Si bien los Agentes de IA pueden responder a consultas complejas, tomar decisiones y actuar de forma independiente, siguen dependiendo de los datos para elaborar cualquier idea. Por lo tanto, la IA no puede pensar como los humanos.

Los pensamientos y decisiones de los humanos se basan en una conciencia general combinada con experiencias pasadas. Los sentimientos, la intuición y el sentido común nos influencian para ayudarnos a tomar decisiones. Todo esto se desarrolla a lo largo de nuestra vida y nos permite reflexionar y tomarnos el tiempo de desarrollar una decisión fundamentada. Por ejemplo, en marketing, un trabajador humano puede descubrir una conexión emocional con los eventos actuales para hacer que la marca se destaque y se vuelva viral, mientras que un profesional de marketing especializado en IA puede predecir las tendencias del mercado en función de los eventos actuales.

Por otro lado, la IA utiliza los datos con los que fue entrenada para tomar decisiones rápidas basadas en los 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 puedes confiar en un trabajador de IA bien capacitado para analizar datos y brindar opciones basadas en soluciones para obtener mejoras en función de sus hallazgos. Sin embargo, los trabajadores humanos siguen siendo necesarios para una verdadera conexión emocional y la resolución de problemas complejos o creativos.

Dado que la IA está entrenada para depender de los datos con el fin de operar, si esos datos están sesgados, entonces la plataforma de IA en sí también mostrará sesgos. Un gran ejemplo de esto son los datos históricos de contratación. A lo largo de la historia, muchos hombres han ocupado puestos de liderazgo, por lo que la IA entrenada con esta información para analizar currículums para puestos de mayor rango favorecería 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 las elecciones de los humanos 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 préstamos y los desarrolladores incluyen características que rastrean las conexiones de redes sociales, el sistema podría discriminar de forma inadvertida a las personas de ciertos datos demográficos. Asegúrate de capacitar a la tecnología para priorizar la ética de la IA en la experiencia del cliente (CX) a fin de evitar sesgos en todos lados, en especial cuando trabajes con clientes.

Para evitar que el sesgo se infiltre en tus sistemas de IA, asegúrate de monitorear y reevaluar la tecnología con el fin de obtener información sesgada con regularidad. Esto implica programar una auditoría regular de tus datos y algoritmos para garantizar información actualizada, clara, confiable y sin sesgos. Incluye comentarios de los usuarios e implementa cualquier corrección con regularidad. ServiceNow se compromete con el desarrollo de IA responsable que sea segura, imparcial y protegida para las personas y las empresas.

Uno de los conceptos erróneos más comunes sobre la IA es que eliminará por completo la necesidad de tener trabajadores humanos en muchos sectores. Si bien la tecnología sin duda transformará el mercado laboral, es probable que cambie los tipos de tareas asignadas a los trabajadores humanos y la forma en que realizan su trabajo en lugar de provocar despidos masivos.

Muchas plataformas de IA ayudan a automatizar tareas simples, lo que permite a los trabajadores humanos tener tiempo para ser más creativos y trabajar en tareas de nivel superior. En el sector de servicio al cliente, esto significa que los trabajadores humanos abordarán problemas complejos y ofrecerán empatía, al mismo tiempo que los clientes reciben un servicio rápido para satisfacer necesidades básicas, como informar sobre los elementos que faltan en un pedido.

La IA también ayuda a crear nuevos puestos de trabajo, en especial en roles tecnológicos. Mientras las tareas más repetitivas, como la entrada de datos o la admisión de clientes, se automaticen, aparecerán nuevas oportunidades laborales centradas en la IA. Algunos ejemplos incluyen formación y desarrollo de IA, ciencia de datos y mantenimiento de la IA. Por lo tanto, los trabajadores deben enfocarse en volver a capacitarse o realizar capacitaciones más avanzadas para seguir siendo competitivos en el mercado laboral a medida que la IA se expanda.

También existe el beneficio de hacer que la IA trabaje para que las personas impulsen sus competencias. Mientras que los procesos de IA y los Agentes de IA manejan tareas tediosas y que consumen mucho tiempo, los trabajadores humanos tienen más disponibilidad para centrarse en tareas 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 a 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 hay imprecisiones en los datos, la IA incluso puede cometer errores y brindar información falsa.

