perjudicar la productividad cuando, por ejemplo, genera una situación de "caja negra" que ningún ser humano puede entender. Esto genera desconfianza y la necesidad de revisar el trabajo realizado por la IA, lo que supone una pérdida de tiempo.
Los siguientes consejos son clave para una implementación eficaz de las herramientas de IA:
- Utiliza una planificación y ejecución adecuadas dedicando tiempo a comprender en qué aspectos la IA puede ser útil.
- Consigue la participación de todas las partes interesadas, desde los ejecutivos hasta los empleados, clientes e inversores.
- Establece expectativas realistas y respaldadas por datos sobre cómo la IA puede ayudar a tu empresa a mejorar.
- Implementa cursos de formación para garantizar que todos los miembros de la empresa sepan cómo utilizar la IA.
- Entrena la IA con datos de calidad para evitar errores de información, imprecisiones y sesgos.
- Proporciona supervisión humana de todos los sistemas de IA para garantizar que la tecnología sea precisa y eficaz.
En resumen, se trata de aprender a utilizar las herramientas de IA y a integrarlas en la empresa para aumentar la productividad.
La realidad sobre el gasto de la IA depende de su aplicación en la empresa. Desarrollar un modelo de IA desde cero y probar nuevos algoritmos para mantenerse a la vanguardia de los avances puede resultar costoso. No obstante, existe un enfoque más económico que implica el uso de herramientas existentes o la colaboración con una empresa de IA para desarrollar una interfaz personalizada basada en su plataforma.
Asociarte con un proveedor de IA en lugar de crear tu propia plataforma puede ayudarte a familiarizarte con la tecnología y encontrar las mejores opciones para tus necesidades. Estos proveedores han hecho que la tecnología sea más accesible y asequible al generalizar la disponibilidad de nuevas herramientas y plataformas de IA.
Es importante que, cuando empieces a utilizar diferentes herramientas de IA en tu empresa, desmientas estos mitos comunes sobre la IA para evitar un uso indebido de la tecnología y garantizar la aceptación de los empleados. Invertir en una única plataforma que te permita llevar el poder de la IA y los agentes de IA a todos los rincones de tu negocio es la forma más eficaz de aprovechar al máximo tu inversión y garantizar su eficacia.
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Sigue leyendo para despejar más dudas sobre los mitos de la IA:
La confianza en mitos comunes sobre la IA (de tu parte, de tus partes interesadas o de tus clientes) puede suponer un perjuicio para tu empresa, por lo que es importante desmentirlos. Para experimentar el poder transformador de la IA, debes ser transparente con todas las partes implicadas en tu empresa, tanto internas como externas, y explicarles en términos no técnicos cómo utilizas la IA, cómo funciona la tecnología y por qué es beneficiosa. En estas explicaciones, debes aprovechar la oportunidad para disipar mitos comunes sobre la IA y compartir datos interesantes sobre ella.
Aunque es difícil determinar cuál es su mayor problema, son muchos los desafíos interconectados que requieren atención para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de forma responsable. Entre estos retos se incluyen los siguientes:
- Prevenir sesgos e imparcialidad
- Ofrecer transparencia y explicabilidad
- Prevenir información errónea y manipulación
- Ofrecer información realista sobre los impactos en el mercado laboral y las habilidades
- Prevenir filtraciones de datos y privacidad
- Proporcionar accesibilidad y equidad
- Prevenir la falta de diversidad
- Proporcionar controles para garantizar la seguridad
Para empezar a usar la IA, descubre qué tendencias actuales de IA pueden serte útiles y crea un cambio positivo en tu empresa. A continuación, consulta con una empresa de IA de confianza, como ServiceNow para satisfacer tus necesidades específicas.