La adopción de la IA ¿estancamiento real?
Reading Time: 4 minutes
A lo largo de los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado por fases de gran entusiasmo y expectativas desmedidas, seguidas por momentos de desilusión, una dinámica que Gartner analiza a través de su famoso Hype Cycle for Artificial Intelligence. En su versión 2024, este informe señala que la IA Generativa está en una etapa de «desilusión» para muchos, lo que ha llevado a algunas empresas a hablar de estancamiento en su adopción. Sin embargo, es esencial comprender que las tecnologías disruptivas requieren tiempo para madurar y adaptarse a las necesidades empresariales reales.
El hecho de que no todas las empresas estén implementando IA a un ritmo acelerado no significa que la IA esté fallando, sino que su adopción conlleva un proceso de ajuste, adaptación y, sobre todo, formación. El verdadero reto no está en la tecnología en sí, sino en la capacidad de las organizaciones para capacitar a sus empleados, adoptar una mentalidad abierta y desarrollar una infraestructura que permita aprovechar plenamente el potencial de la IA.
La percepción de estancamiento: una cuestión de tiempos
La tecnología avanza rápido, pero la adopción empresarial suele moverse a otro ritmo. Este fenómeno no es nuevo ni exclusivo de la IA. Ocurrió también con el auge de la computación en la nube, el big data y otras tecnologías emergentes. La adopción de la IA no es simplemente un proceso de «encendido y apagado», sino que implica fases más lentas de aprendizaje, prueba y ajuste.
¿Por qué parece que la IA está estancada?
- Escasez de competencias: Como señala un estudio reciente de Red Hat, más del 80% de los directores de TI en Reino Unido y otros mercados importantes informan de una falta significativa de habilidades en IA, especialmente en campos como la IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLM). Sin un equipo preparado, la adopción de la IA se ralentiza considerablemente.
- Expectativas no realistas: Las empresas invirtieron grandes sumas con la esperanza de ver retornos inmediatos. Sin embargo, la implementación de IA requiere más que inversión en tecnología; se necesita tiempo para adaptar los procesos empresariales y capacitar al personal.
- Miedo al cambio: Como con cualquier innovación, las organizaciones tienden a ser cautelosas ante el cambio disruptivo. La IA no solo cambia cómo se trabaja, sino también quién realiza el trabajo y qué habilidades se necesitan.
El desafío principal: la formación de los empleados
A pesar del aumento de la inversión en IA, existe una brecha significativa entre la tecnología disponible y la capacidad de las empresas para usarla eficazmente. La clave para cerrar esta brecha está en la formación de los empleados.
La IA promete enormes mejoras en productividad y eficiencia, pero no puede ofrecer resultados si los empleados no saben cómo utilizarla. Formar a los trabajadores para que entiendan y dominen las herramientas de IA es esencial para desbloquear su valor potencial. Esto no significa que todos tengan que convertirse en científicos de datos o ingenieros de Machine Learning, pero sí que deben desarrollar una comprensión clara de cómo la IA puede mejorar su trabajo diario.
Algunas acciones claves para fomentar la adopción de la IA a través de la formación incluyen:
- Incorporar la IA en los programas de formación continua: Esto no se limita a un curso inicial sobre lo básico de la IA. Las empresas deben ofrecer programas regulares que ayuden a los empleados a actualizar sus habilidades a medida que la tecnología evoluciona.
- Promover una cultura de experimentación: La IA florece en entornos que permiten la experimentación. Las empresas deben dar a sus equipos la libertad de probar nuevas herramientas y enfoques, evaluando qué funciona y qué no en su contexto específico.
- Capacitación interdisciplinaria: La IA no es solo para los equipos de TI. Los profesionales de todos los departamentos deben ser formados para identificar oportunidades de aplicación de la IA en sus procesos y contribuir a la creación de soluciones efectivas.
Inversión tecnológica vs. adopción real
Aunque gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Amazon siguen invirtiendo masivamente en infraestructura de IA, el éxito de la tecnología no depende solo de la calidad de las herramientas disponibles. La verdadera cuestión es cómo las empresas adoptan estas soluciones y logran integrarlas en sus operaciones cotidianas.
¿Cómo pueden las empresas acelerar la adopción de la IA?
- Desarrollar capacidades internas: En lugar de esperar a que el mercado laboral se ajuste, las empresas pueden enfocarse en desarrollar talento interno, capacitando a sus empleados actuales para cubrir las lagunas de habilidades. Iniciativas como los bootcamps internos y programas de formación acelerada en IA pueden ser extremadamente eficaces.
- Alianzas con instituciones educativas: Colaborar con universidades y centros de formación para desarrollar programas especializados que formen a los empleados en IA y ciencia de datos es otro paso crucial.
- Adaptar las soluciones de IA a sectores específicos: Muchas veces, la resistencia a la adopción se debe a que las soluciones de IA están diseñadas de manera genérica. Las empresas pueden ver un mayor éxito si adoptan plataformas y herramientas personalizadas para sus necesidades específicas.
Los beneficios a largo plazo: aumentar la productividad
A medida que las organizaciones logran cerrar la brecha de formación y comprensión, los beneficios de la IA en términos de productividad se vuelven evidentes. Con empleados capacitados y herramientas adaptadas, la IA puede transformar la eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de negocio.
Sin embargo, es fundamental recordar que los beneficios de la IA no son automáticos. Requieren una combinación de inversión en la tecnología correcta, formación adecuada y una estrategia clara alineada con los objetivos empresariales.
“El verdadero potencial de la IA no está en la tecnología, sino en la capacidad de los empleados para utilizarla de manera efectiva en sus tareas cotidianas”.
El llamado «estancamiento de la IA» no es una señal de fracaso. Es un reflejo del tiempo necesario para que las empresas se adapten y aprovechen al máximo las herramientas avanzadas que están a su disposición. La clave para romper este estancamiento radica en la formación continua y en la creación de una cultura de IA dentro de las organizaciones. Con el enfoque adecuado, la IA no solo cumplirá con sus promesas, sino que las superará, permitiendo que las empresas alcancen niveles de productividad sin precedentes.
- Gartner (2024). Hype Cycle for Artificial Intelligence.
- Red Hat & Censuswide (2023). AI Skills Gap Must be Addressed Urgently, say 72% of IT leaders in Red Hat Survey.
- McKinsey & Company (2023). The State of AI in 2023.
- CIO.com: Estancamiento de la IA: La brecha entre la inversión en IA y su adopción.
