{"id":21096,"date":"2025-04-16T12:05:28","date_gmt":"2025-04-16T11:05:28","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=21096"},"modified":"2025-04-16T12:05:28","modified_gmt":"2025-04-16T11:05:28","slug":"de-los-datos-a-la-ia-5-desafios-y-pasos-necesarios-para-implementar-una-estrategia-de-ia-empresarial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=21096","title":{"rendered":"De los datos a la IA: 5 desaf\u00edos y pasos necesarios para implementar una estrategia de IA empresarial"},"content":{"rendered":"

Seg\u00fan un informe de MIT Technology Review Insights, el 78% de las organizaciones no aprovecha la inteligencia artificial a causa de la mala calidad de sus datos<\/strong><\/p>\n

En 2025, la IA ocupa un lugar imprescindible en la estrategia de toda empresa, sin embargo, la realidad muestra que en gran parte de las organizaciones se realizan proyectos de IA que finalmente no cumplen las expectativas esperadas. Esto es debido a que implementar proyectos de IA a gran escala implica tanto la adaptaci\u00f3n de las plataformas y los perfiles tecnol\u00f3gicos como un cambio cultural en las empresas donde se promueva la adopci\u00f3n y la innovaci\u00f3n a trav\u00e9s del dato.<\/p>\n

En este sentido, adoptar una estrategia para implementar la IA y aprovechar el potencial de los datos en favor del crecimiento de la organizaci\u00f3n implica establecer o ajustar una cultura \u201cdata driven\u201d empresarial. Por este motivo, Globant (NYSE: GLOB), compa\u00f1\u00eda digitalmente nativa enfocada en reinventar los negocios a trav\u00e9s de soluciones tecnol\u00f3gicas innovadoras, re\u00fane algunos de los desaf\u00edos m\u00e1s comunes a la hora de emprender este viaje \u201cde los datos a la IA\u201d, as\u00ed como algunos aspectos necesarios para implementar una una estrategia de IA que impulse los objetivos del negocio con \u00e9xito:<\/p>\n

1. La calidad de los datos<\/strong>. La base de un buen modelo de inteligencia artificial son los datos, y por ello es fundamental la calidad de la informaci\u00f3n con que los entrenamos a la hora de obtener resultados fiables. Teniendo en cuenta las predicciones recientes de Gartner, la mala calidad de los datos es uno de los factores por los que se prev\u00e9 que al menos el 30% de los proyectos de Gen AI se abandonen para finales de 2025. No podemos, por tanto, pasar por alto a la hora de implementar la IA el an\u00e1lisis de los datos disponibles, tanto en entrenamiento como en producci\u00f3n, donde nos aseguremos de evitar alimentar nuestros modelos con datos incompletos o incorrectos que lleven a resultados incomprensibles o incluso poco confiables.
\n2. La gesti\u00f3n del talento<\/strong>: La implementaci\u00f3n de la IA requiere conocimientos especializados en aspectos como la gesti\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data), aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning) o Inteligencia Artificial Generativa. Todo ello supone que muchas organizaciones se enfrentan al problema de no disponer del talento adecuado, traduci\u00e9ndose en una mayor dificultad en la adopci\u00f3n e implementaci\u00f3n de una estrategia de inteligencia artificial. Seg\u00fan un informe de Confluent, la escasez de habilidades y talento encabeza hoy la lista de retos a los que se enfrentan los l\u00edderes de TI a la hora de implementar IA, ya que as\u00ed lo afirma un 68% de las empresas a nivel global.
\n3. La regulaci\u00f3n y seguridad.<\/strong> Sin duda, cumplir con las regulaciones vigentes en cada mercado es fundamental, pero en un mundo digitalizado y marcado por la irrupci\u00f3n de la IA es igualmente crucial garantizar la seguridad de la informaci\u00f3n utilizada,evitando que existan brechas o vulnerabilidades que puedan ser aprovechadas por la ciberdelincuencia. Por esta raz\u00f3n, tal y como se\u00f1ala un reciente informe de Opengear, un tercio de los CIOs y CSOs citan los requisitos regulatorios entre los mayores obst\u00e1culos para integrar la IA en las estrategias de ciberseguridad.
\n4. La \u00e9tica en el uso de la inteligencia artificial.<\/strong> La \u00e9tica en el uso de la inteligencia artificial va m\u00e1s all\u00e1 del cumplimiento con las leyes de privacidad ya que entrenar los modelos sin tener en cuenta conceptos como los sesgos pueden traducirse en resultados discriminatorios o injustos. Y es que, si los datos con los que entrenamos nuestros modelos de IA est\u00e1n sesgados (sexo, raza, \u2026) o tienen en cuenta variables que puedan llegar a ser discriminatorias (estado de salud, creencias religiosas o pol\u00edticas) el resultado se puede traducir en acciones dirigidas injustamente hacia ciertos grupos. De hecho, estos sesgos preocupan al 57% de los directores de recursos humanos espa\u00f1olas, tal y como se desprende de un informe de IA+Igual. Por todo ello, hoy en d\u00eda, el uso \u00e9tico de la IA est\u00e1 no solo relacionado con el cumplimiento regulatorio, sino tambi\u00e9n estrechamente ligado al impacto social de las empresas que utilizan esta tecnolog\u00eda, tal y como se refleja en el AI Manifiesto de Globant.
\n5. El impacto de la IA en la cultura empresarial.<\/strong> Y por supuesto no podemos olvidar la cultura de la compa\u00f1\u00eda, ya que no es posible esponsorizar una estrategia de negocio apoyada en la inteligencia artificial si no promovemos el uso de la misma dentro de nuestra compa\u00f1\u00eda. Es clave que dentro de una empresa se entienda la inteligencia artificial como una herramienta que impulsa no solo la compa\u00f1ia si no tambi\u00e9n el trabajo de cada uno de nosotros, y los equipos sean conscientes de las herramientas de inteligencia artificial que tienen a su disposici\u00f3n para realizar su trabajo de una manera m\u00e1s eficiente permiti\u00e9ndoles a su vez aportar mayor valor.<\/p>\n