Por ejemplo, la información en línea que se encuentra en los motores de búsqueda se basa en grandes cantidades de datos de texto utilizados por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Si la información falsa se presenta como verdadera y se repite varias veces, la IA concluirá que la información es correcta y la presentará como un hecho. Esto puede llevar a la difusión masiva de información errónea en áreas relevantes, como la salud, la ley, la política y las finanzas.

Ya sea que trabajes con una de las empresas de IA más grandes o desarrolles tu propio sistema, es importante usarla de manera responsable y ser consciente de sus posibles limitaciones.

La verdad sobre la IA es que es útil para varios sectores más allá de las que se centran específicamente en la tecnología. Un ejemplo específico es la popularidad de la IA agéntica, que despliega Agentes de IA que no solo ayudan al brindar información, sino también a actuar, interactuar con otros Agentes de IA y empleados humanos, y tomar decisiones fundamentadas.

Algunos ejemplos de sectores no basados en la tecnología en las que la IA es útil incluyen los siguientes:

• Asistencia sanitaria: La IA se utiliza a lo largo de toda la industria de la atención médica para brindar diagnósticos más precisos, ofrecer una atención más personalizada a cada paciente y desarrollar nuevos medicamentos y opciones de tratamiento. Un ejemplo de esto es la IA que se utiliza en imágenes médicas, como mamografías que detectan cáncer de mama o resonancias magnéticas que analizan tumores cerebrales y otras condiciones neurológicas. El uso de esta tecnología conduce a una mayor precisión en el diagnóstico, una detección más temprana y la posibilidad de brindar planes de tratamiento más personalizados.
• Fabricación: La IA ayuda a escalar los procesos de producción de fabricación, mejorar el control de calidad y predecir fallas en equipos y sistemas. Por ejemplo, la IA brinda mantenimiento predictivo para los sistemas de fabricación mediante el monitoreo de la entrada de datos de varios sensores para detectar anomalías. El mantenimiento predictivo ahorrará tiempo y dinero a las empresas de fabricación en comparación con las medidas tradicionales de mantenimiento preventivo o reactivo, que pueden interrumpir las líneas durante largos períodos.
• Finanzas: La IA en finanzas detecta fraudes antes, brinda asesoramiento financiero personalizado, gestiona el riesgo y recomienda inversiones. Al detectar fraudes, el aprendizaje automático de la IA analiza las transacciones bancarias en tiempo real, lo que le permite notar al instante patrones de gasto inusuales, transacciones realizadas en ubicaciones desconocidas, varias transacciones rápidas y gastos fuera de los patrones habituales. Esto beneficia a los bancos y consumidores al evitar que enfrenten pérdidas debido a fraudes, aumentar la seguridad y recibir marcadores de fraude más precisos.
• 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 analizarán los datos de cada cliente para comprender sus preferencias y hábitos. El modelo puede mostrar y enviar recomendaciones personalizadas a cada cliente, lo que genera un aumento de las ventas y los ingresos, una mayor interacción y lealtad por parte del cliente y una gestión de inventario más eficiente.
• Agricultura: La IA puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos al compartir datos agrícolas, optimizar los sistemas de riego y monitorear la salud de las plantas y los animales. Los agricultores pueden introducir datos procedentes de imágenes tomadas por drones, sensores y patrones meteorológicos para identificar las zonas de sus tierras que requieren atención inmediata con el fin de prevenir enfermedades en los cultivos y la proliferación de malas hierbas, así como optimizar el riego y la fertilización. Esto dará lugar a un aumento del rendimiento de los cultivos, un uso reducido y sostenible de los recursos, una reducción de los costos laborales y una detección más temprana de los problemas relacionados con los cultivos.

Los beneficios potenciales de la IA son masivos y continúan creciendo a medida que la tecnología continúa desarrollándose, sin importar el sector en el que trabajes y busques optimizar.

Si bien el desarrollo de nuevos sistemas y algoritmos de IA requiere personas con conocimientos técnicos altamente especializados, prácticamente cualquier persona puede utilizar las herramientas de IA para convertir la innovación en acción. En realidad, es probable que la persona promedio use IA a diario sin siquiera saberlo.

Algunos de los usos cotidianos de la IA incluyen los siguientes:

• Correctores de ortografía y gramática para mejorar la comunicación con el cliente.
• Asistentes de función de voz, como Siri o Alexa, para obtener respuestas rápidas a preguntas.
• Reconocimiento facial para agregar medidas de seguridad adicionales.
• Recomendaciones personalizadas sobre servicios de streaming.

