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Por: Alfonso Uscátegui Gutiérrez, Especialista de SAP para la Región Norte de Latinoamérica.

La integración responsable de la inteligencia artificial (IA) en cualquier organización requiere de acciones tácitas que permitan planear cuidadosamente el impacto social, ético, operativo y legal de esta tecnología. Si bien no existe una fórmula general para iniciar con una ruta de implementación, debido a que las organizaciones son diferentes, lo cierto es que para dar ese primer paso se debe comenzar por estar abiertos a los cambios.

En general, la implementación de IA puede ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia, incrementar su competitividad y desplegar funciones de mejora continua. Así mismo, su uso ayuda a explorar nuevas líneas de negocio con el fin de aumentar el flujo de caja.

Vale la pena hace énfasis en que la IA puede ser útil para una amplia variedad de sectores económicos, pero no necesariamente es para todos. Por lo tanto, es importante medir el real beneficio esperado, ajustar los KPIs tácticos y estratégicos.

En ese punto surge el dilema del reemplazo de humanos por máquinas, que es una preocupación válida en la implementación de la IA en las organizaciones. Si bien puede mejorar la eficiencia y la productividad, también puede amenazar algunos trabajos existentes. Así las cosas, es determinante entender que la IA es un medio y no un fin (no es una solución total para la automatización de procesos de negocio). Además, en lugar de reemplazar a los empleados, la IA complementa y optimiza el resultado de su trabajo, permitiéndoles enfocarse en tareas de mayor valor para el negocio.

Pasos para avanzar
Desplegar capacidades de IA dentro de una organización requiere de toda una gestión transversal, que incluya a cada una de sus áreas. Por ello es crucial analizar algunas de las herramientas tecnológicas que hoy en día se emplean para desarrollar diferentes procesos. Y no necesariamente estamos hablando de robots con superpoderes, ya que de manera sencilla, y sin notarlo, las organizaciones ya pueden estar procesando datos o automatizando tareas, como sucede con herramientas como Build Process Automation, de SAP.

Es importante tener en cuenta que implementar IA requiere de una especialización técnica en ciencia de datos, ingeniería de software, aprendizaje automático y robótico, entre otros dominios. Además, desplegar IA puede requerir una inversión significativa en términos de tiempo, dinero y recursos.

De ahí que en el camino hacia el entendimiento de cómo abordar un proyecto de IA, es necesario desarrollar evaluaciones internas aterrizadas en cuatro frentes:

1. Determinar las necesidades. Antes de integrar capacidades de IA, los líderes deben realizar ejercicios de exploración en el negocio para entender las necesidades y proyecciones alineadas con los principios corporativos.

2. Protección de los datos. Será crucial adherirse a regulaciones de protección de datos y cumplir a cabalidad con políticas globales y de región encaminadas a ese fin.

3. Gobierno de datos. Asegúrese de que los datos estén debidamente clasificados, documentados y protegidos y que se administren de manera responsable en las bodegas construidas con las múltiples fuentes.

4. Garantice la transparencia. Actúe de manera ética y responsable, certifique que el uso de los algoritmos desarrollados por la propia organización o terceros estén siempre orientados al beneficio corporativo y cubiertos por acuerdos de transparencia y legalidad.

Una vez analizado lo anterior, se puede avanzar en la puesta en práctica de la IA en la organización. Pero antes de dar el salto, es fundamental definir el alcance de la prueba de concepto, los resultados esperados, la inversión total, las desviaciones del proyecto, la metodología de análisis y la recolección de los datos.

En esa primera integración hay varios pasos para tener en cuenta. El primero es seleccionar una plataforma de IA que se adapte a las necesidades de la organización y a la capacidad técnica del equipo. A continuación, es preciso tomar un conjunto de datos relevantes, que sea representativo y confiable. A partir de allí se procede a entrenar y validar el modelo de IA, que permitirá, finalmente, implementar el modelo en una prueba piloto.

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