No hay dudas de que la inteligencia artificial es un factor clave para optimizar la toma de decisiones corporativas, lograr objetivos estratégicos de negocio y maximizar las ventajas competitivas.
Sin embargo, una buena parte de las organizaciones reducen sus inversiones en iniciativas “inteligentes” por no confiar en la IA.
En este artículo, te invitamos a descubrir los motivos que llevan a que algunos proyectos basados en inteligencia artificial no progresen, describimos la relevancia de la confianza para lograr implementaciones exitosas y explicamos en qué consiste Qlik Trust Score for AI.
¿Por qué se estancan los proyectos de inteligencia artificial?
De acuerdo con un estudio reciente realizado por Qlik que recaba las opiniones de más de 4000 altos ejecutivos y responsables de la toma de decisiones en inteligencia artificial, el 88% de las empresas considera que esta tecnología es fundamental para alcanzar el éxito empresarial.
Sin embargo, los datos demuestran que pocos proyectos de IA superan la fase de planificación. De hecho, el 20% de las compañías tienen entre 50 y más de 100 proyectos de IA que aún no fueron implementados y aguardan en la etapa de definición o planeamiento.
Pero esto no es todo: el 20% de las organizaciones informa que llegaron a tener hasta 50 iniciativas que han avanzado más allá de la planificación, pero luego fueron pausadas o, peor aún, canceladas.
¿Por qué sucede esto? Existen múltiples factores que ralentizan o bloquean por completo el deployment de los proyectos.
Los más importantes tienen que ver con la falta de habilidades para desarrollar la IA (23%) y para implementarla una vez desarrollada (22%), los desafíos en términos de gobernanza de datos (23%), las limitaciones presupuestarias (21%) y la falta de datos confiables para alimentar los modelos de inteligencia artificial (21%).
Pero hay otro factor que lleva a que las iniciativas se estanquen: la falta de confianza.
Si bien existe un amplio conocimiento sobre la necesidad de esta tecnología y más del 95% de los encuestados afirman saber qué tipos de IA podrían utilizarse en su negocio, la desconfianza proveniente de otras áreas de la empresa obstaculiza su avance en algunas organizaciones.
De acuerdo con la pesquisa de Qlik, el 37% de los responsables de la toma de decisiones en IA sostiene que los altos directivos no confían en ella, mientras que el 42% considera que los empleados con menos experiencia tampoco la consideran una herramienta fiable. Es más, el 21% de los entrevistados afirma que sus clientes tampoco la ven con buenos ojos.
¿Cuál es el resultado de esta falta de confianza? Según el 61% de los participantes en la encuesta, la desconfianza reduce significativamente la inversión en IA en su negocio.
Construir confianza es primordial para avanzar en la implementación de la IA
Frente a este panorama, las organizaciones necesitan desplegar tácticas que les permitan construir confianza alrededor de la inteligencia artificial. Solo así podrán avanzar hacia su implementación.
Ofrecer capacitación en IA para mejorar las skills de los colaboradores es una de las estrategias posibles. Después de todo, el 76% de los responsables de la toma de decisiones en IA considera que sus industrias necesitan perfeccionar la formación y capacitación del personal en esta tecnología.
Otra de las claves para alcanzar una IA confiable tiene que ver con la disponibilidad de los datos.
Una base de datos fiable para la inteligencia artificial se sustenta en tres pilares: data pipelines preparados para la IA, calidad de datos mejorada y resultados mejorados con IA.
Vale la pena tener en cuenta que los datos aislados tienden a producir resultados sesgados. Para que un modelo sea altamente confiable, debe entrenarse con un corpus diverso, incorporando diferentes patrones y matices para resolver problemas.
Además, solo los datos precisos producen resultados precisos. Por eso, los datos que se incorporan a los modelos de IA se someten a controles de calidad periódicos para garantizar su exactitud.
Pero, ¿existe una metodología para medir el nivel de fiabilidad de los conjuntos de datos? Sí, Qlik Trust Score for AI.
Qlik Trust Score for AI, un sistema indispensable para medir la confianza en la inteligencia artificial
Qlik utiliza el aprendizaje automático tradicional con capacidades GenAI para acelerar y automatizar gran parte de las funciones de ingeniería de datos de su plataforma.
Para garantizar que los sistemas de IA que sirven de base para su solución utilizan datos confiables, incorpora Qlik Trust Score for AI en Qlik Talend Cloud.
Se trata de una capacidad que mide la fiabilidad de la IA a nivel de datos, tomando como base un conjunto de dimensiones clave: diversidad de datos, seguridad, puntualidad, precisión y capacidad de descubrimiento.
El sistema puntúa los conjuntos de datos asignándoles fiabilidad alta, media o baja. Aquellos con baja puntuación obtienen recomendaciones para tornarse más confiables.
El framework de Trust Score para IA es 100% personalizable, por lo que ofrece control total sobre las métricas a utilizar. Además, en vez de limitarse a los requerimientos de un ente regulador o de una ubicación geográfica, las puntuaciones se basan en los entornos únicos de cada cliente.
¿Querés saber cuán fiables son los conjuntos de datos de tu organización para alimentar sistemas basados en inteligencia artificial? Esperamos tu mensaje.