El verdadero valor de la inteligencia artificial en las organizaciones
Más allá del modelo: la importancia de los sistemas y el entorno
Seis meses después de implementar herramientas de inteligencia artificial, muchas organizaciones se enfrentan a resultados decepcionantes. La adquisición de la tecnología, con un uso esporádico y sin un criterio claro, refleja un enfoque erróneo: tratar la inteligencia artificial como un objeto que, al conectarse, generará valor automáticamente. Sin embargo, un…
Seis meses después de implementar herramientas de inteligencia artificial, muchas organizaciones se enfrentan a resultados decepcionantes. La adquisición de la tecnología, con un uso esporádico y sin un criterio claro, refleja un enfoque erróneo: tratar la inteligencia artificial como un objeto que, al conectarse, generará valor automáticamente. Sin embargo, un modelo de inteligencia artificial, por extraordinario que sea, requiere de un entorno robusto para operar efectivamente. Este entorno debe incluir datos organizados, procesos continuos de alimentación de información, y decisiones donde el modelo pueda influir. Además, es esencial que el sistema aprenda y se adapte a la realidad específica de cada organización. Sin este soporte, la inteligencia artificial se convierte en una tecnología subutilizada, que sobrevive apenas como una demostración temporal antes de ser descartada por su falta de impacto tangible en el negocio. La atención y los recursos a menudo se centran en el modelo, con capacidades cada vez más avanzadas y accesibles. Sin embargo, el verdadero desafío y retorno reside en el andamiaje: el sistema que captura, interpreta y presenta la información al modelo para generar decisiones útiles. Esta infraestructura conecta la inteligencia artificial con los momentos clave del negocio, como las decisiones de compra, venta o interacción con el cliente. En este contexto, las ciencias del comportamiento son cruciales para entender y mejorar cómo el sistema observa y convierte el comportamiento real en decisiones accionables. La clave no está en aplicar principios de comportamiento a un modelo, sino en desarrollar sistemas que integren y aprovechen el comportamiento humano para decisiones más informadas y efectivas.
