La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que las empresas operan, desde la automatización de tareas repetitivas hasta la mejora en la toma de decisiones. En una tienda, por ejemplo, permite personalizar las ofertas según el historial de compras de los clientes. Sin embargo, para aprovechar su potencial, es clave evitar ciertos errores en su implementación.
En ese sentido, Jalil Sotomayor, gerente de TI en Pacífico Seguros, explica los errores más frecuentes al integrar esta tecnología y cómo prevenirlos.
- No tener objetivos: Integrar la IA sin metas definidas impide medir su impacto y retorno de inversión. Es esencial tener un propósito específico desde el inicio.
- No contar con procesos claros: Si los flujos de trabajo dentro de la organización no están bien estructurados, la integración de IA será ineficaz. Es prioritario optimizar los procesos antes de adoptar esta tecnología.
- Trabajar con datos incompletos o de baja calidad: Los sistemas de IA necesitan información precisa y bien estructurada para ofrecer resultados útiles. Si los datos son desordenados, insuficientes o inconsistentes, la tecnología no podrá cumplir con su propósito.
- Elegir herramientas que no se ajustan a la realidad de la empresa: Optar por soluciones costosas o complejas que no se ajusten a la realidad de la empresa puede ser contraproducente. Es mejor elegir opciones escalables y alineadas con las necesidades del negocio.
- No preparar al equipo para trabajar con IA: Introducir IA sin capacitar a los colaboradores genera resistencia al cambio y limita su efectividad. La formación es clave para una adopción exitosa. “En Pacífico Seguros, buscamos que el 100% de los colaboradores utilicen IA generativa en su día a día, por lo que hemos desarrollado un programa de aprendizaje en inteligencia artificial y habilitado herramientas seguras de trabajo moderno”, señala Sotomayor.
- Subestimar los costos de mantenimiento y actualizaciones: La implementación no termina con la compra. La IA requiere actualizaciones, soporte técnico y ajustes continuos para adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización.
“Para integrar inteligencia artificial de manera efectiva, es fundamental definir metas claras, trabajar con datos de calidad y probar en entornos controlados antes de escalar. Estas acciones no solo reducen riesgos, sino que aseguran un mayor impacto en las operaciones”, concluye Sotomayor.