El 39% de las organizaciones del Reino Unido que ya utilizan esta tecnología están acelerando la adopción de herramientas de IA.
En todos los sectores, desde el financiero y el sanitario hasta el manufacturero y el minorista, la tecnología se está integrando para impulsar la eficiencia a escala.
El debate ya no es si se adoptará la IA, sino con qué rapidez y dónde.
Estratega de IA, Progress Software.
Sin embargo, a medida que aumenta la implementación, también aumentan las expectativas. Si bien muchos creen que la IA podrá ofrecer resultados impecables en todo momento, este doble rasero está dañando la confianza, ralentizando la adopción y sofocando la innovación.
Entonces, ¿pueden las organizaciones repensar cómo utilizan la IA? Comienza centrándose en casos de uso pequeños, pruebas continuas y evitando la dependencia excesiva de un solo sistema.
La generación de recuperación aumentada (RAG) puede agregar otra capa de seguridad, basando la retroalimentación en datos verificables y generando resultados que sean relevantes y creíbles.
Una perspectiva cambiada
A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones cotidianas, herramientas como RAG son vitales para la precisión. Sin embargo, igualmente importante es cambiar la forma en que utilizamos la tecnología. Cuando otro empleado comete un error, lo consideramos una parte importante del proceso de aprendizaje.
Si bien la IA proporciona una respuesta incompleta, la mayoría supone que la tecnología no está lista para un despliegue generalizado. Sin embargo, estos errores no son errores del sistema; Éstas son una compensación esperada en modelos que operan dentro de probabilidades. Esperar un desempeño impecable es como contratar a un nuevo empleado y esperar que su trabajo sea perfecto en todo momento.
Las organizaciones deben dejar de pensar en términos binarios: que la IA es completamente correcta o completamente incorrecta. En cambio, la atención debería centrarse en cómo se utiliza la tecnología, las salvaguardas que implementamos y cómo se integra con el conocimiento humano. La IA es una tecnología ágil.
Estos modelos pueden fallar, aprender y mejorar en cuestión de días o incluso minutos, mucho más rápido que el ciclo de aprendizaje humano. En última instancia, nuestro enfoque para implementar la IA debería ser igualmente flexible.
Las organizaciones que se arriesgan a implementar planes de transformación de arriba hacia abajo que durarán varios años esperan una versión “perfecta” de la IA que tal vez nunca llegue. En cambio, necesitan proyectos incrementales a corto plazo que entreguen valor rápidamente, antes de escalar a partir de ahí.
IA responsable en la práctica
Adoptar la IA de manera responsable requiere traducir esta mentalidad en acciones concretas y manejables que generen resultados. Sin embargo, también debería basarse en la confianza y en un enfoque más amplio centrado en las personas.
Si bien el recorrido de cada organización es único, existen varias formas de acelerar la adopción sin comprometer la precisión o la ética. Es importante centrarse en objetivos alcanzables.
Al centrarse en casos de uso que pueden entregarse en semanas o meses, las organizaciones pueden lograr resultados tempranos que demuestren un valor claro y generen confianza en la tecnología.
Los modelos de IA son inherentemente imperfectos, por lo que cada error debe tratarse como una importante oportunidad de aprendizaje. Analizar errores, modificar indicaciones o experimentar con diferentes modelos es importante para mejorar el rendimiento con el tiempo. Los pequeños ajustes permiten a los equipos mejorar continuamente los resultados mientras mantienen los proyectos manejables.
Una vez que se brindan beneficios tangibles en los casos de uso iniciales, la adopción puede expandirse gradualmente en toda la organización. Mantener la supervisión y la gobernanza garantiza que los resultados sean precisos, relevantes y estén alineados con los estándares éticos, lo que permite a las organizaciones escalar la IA de manera efectiva y al mismo tiempo minimizar el riesgo.
Generando confianza a través de RAG
La forma más eficaz de mejorar la confiabilidad es mediante RAG. En un marco RAG, los sistemas de IA acceden a información relevante y actualizada de diversas fuentes antes de formular respuestas.
Esto garantiza que los resultados estén anclados en datos validados y contextualmente precisos, en lugar de depender de patrones potencialmente obsoletos o incompletos aprendidos durante la capacitación.
Al conectar la IA centrada en el ser humano con los datos de la manera correcta, las organizaciones pueden reducir las alucinaciones, proporcionar respuestas conscientes del contexto y aumentar la confianza de las partes interesadas; Todos pasos importantes para una adopción responsable a escala.
Al incorporar una cultura de alerta, el uso iterativo de la IA complementa RAG, creando un circuito de retroalimentación continua que refuerza la confianza y garantiza que los conocimientos sean procesables y confiables en toda la organización.
pensamiento final
Todas las organizaciones que operan en la era de la IA enfrentan los mismos desafíos cuando confían en la tecnología.
Lo que separa el éxito del fracaso es la capacidad de anticipar estos errores, diseñar formas de trabajo que los detecten rápidamente y adaptarse en consecuencia.
La IA no es infalible ni mágica, pero es una gran ventaja. Las organizaciones que equilibren la ambición con la realidad tendrán éxito.
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