Por Hise O. Gibson Profesor Titular de Administración de Empresas a inteligencia artificial ya está transformando industrias en todo el mundo. Sin embargo, su rápido auge ha abrumado a muchos líderes empresariales que luchan por gestionar e implementar eficazmente sus capacidades en sus empresas. Para prosperar en esta nueva era, los ejecutivos deben abordar primero tres desafíos comunes que enfrentan las organizaciones con la integración de la IA. A continuación, analizamos estos tres obstáculos y ofrecemos consejos para superarlos. Problema n.° 1: No desarrollar el talento interno en IA Muchas organizaciones se centran excesivamente en la contratación de expertos externos en IA, mientras que descuidan la formación y el desarrollo de las competencias de sus empleados actuales. Esta brecha puede crear una plantilla dividida en dos niveles: uno que sabe y entiende cómo trabajar con IA y otro que se queda atrás. Soluciones: Llamamiento a una alfabetización generalizada en IA Desarrollar programas de capacitación en IA por niveles para todos los empleados, con el fin de concienciar a la plantilla sobre los beneficios y riesgos de confiar en ella. Por ejemplo, si bien la IA puede ayudar a un empleado a refinar la redacción de un informe, este debe ser consciente de que puede introducir imprecisiones. Por lo tanto, el empleado debe verificar cualquier dato que obtenga de la IA, buscando en mayor profundidad las fuentes originales de información. La capacitación sobre riesgos de la IA para todos los ejecutivos, no solo para los líderes tecnológicos, debería ser obligatoria. Vaya más allá de las sesiones de formación puntuales Deje de lado la capacitación aislada y adopte flujos continuos de aprendizaje de IA que formen parte de los flujos de trabajo diarios. Implemente la mentoría inversa, con especialistas en IA que asesoren a los ejecutivos sobre las mejores maneras de usar la tecnología. Considere el enfoque del CEO Satya Nadella en Microsoft, que se centró en contratar científicos de datos y capacitar a toda la plantilla para pensar y actuar con IA en mente. Al capacitar a los empleados, la cultura cambiará gradualmente hacia una mayor capacidad cognitiva, lo que permitirá que todos estén mejor preparados para operar en este entorno dinámico VUCA (volátil, incierto, complejo y ambiguo). Inculcar la alfabetización en IA en el desarrollo de liderazgo ayudará a cerrar la brecha de habilidades digitales. Integrar la ética de la IA en el desarrollo del liderazgo Capacite a los líderes sobre los sesgos de la IA que deben detectar y sus implicaciones para la ética, la privacidad y el cumplimiento normativo. Por ejemplo, considere casos recientes de grandes empresas que implementaron una herramienta de reclutamiento con IA. Estas herramientas buscan mejorar la eficiencia de la contratación, pero el sesgo en los modelos de IA podría hacer que favorezcan a ciertos candidatos sobre otros. Cree un grupo de trabajo interdisciplinario de gobernanza de la IA, compuesto por representantes de recursos humanos, ciberseguridad y estrategia empresarial, para realizar comprobaciones exhaustivas de los sistemas de IA y garantizar que tomen decisiones justas. Problema n.° 2: Implementar IA sin suficientes medidas de ciberseguridad La IA puede convertirse en una carga considerable para las empresas sin las medidas de ciberseguridad adecuadas, lo que podría generar diversas amenazas, como el envenenamiento de datos y los ciberataques. ¿Qué deberían hacer los líderes? Soluciones: Priorizar la ciberseguridad de la IA Realice evaluaciones rigurosas de riesgos de ciberseguridad antes de implementar cualquier iniciativa de IA e invierta en tecnología de detección de amenazas de IA. Desarrollar protocolos de respuesta a incidentes específicos de IA Las empresas necesitan nuevas políticas para garantizar la gestión de datos, la seguridad de los modelos y la detección de ataques de IA adversarios. Por ejemplo, considere la respuesta de Microsoft al ataque Midnight Blizzard en 2024: tras detectar que el grupo de hackers, patrocinado por el estado ruso, utilizó técnicas mejoradas con IA para acceder a correos electrónicos y materiales de autenticación, Microsoft actualizó rápidamente sus protocolos de respuesta a incidentes para incluir procedimientos de detección y mitigación de amenazas específicos para IA. Estos protocolos actualizados se centran en: Modelo de seguridad, garantizando que los sistemas de IA en su pila de ciberseguridad no fueran vulnerables a la manipulación adversaria. Gestión de datos mediante el refuerzo del acceso a registros y comunicaciones sensibles que podrían entrenar o alimentar modelos adversarios. Detección de ataques de IA adversarios, como phishing generado por IA o intentos automatizados de robo de credenciales, mediante la integración de herramientas de monitoreo habilitadas para IA con su centro de operaciones de seguridad. Implementar arquitecturas de confianza cero Transición de "confiar pero verificar" la mayor parte de la información a "verificarlo todo", aprovechando políticas robustas de cifrado y autenticación de datos para el acceso a la IA. JPMorgan adoptó un enfoque cauteloso e implementó un programa de ciberseguridad que adoptó la IA como un imperativo, pero protegió los modelos de negociación algorítmica y exigió al personal que supervisara las transacciones facilitadas por IA para detectar posibles engaños. La IA puede operar 24/7 sin interrupciones, utilizando todas las permutaciones posibles, lo que aumenta su capacidad para detectar posibles brechas de seguridad. Problema n.° 3: Invertir en herramientas que no pueden escalar La desalineación de los procesos de negocio principales suele resultar en proyectos de IA aislados, que empiezan bien pero no escalan. Si bien la IA es una herramienta increíble y un multiplicador de productividad, su valor depende de la persona que la utiliza. En toda organización, hay creyentes y escépticos. Los escépticos se esfuerzan por marginar a quienes creen en la IA, lo que acentúa la naturaleza aislada de su uso en muchas empresas. Soluciones: Incorporar IA en la automatización de procesos empresariales Asegúrese de que la IA complemente los flujos de trabajo y los procesos de toma de decisiones actuales, en lugar de interrumpirlos. Adapte las limitaciones operativas a las capacidades de la IA. Mida el retorno de la inversión de la herramienta sobre el rendimiento técnico Establecer métricas para evaluar el grado en que la IA mejora la eficiencia, los ingresos y la satisfacción del cliente, en lugar de centrarse demasiado en la precisión algorítmica. Crear manuales de gobernanza de la IA Establezca roles y expectativas para la gestión de la IA, la validación de modelos y el análisis de sesgos. Evalúe las amenazas de seguridad y los desequilibrios de habilidades al adoptar las implementaciones actuales de IA. Por ejemplo, General Motors ha implementado eficazmente la automatización basada en IA en toda su cadena de suministro, lo que la convierte en un factor clave para el negocio. Recuerde, la integración de la IA empieza con su gente. Liderar la adopción de la IA en su organización no se trata solo de invertir en tecnología, sino de priorizar el talento y la infraestructura de seguridad para garantizar una integración exitosa. Integrar la IA en las tareas diarias requiere líderes capaces de adquirir, escalar y desarrollar una fuerza laboral que la use responsablemente, en lugar de permitir que la tecnología se apodere de ella. ¿Está su organización preparada para entrar en la era de la IA? Imagen creada por HBSWK