Para usos profesionales, las plataformas y herramientas básicas de IA que las empresas desarrollan son, a menudo, fáciles de usar y poseen interfaces intuitivas. Las empresas deben ofrecer formación específica sobre IA a los empleados actuales y nuevos cuando se utilice en el trabajo para garantizar que la tecnología esté dentro de los estándares de la empresa.

Un hecho real sobre la IA es que puede aumentar de manera significativa la productividad, pero no puede garantizar un incremento real. La IA es una herramienta poderosa, pero, a menos que la uses de manera eficaz, no dará lugar de forma automática a un flujo de trabajo más productivo.

La IA se puede utilizar para aumentar la productividad si se aprovecha la eficiencia al máximo, como la optimización de la cadena de suministro, la planificación de rutas logísticas y la gestión del consumo de energía en los edificios. Sin embargo, la IA también puede disuadir la productividad cuando, por ejemplo, crea una situación de tipo “caja negra” que ningún ser humano pueda comprender. Esto genera desconfianza y la necesidad de verificar dos veces el trabajo que la IA está realizando, lo que supone una pérdida de tiempo.

Algunos consejos clave para la implementación efectiva de las herramientas de IA incluyen los siguientes:

• Utiliza la planificación y ejecución adecuadas tras tomarte el tiempo para comprender dónde puede servir el uso de IA.
• Obtén la participación de los interesados de todos los niveles, incluidos ejecutivos, empleados, clientes e inversores.
• Establece expectativas realistas y respaldadas por datos sobre cómo la IA puede ayudar a la empresa a mejorar.
• Despliega formación para garantizar que todos en la empresa sepan cómo usar la IA.
• Capacítala con datos de calidad para evitar información errónea, inexactitudes y sesgos.
• Brinda supervisión humana de todos los sistemas de IA para garantizar que la tecnología sea precisa y eficaz.

En resumen, se trata de cómo usas las herramientas de IA y cómo se integran en la empresa para impulsar la productividad.

La verdad sobre el costo de la IA es que depende de tu enfoque para implementarla en tu empresa. Desarrollar un modelo de IA desde cero y continuar probando nuevos algoritmos para mantenerse a la vanguardia de los avances puede ser costoso. Sin embargo, un enfoque más asequible implica el uso de herramientas existentes o trabajar con una empresa de IA para desarrollar una interfaz personalizada basada en su plataforma.

Asociarte con un proveedor de IA en lugar de desarrollar tu propia plataforma puede ayudarte a familiarizarte con la tecnología y encontrar las mejores opciones para tus necesidades específicas. Con la amplia disponibilidad de herramientas y plataformas de IA más nuevas, estos proveedores hicieron que la tecnología sea más accesible y asequible.

A medida que comienzas a implementar diferentes herramientas de IA en tu empresa, es importante disipar estos mitos comunes para evitar el 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 cada rincón de tu empresa es la forma más efectiva de ver todos los beneficios de tu inversión y garantizar la eficiencia.

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Sigue leyendo para obtener respuestas a más preguntas sobre los mitos de la IA.

¿Cómo afectan los mitos de IA a mi empresa?

Ya sea que tú, tus interesados o tus clientes crean en los mitos comunes de IA, estos pueden perjudicar a tu empresa si no se desacreditan. Para experimentar el poder transformador de la IA, debes ser transparente con todas las partes involucradas en tu empresa, tanto de forma interna como externa, y explicar en términos no técnicos cómo usas la IA, cómo funciona la tecnología y por qué es beneficiosa. En estas explicaciones, también debes aprovechar la oportunidad para disipar los mitos comunes de la IA y compartir datos interesantes sobre ella.

¿Cuál es el mayor problema de la IA?

Si bien es difícil identificar el mayor problema, muchos desafíos conectados requieren atención para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable. Estos desafíos incluyen los siguientes:

• Evitar el sesgo y la equidad.
• Brindar transparencia y claridad en las explicaciones.
• Evitar la información errónea y la manipulación.
• Brindar impactos realistas en el mercado laboral y las habilidades.
• Evitar fugas de datos y privacidad.
• Brindar accesibilidad y equidad.
• Evitar la falta de diversidad.
• Brindar controles para garantizar la seguridad.

¿Cómo empiezo a usar IA en mi empresa?

Para comenzar con la IA, descubre qué tendencias de la IA actuales serían útiles y crea un cambio positivo en tu empresa. Luego, consulta con una empresa de IA confiable, como ServiceNow, para satisfacer tus necesidades específicas.