Los pasos para implementar la estrategia de IA necesaria para proveer de valor al negocio<\/strong>
\nEl \u00e9xito en la implementaci\u00f3n de una estrategia de Inteligencia Artificial pasa, obligatoriamente, por ser o convertirse empresa \u201cdata driven\u201d o con una cultura de datos, lo que implica ser una organizaci\u00f3n consciente de la importancia de los datos para el rendimiento de sus operaciones y para la propia transformaci\u00f3n y evoluci\u00f3n del negocio. As\u00ed, desde Globant se se\u00f1alan tambi\u00e9n las claves necesarias para la adopci\u00f3n y gobierno de la estrategia de Inteligencia Artificial. Por un lado, fomentar una cultura de innovaci\u00f3n, pensamiento creativo y experimentaci\u00f3n, con el fin de explorar nuevas posibilidades para el negocio. Por otro lado y en esta misma l\u00ednea, poner el foco en el aprendizaje y formaci\u00f3n continua, con el prop\u00f3sito de que los equipos se mantengan actualizados y sean capaces de guiar a la empresa a la hora de adaptarse a las necesidades del mercado. Finalmente, luchar por establecer una conciencia \u00e9tica, mediante gu\u00edas o estructuras de gobernanza que garanticen que los equipos comprendan las implicaciones \u00e9ticas de sus operaciones.
\n\u201cSi una organizaci\u00f3n desea implementar inteligencia artificial hoy, sin duda debe convertirse en empresas verdaderamente \u201cdata driven\u201d. Esto es, que sean conscientes de la relevancia de los propios datos y, especialmente, de su supervisi\u00f3n, para garantizar que la IA trabaje en beneficio de la empresa y de toda la sociedad. Frente a los retos que supone este viaje \u201cde los datos a la IA\u201d, las organizaciones pueden apoyarse en un socio como Globant, que tiene el prop\u00f3sito de apoyar y preparar a las empresas a destacar en un mercado tan competitivo como el actual\u201d, afirma Izaskun L\u00f3pez-Samaniego, Data Strategist de Globant.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Globant<\/em><\/span><\/p>\n

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