Lan Guan, experta mundial en IA: “La inteligencia artificial ahora es una necesidad empresarial”

La inteligencia artificial es el presente y futuro. Sus diversos usos se han tomado las industrias y ha encontrado aplicaciones en todos los niveles de las organizaciones. Desde las tareas más básicas hasta las más complejas han conseguido apoyo a través de la tecnología y la IA, acelerando procesos y reduciendo tiempos de trabajo y desarrollo de proyectos, llegando a volverse indispensable.

Lan Guan, Chief AI Officer de Accenture y experta en el tema, plantea que el impacto que ha tenido esta tecnología en la sociedad ha sido positivo. Además, no significa necesariamente que vaya a reemplazarse la mano de obra humana. “Puede hacer avanzar el progreso tecnológico”, acota, y argumenta que existen oportunidades en las que estas herramientas pueden ayudar a crear puestos de trabajo adicionales, así como parte de la oferta actual no existía en décadas pasadas.

La ejecutiva de Accenture sostiene que si bien antes era un diferenciador competitivo, “ahora es una necesidad empresarial para dar sentido a cantidades masivas de datos, mejorar los procesos empresariales, mejorar la experiencia del cliente e impulsar mejores resultados empresariales”, dice.

La especialista apunta dos desafíos clave en la implementación de estrategias de datos en las empresas: la mejora de la infraestructura y la gestión del cambio y la adopción. Sugiere que, para aprovechar al máximo estas tecnologías, las empresas deben de tener la infraestructura adecuada y asegurarse de que sus empleados estén preparados y dispuestos a adoptar estos cambios.

Es necesario que las empresas estén en la nube, dispongan de datos y modernicen su núcleo, comenta. Además, apunta que, en cuanto a la gestión del cambio y la adopción, “las empresas deben organizarse para la IA como una prioridad estratégica y acompañar a sus empleados en el viaje” de implementación.

En cuanto a las tecnologías emergentes, Guan destaca los modelos de código abierto ajustados y entrenados para empresas particulares, así como también los modelos más pequeños para casos de uso específicos y que propone como tendencias principales. También resalta la importancia de los plugins y modalidad mixta en el futuro de la IA.

A nivel regional, dice que Latinoamérica está recién en las etapas iniciales de adopción de la IA, pero existen oportunidades.

De acuerdo al Technology Vision 2022 de Accenture, destaca, el 98% de los ejecutivos de Latam estuvieron de acuerdo en que los modelos básicos de IA jugarán un papel importante en las estrategias de sus organizaciones entre los próximos 3 a 5 años. Además, en ese entonces, Chile destacó como el país en el que el 100% de los ejecutivos dijeron estar muy o extremadamente inspirados por las nuevas capacidades de la IA.

Pero existen también problemáticas éticas que solucionar con respecto a la aplicación de estas tecnologías. Deben ser integradas de forma responsable a los sistemas, que comiencen desde las primeras fases del diseño hasta el resultado del despliegue, para así asegurar un impacto justo en los empleados, las propias empresas, sus clientes y la sociedad.

“La presión aumenta a medida que las organizaciones comienzan a ampliar el uso de la IA para obtener beneficios empresariales, y deben ser conscientes de las normativas nuevas y pendientes y de los pasos que deben dar para asegurarse de que sus organizaciones cumplen la normativa”, plantea.

El trabajo en sí se verá impulsado por la inclusión de IA. La ejecutiva dice que utilizar adecuadamente los modelos de cimentación comienza por comprender qué cambian estos realmente. Con esto, destaca, en primer lugar se transforma la interacción entre humanos y la IA, pero también la forma de trabajar.

“Su potencial para transformar los flujos de trabajo y mejorar la productividad es innegable, y es posible que pronto las empresas empiecen a usarlos de forma más variada, aumentando las tareas en el desarrollo de productos o procesos empresariales”, propone.

Luego, destaca que hay nuevas aplicaciones y servicios de IA que permiten a las empresas crear aplicaciones y servicios que antes parecían imposibles o difíciles de construir. “La falta de datos de formación es un problema importante para la mayoría de las organizaciones que desean ampliar el uso de la IA, pero con las capacidades de aprendizaje, los modelos básicos preentrenados pueden ayudar a sortear esta limitación”, argumenta.

Eso sí, el mayor desafío actual para las empresas, en cuanto a la adopción de estas tecnologías sigue siendo el cómo abordar los riesgos derivados del uso de la IA. Menciona la IA responsable, pero, pero también la profesionalización del enfoque de esta y los datos para escalarla con confianza.

Por lo mismo, subraya la relevancia de “la confianza desde el diseño” y la transparencia para garantizar la privacidad de los datos de las organizaciones. “Los datos sensibles deben permanecer bajo el control directo de una empresa y pueden mantenerse en un enclave o entorno de confianza”, dice.

En otros casos, los datos de menor sensibilidad pueden “intercambiarse con un servidor alojado, especialmente aquellos que pueden separar los datos de un entorno independiente”.

Con respecto a esto, es necesario levantar directrices claras sobre los sesgos, privacidad, propiedad intelectual y transparencia, para orientar a los empleados “a la hora de tomar decisiones sobre cuándo y cómo utilizar la IA”. Esto mismo podría ayudar, por ejemplo, a prevenir ciertos peligros en la implementación de la inteligencia artificial.

En 2020, recuerda, el phishing tuvo un aumento y el 75% de las organizaciones a nivel mundial experimentaron ataques de este tipo. “Las empresas dependen en gran medida de la formación y concienciación de los empleados para evitar ser víctimas, pero eso será mucho más difícil cuando un actor de amenazas pueda entrenar GPT-3 en los correos electrónicos de los CEO para generar texto que suene exactamente como ellos”, asegura Guan.

Además, comenta, las técnicas de spear-phishing, “que actualmente requieren mucho tiempo y son caras, serán más baratas de fabricar y de mayor calidad a escala, lo que supondrá un mayor riesgo para las empresas”.