Según declaraciones de expertos consultores del mundo, las empresas están cayendo en la trampa de usar la IA cuando no es estrictamente necesaria, y esto les está costando muy caro; la expectación que rodea a la IA, en particular a los agentes, está llevando a algunos líderes de TI a aplicar la tecnología con un enfoque de «IA por la IA misma».
Muchas organizaciones, y a muchos altos ejecutivos y empleados dentro de ellas, se les ha dicho que ‘implementen IA’, en lugar de impulsar la IA simplemente por el hecho de impulsarla, se debe analizar qué decisiones se están tratando de mejorar, qué datos se están utilizando y dónde se ubica la supervisión humana.
Las declaraciones de estos expertos se producen después de que Accenture pidiera a sus empleados que dejaran de usar la IA para tareas innecesarias debido al aumento vertiginoso de los costos. A medida que la adopción de esta tecnología se acelera, las empresas deben entablar un diálogo serio sobre cómo integrar las herramientas de IA.
Agentes frente a reglas de negocio
Adoptar el enfoque de «IA por la IA» significa que muchas empresas no solo están incurriendo en enormes costos, sino que también están agregando una complejidad innecesaria a procesos que ya estaban optimizados antes de la carrera por la IA generativa.
Lo fundamental es intentar identificar el lugar adecuado para la IA, en lugar de intentar utilizarla para resolverlo todo, en muchos casos, si se trata de una automatización sencilla, si existe una regla de negocio que ofrece una respuesta definitiva de sí o no, entonces a veces las reglas de negocio y los flujos de trabajo que dan como resultado una respuesta definitiva son la opción correcta.
Hay casos en los que los agentes son necesarios, especialmente en lo que respecta a la investigación o a la resolución de problemas complejos, sin embargo, es fundamental reconocer que cada caso es diferente, es el ejemplo el sector de los seguros con la automatización de reclamaciones, donde se necesita investigar y realizar algún trabajo; en ese caso, un agente de IA podría ser la solución adecuada. Se trata realmente de comprender en qué momento y lugar utilizar un rol en lugar de un agente de IA, y el impacto que eso puede tener.
Esto es especialmente relevante en las industrias reguladas, donde los márgenes de error pueden tener enormes repercusiones; los agentes son muy eficaces en términos de razonamiento dinámico, pero en los casos en que las empresas necesitan una «respuesta definitiva y sin errores», los responsables de TI deben saber dónde y cuándo automatizar.
Las industrias reguladas son otro ámbito donde la intervención humana es realmente importante, es lo que garantiza la rendición de cuentas de los procesos. Por lo tanto, para asegurar que no todo esté automatizado, y que existan excepciones o casos atípicos, es fundamental que haya personas involucradas para responder a esas situaciones.
Integrar la IA en los procesos
Según un estudio de Gartner, las empresas se han visto obligadas a integrar la IA en áreas y procesos que no les corresponden; además, esperan obtener beneficios casi inmediatos con esta tecnología.
Irónicamente, un factor clave detrás de esto radica en el deseo de obtener rentabilidad de la inversión con la IA. Sin embargo, al hacerlo, es menos probable que logren obtener algún beneficio.
En aquel momento, Melanie Freeze, directora de investigación de Gartner, afirmó que muchas iniciativas de IA son «demasiado ambiciosas o están mal definidas» y no se ajustan a las «necesidades operativas reales».
Con todo este razonamiento, el verdadero valor que se puede obtener de la IA dentro de una organización radica en lo que el negocio necesita, más que en lo que la tecnología puede imponer a la organización.
