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Reseller MXLa Inteligencia Artificial (IA) se implementa en empresas de todos los sectores y tamaños. Sin embrago, hay muchos mitos y realidades al rededor de ella.
A partir de los datos y las tareas particulares, esta tecnología permite que cada empresa mejore susprocesos internos. Además de extraer la información más valiosa para atender a los clientes y automatice tareas repetitivas que no dan valor a los negocios.
“Los beneficios de la IA se extienden en toda la organización e incluyen áreas de finanzas, recursos humanos y departamentos legales. En este momento, las PyMEs encuentran herramientas de inteligencia artificial que simplifican la gestión de equipos, procesan información financiera y detectan errores y anomalías en los informes generados por personas”, aseguró Carla García, directora de Nuevos Negocios de Zoho en América Latina.
Ante este escenario, también proliferan muchas creencias que logran disuadir a las empresas más pequeñas de utilizar la IA. Estos son algunos de los mitos más difundidos.
Mitos 1: La IA está dirigida sólo a grandes empresas
Falso. La IA está cada vez más presente en las PyMEs. La mayoría de las aplicaciones ya cuentan con funciones de IA que les facilitan y aceleran sus procesos.
Desde correos electrónicos y procesadores de texto que corrigen la ortografía, crean textos automáticamente y sugieren destinatarios. Hasta avanzados ‘agentes’ de IA que personalizan tareas y aprenden de forma automática.
Junto a esto, las plataformas empresariales más usadas por las PyMEs utilizan IA para integrar sus herramientas, dar contexto y evitar reprocesos. Por ejemplo está Zia, el asistente de inteligencia artificial de Zoho.
Esta utiliza los mismos recursos de la empresa para brindar contexto a las interacciones con los clientes en el CRM. Enviarles promociones de forma automática desde el correo electrónico, o encontrar anomalíasen la facturación, entre otras funciones.
Mitos 2: La IA va a reemplazar a todos los trabajadores
Falso. La IA es una tecnología que libera tiempo improductivo para que el equipo humano se enfoque en resolver situaciones más complejas y brindar una mejor atención.
Al automatizar las respuestas a solicitudes de servicio al cliente o enviar mensajes con ofertas personalizadas a cada cliente. Por ejemplo, ayuda a que los empleados inviertan su tiempo en mejorar sus productos o buscar nuevos mercados.
En las PyMEs podrían usar agentes de IA que vayan aprendiendo de forma automática a responder solicitudes de los clientes y vayan mejorando la experiencia.
Cuando sea necesario, esta herramienta transfiere la conversación a un ‘humano’ para que termine el proceso de venta o asesoría personalizadas. Sin que el cliente lo note.
Mitos 3: La IA es objetiva y no comete errores
Falso. La IA empresarial aprende a partir de los datos de la misma empresa. Si están incompletos o tienen un sesgo particular, los resultados reflejarán esas particularidades. Antes de adoptar una forma de IA, resulta importante que la organización aliste previamente sus bases de datos.
También es importante que el factor humano valide las decisiones clave del sistema.
“Para las empresas, los investigadores y los responsables políticos, el desafío radica en aprovechar al máximo el potencial de la IA mientras se garantizan resultados éticos y equitativos”, señaló Ramprakash Ramamoorthy, director de IA en Zoho Corporation.
Mitos 4: Invertir en IA es costoso y complejo
Falso. Con la aparición de nuevos competidores, ha comenzado una etapa de democratización de la IA. En la que las empresas pueden utilizarla a un costo cada vez más bajo.
Algunas empresas ofrecen estas herramientas dentro de sus planes de servicios, sin pagos adicionales.
La IA también representa ahorros en implementación de herramientas, personal para tareas repetitivas o poco estratégicas y tiempos de utilización de nuevas tecnologías.
Mitos 5: La IA compromete la privacidad de mis datos
Parcialmente cierto. Los modelos de IA aprovechan los datos de cada empresa para entregarles resultados personalizados. Al tiempo que se nutre de información pública en internet como una forma de mejorar y ampliar sus respuestas.
Lastimosamente, hay proveedores que toman esos datos privados para entrenar a sus propios modelosde IA. O no tienen los controles necesarios para evitar que se fuguen hacia la red.
Antes de utilizar estas herramientas, es clave analizar el modelo de negocio del proveedor (¿vende servicios de publicidad? ¿ofrece bases de datos?). Y preguntar directamente por las barreras que impone en los datos privados.
