¿Nos estamos acercando al punto más bajo de la desilusión con la IA generativa?

El revuelo en torno a la IA generativa ha alcanzado recientemente su punto máximo. Las promesas de revolucionar industrias, agilizar operaciones y desbloquear nuevas fuentes de ingresos capturaron la imaginación de ejecutivos de alto nivel en todo el mundo. Estoy seguro de que a todos nos han pedido que "hagamos que funcione" o que entendamos cómo podemos adoptarlo rápidamente en nuestra organización, ¿cierto?

Pero como ocurre con cualquier tecnología emergente, la realidad ha atenuado las expectativas. Muchas organizaciones ahora se encuentran lidiando con el "abismo de desilusión", un término acuñado por Gartner y utilizado en su informe Hype Cycle for Generative AI, 2024 para describir innovaciones que no están a la altura de sus expectativas exageradas.

Image from Gartner's Hype Cycle for Generative AI, 2024

¿Cómo hemos llegado hasta aquí? 

Sobreestimación de las capacidades

Los primeros éxitos de IA generativa hicieron que se inflaran las expectativas. A los ejecutivos se les hizo creer que la IA generativa podría realizar tareas complejas de forma autónoma sin necesidad de una intervención humana sustancial. La realidad es que, si bien la IA generativa es potente, requiere un importante ajuste, supervisión y alineación con las necesidades comerciales específicas.

Desafíos de la integración

Muchas organizaciones subestimaron la complejidad de integrar la IA generativa en sus ecosistemas de TI existentes. La IA generativa no es una solución "plug-and-play". Requiere una comprensión profunda de la arquitectura de datos, API sólidas y una integración perfecta con plataformas como ServiceNow para brindar valor. 

Protección de datos 

El auge de la IA generativa ha amplificado las preocupaciones en torno a la privacidad y seguridad de los datos. A medida que las empresas implementan modelos de IA generativa, deben navegar por las complejidades de la gobernanza de datos, garantizando el cumplimiento de regulaciones como GDPR. Esta capa adicional de complejidad a menudo retrasa la adopción y puede generar desilusión. 

Plazos poco realistas

En el afán por ser los primeros, muchas organizaciones establecen plazos poco realistas para los proyectos de IA generativa. Cuando los resultados no se materializan tan rápidamente como se esperaba, surge la frustración. Los ejecutivos tienen que revisar sus expectativas y comprender que la verdadera transformación lleva tiempo. 

Falta de talento

El talento necesario para aprovechar plenamente la IA generativa es escaso. Las organizaciones a menudo tienen dificultades para encontrar o capacitar personal con la experiencia necesaria para implementar, mantener y optimizar las soluciones de la IA generativa. Esta falta puede dar lugar a implementaciones subóptimas y expectativas no cumplidas. 

Cinco aspectos a tener en cuenta para avanzar con la IA generativa y ServiceNow 

¿Es la IA generativa lo que necesitas?

Otras funcionalidades de la IA (en tiempo real, predictiva, prescriptiva) están disponibles y lo han estado durante varios años. Evaluar la madurez o comprender los diferentes tipos de IA puede ayudar a saber si la IA Generativa es adecuada para ti.  

Alinear la IA generativa con los objetivos estratégicos

La IA generativa no es una solución mágica. Su valor radica en qué tan bien se alinea con los objetivos estratégicos de su organización. Aprovecha plataformas como ServiceNow para integrar la IA generativa en flujos de trabajo que impactan directamente en los resultados, como automatizar tareas repetitivas o mejorar el servicio al cliente. 

Centrarse en la calidad de los datos

La eficacia de la IA generativa depende únicamente de los datos con los que se entrena. Asegúrate de que los datos de tu organización estén limpios, sean precisos y cumplan con las normas. Las funcionalidades de gestión de datos de ServiceNow pueden desempeñar un papel crucial en el mantenimiento de altos estándares de datos, que son esenciales para el éxito de la IA generativa. 

Invertir en proyectos cortos

Lograr que la IA generativa trabaje con tus datos y junto con ellos es clave. Antes de adquirir una evaluación de la capacidad de tus datos existentes, realiza una prueba de 60 días. Este es un período clave para la IA generativa y es fundamental generar confianza en tus equipos antes de que se extienda a todas las organizaciones. 

Priorizar la seguridad y el cumplimiento

La privacidad y seguridad de los datos deben ser una prioridad. Utiliza los marcos de seguridad integrados de ServiceNow para garantizar que las implementaciones de la IA generativa sean seguras y compatibles. Si se abordan estas preocupaciones desde el principio, se evitarán posibles problemas y se fomentará la confianza en los sistemas de la IA generativa. 

Fomentar una cultura de aprendizaje continuo

El rápido ritmo de desarrollo de la IA significa que el aprendizaje continuo es esencial. Incentiva a tus equipos a mantenerse actualizados sobre los últimos avances y mejores prácticas de la IA generativa. Los módulos de aprendizaje y desarrollo de ServiceNow pueden ser fundamentales para mejorar las habilidades de la fuerza laboral y garantizar que estén preparados para enfrentar los desafíos cambiantes de la IA generativa. Ponte en contacto con un socio como Thirdera para conocer lo último y lo mejor y lo que está por venir, manteniéndote al día de los lanzamientos de la familia. 

Conclusión

Ten la seguridad de que el abismo de la desilusión es una fase natural en todos los ciclos de adopción de tecnología. Aunque pueda parecer inquietante, es una oportunidad para recalibrar y crecer. Al adoptar un enfoque estratégico y medido hacia la IA generativa, alineado con plataformas sólidas como ServiceNow, los ejecutivos de nivel C pueden atravesar esta fase con éxito y emerger fortalecidos al otro lado.

La IA generativa tiene el potencial de transformar su organización, pero su éxito depende de expectativas realistas, una planificación cuidadosa y una adaptación continua. ¿Está preparado para aprovechar todo el potencial de la IA generativa?