{"id":12145,"date":"2023-05-23T10:58:17","date_gmt":"2023-05-23T09:58:17","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=12145"},"modified":"2023-05-23T10:58:17","modified_gmt":"2023-05-23T09:58:17","slug":"5-riesgos-para-las-empresas-en-la-implementacion-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=12145","title":{"rendered":"5 riesgos para las empresas en la implementaci\u00f3n de Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Actualmente, la inteligencia artificial es utilizada \u00fanicamente por el 11,8% de las empresas espa\u00f1olas de m\u00e1s de diez empleados. Seg\u00fan las predicciones de IDC, el mercado de la IA experimentar\u00e1 un crecimiento anual del 27% para el periodo 2020-2025<\/strong><\/p>\n

La transformaci\u00f3n digital ha tra\u00eddo consigo a un nuevo cliente y consumidor, que se caracteriza por ser mucho m\u00e1s exigente y por demandar servicios digitalizados, personalizados y \u00e1giles. Este contexto ha creado en las empresas la necesidad de automatizar sus procesos y aqu\u00ed es cuando entra en juego la inteligencia artificial. Aunque actualmente es utilizada \u00fanicamente por el 11,8% de las empresas espa\u00f1olas de m\u00e1s de diez empleados, seg\u00fan el \u00faltimo informe de Ontsi, cada vez son m\u00e1s las empresas que deciden dar el paso y, de hecho, en 2022 este porcentaje fue 3,5 puntos superior al a\u00f1o anterior. La irrupci\u00f3n de esta nueva tecnolog\u00eda, entre otros muchos beneficios, permite a las empresas ofrecer mejores servicios adaptados al nuevo consumidor, mejorar su eficiencia en la toma de decisiones, aumentar su productividad y ahorrar en costes.<\/p>\n

De hecho, las predicciones de Frost & Sullivan apuntan a un crecimiento anual del 25,2% de este mercado en Europa, llegando a los 9.800 millones de euros para 2027. Sin embargo, de la misma forma que la inteligencia artificial proporciona muchos beneficios a las empresas, lo cierto es que tambi\u00e9n implica algunos riesgos y barreras a las cuales es fundamental tener en cuenta. En este sentido, atSistemas, consultora tecnol\u00f3gica de servicios de transformaci\u00f3n digital, ha querido recoger algunos de los peligros a los que se pueden enfrentar las empresas a la hora de implementar esta nueva tecnolog\u00eda:<\/p>\n

1. Falta de conocimientos<\/strong>. Una de las principales barreras que tienen que superar las empresas para implementar soluciones basadas en inteligencia artificial es la falta de conocimiento y experiencia en la materia. Al ser un campo altamente especializado y debido a su elevado nivel de sofisticaci\u00f3n, no resulta sencillo para las compa\u00f1\u00edas adquirir el talento necesario para llevar a cabo proyectos exigentes. De hecho, tal y como se\u00f1ala el \u00faltimo estudio de la Asociaci\u00f3n Industrial para el Impulso de la Econom\u00eda del Dato y de la IA (IndesIA), la falta de profesionales cualificados en las empresas espa\u00f1olas dejar\u00e1 sin cubrir m\u00e1s de 6.500 ofertas de empleos en datos e inteligencia artificial en 2023.<\/p>\n

2. La confianza en sus decisiones<\/strong>. Los sistemas basados en inteligencia artificial se alimentan de datos que son usados para su aprendizaje, entrenando a los algoritmos para construir modelos que resuelven determinadas tareas. Si los datos de partida presentan sesgos, los sistemas pueden generar decisiones desequilibradas en t\u00e9rminos raciales, de g\u00e9nero, o presentar desigualdades y preferencias injustas. Adem\u00e1s, a medida que los algoritmos se vuelven m\u00e1s complejos, disminuye la transparencia y puede ser dif\u00edcil o incluso imposible comprender c\u00f3mo se toman las decisiones. Preservar la \u201cexplicabilidad\u201d de los modelos es clave para mantener la confianza en las decisiones y permitir hacer un uso m\u00e1s responsable y seguro de los sistemas de IA.<\/p>\n

3. Privacidad y seguridad<\/strong>. Aunque en el a\u00f1o 2021 la Comisi\u00f3n Europea ya present\u00f3 un borrador de un reglamento sobre el uso y desarrollo de la inteligencia artificial, est\u00e1 actualmente todav\u00eda pendiente de aprobaci\u00f3n por parte del Parlamento y el Consejo europeos. No obstante, el uso de la IA s\u00ed tiene ya asociada la obligatoriedad de cumplir con las leyes de protecci\u00f3n de datos confidenciales y sensibles tanto de clientes como empleados de la propia empresa. As\u00ed, la creaci\u00f3n y posterior mantenimiento de soluciones basadas en inteligencia artificial requiere recopilar una gran cantidad de datos que son usados para dise\u00f1ar y evolucionar sus modelos, por lo que las empresas deben respetar que estas normativas y regulaciones de protecci\u00f3n de datos se cumplan en sus proyectos de dos formas diferentes: por un lado, en los datos usados para la propia construcci\u00f3n y evoluci\u00f3n de los modelos y, por otro lado, en los datos que usan los modelos cuando est\u00e1n en un entorno real productivo, ya que el sistema de IA funciona como un superusuario que tiene capacidad casi ilimitada de acceso a un volumen gigante de datos para su tratamiento y toma de decisiones.<\/p>\n

4. Disponibilidad de los datos<\/strong>. La mayor\u00eda de los sistemas basados en IA dependen de enormes cantidades de datos para su construcci\u00f3n y mantenimiento. Si la disponibilidad de los datos es limitada, no se podr\u00e1n encontrar los patrones y relaciones que permiten a los sistemas tomar decisiones de forma precisa. Por tanto, las empresas dependen de la disponibilidad de dichos datos, que sean de buena calidad y se almacenen de forma correcta para que no sufran da\u00f1o y sigan siendo \u00fatiles, pero tambi\u00e9n de que se sepa extraer informaci\u00f3n que sea \u00fatil de ellos. Para ello, es importante saber para qu\u00e9 se van a necesitar los datos, c\u00f3mo se van a explotar y relacionar entre ellos, a fin de que la informaci\u00f3n que ofrezcan mejore la eficiencia y competitividad de las empresas.<\/p>\n

5. Infraestructura necesaria<\/strong>. No solo la disponibilidad y calidad de los datos es crucial para el desempe\u00f1o de los sistemas de IA, sino que tambi\u00e9n lo es la infraestructura necesaria para su almacenamiento y procesamiento. La construcci\u00f3n de sistemas inteligentes depende en gran medida de una infraestructura potente que sea capaz de procesar grandes vol\u00famenes de datos y, gracias a los avances en los campos de big data y el hardware de computaci\u00f3n dedicado, se consigue superar la barrera de acceso que hace unos a\u00f1os ten\u00edan las empresas. La creciente adopci\u00f3n del cloud reduce el coste necesario tanto para el almacenamiento como el procesamiento, y existen cada vez m\u00e1s fabricantes que ofrecen productos y soluciones de sistemas IA preconstruidos basados en cloud. De esta forma, las compa\u00f1\u00edas tienen acceso a sus beneficios y pueden hacer uso sin disponer de la infraestructura necesaria en sus propios servidores y sin preocuparse en exceso por la seguridad y vulnerabilidades de dicha infraestructura.<\/p>\n

\u201cLa inteligencia artificial est\u00e1 revolucionando la forma en que nos relacionamos con el mundo. Su potencial para mejorar la calidad de vida de las personas es pr\u00e1cticamente ilimitado, realizando enormes avances en una gran diversidad de disciplinas, desde la medicina, la conducci\u00f3n aut\u00f3noma o aplicaciones que involucran la interacci\u00f3n con el ser humano, como ChatGPT. Para las empresas, la IA ha supuesto un incremento considerable de su capacidad productiva y permite construir un futuro prometedor. Sin embargo, tambi\u00e9n plantea desaf\u00edos \u00e9ticos y sociales que resaltan la necesidad de encontrar un equilibrio entre su evoluci\u00f3n y el respeto de los valores y derechos humanos. Muchos de estos riesgos se pueden mitigar con un adecuado gobierno de los proyectos de IA, gestionando de forma \u00e9tica y responsable el ciclo de vida de los datos\u201d, dice Roberto Fuentes, Consejero Ejecutivo de atSistemas.<\/p>\n

Arriba, foto de Drew Dizzy Graham en unsplash<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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