En los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha tenido una gran evolución y muestra de ello es el acuerdo provisional para la creación de la primera Ley sobre Inteligencia Artificial del mundo que recientemente ha sido pactada por la Unión Europea. Este acuerdo revela la importancia de regular un campo potencialmente disruptivo como es la IA, a la vez que se busca que estos sistemas sean seguros y respeten los derechos fundamentales de los usuarios.
Aunque su implementación plena no será previsiblemente hasta finales de 2026, la Ley sobre IA podría tener un impacto significativo en la forma en que las empresas abordan la eficiencia y la productividad. Sentando las bases que podrían garantizar una adopción ética y responsable de la IA, protegiendo los derechos individuales, introduciendo reglas específicas para garantizar la transparencia y la gestión de riesgos. Sin embargo, es crucial encontrar un equilibrio para no inhibir la innovación y la competitividad empresarial. Esta regulación debe ser lo suficientemente flexible para adaptarse a los rápidos avances tecnológicos, fomentando al mismo tiempo estándares éticos sólidos.
Además, esta nueva Ley sobre IA debería aspirar a catalizar un entorno que promueva la adopción segura y eficaz de la inteligencia artificial en la automatización de procesos, contribuyendo así al progreso sostenible de la industria.
LOS DATOS SERÁN MÁS IMPORTANTES A MEDIDA QUE LAS ORGANIZACIONES ADOPTEN LA IA
Los datos constituyen el núcleo de la funcionalidad de la IA. A medida que la inteligencia artificial se generaliza, las empresas deben centrarse más en crear una arquitectura de datos sólida. La calidad y cantidad de los datos utilizados para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM en sus siglas en inglés) están directamente relacionadas con la precisión de las respuestas de la IA. Para maximizar la eficacia de la IA, hay que proporcionarle datos sustanciales. Sin embargo, los datos de la organización suelen estar dispersos, lo que dificulta su utilidad y accesibilidad para los modelos de IA. El data fabric que Appian ofrece puede resolver este reto, ya que ofrece una visión completa y de 360º de los datos de la empresa sin necesidad de migrarlos de varias fuentes. A las organizaciones que adopten un enfoque data fabric les resultará más fácil integrar a la perfección la IA en toda la empresa.
LOS HUMANOS Y LA IA TRABAJARÁN EN ARMONÍA
El año que viene esperamos ver una mayor adopción de herramientas de IA en las organizaciones y una colaboración más profunda entre los humanos y la IA.
Contrariamente a la narrativa distópica en la que la IA sustituye a los humanos, la IA tiene el potencial de mejorar las capacidades humanas, aumentando el valor de los empleados y facilitando sus aportaciones a la empresa. Aunque la IA puede generar contenidos y proponer acciones específicas, en última instancia son los humanos quienes toman las decisiones y son responsables de la gobernanza de la IA.
Se podría alcanzar este nivel de colaboración dirigiendo el trabajo a la IA y otras tecnologías de automatización y mediante intervenciones humanas continuas. Por lo tanto, un flujo de trabajo sofisticado y la automatización de procesos son cruciales para transformar la IA en una tecnología valiosa y transformadora que encarne el concepto de empresa de IA.
LAS EMPRESAS NECESITARÁN IA PRIVADA
La adopción generalizada de modelos públicos de IA ha captado mucha atención, pero las preocupaciones urgentes sobre la privacidad de los datos han frenado el entusiasmo inicial y han obligado a muchas empresas a restringir el uso de la IA.
Las preocupaciones sobre la IA generativa van más allá de la privacidad y los chatbots. Muchos grandes proveedores de nube pública ofrecen servicios de IA preempaquetados a empresas de todos los tamaños. Por desgracia, estos proveedores suelen entrenar sus algoritmos públicos de IA con los datos de los clientes, exponiendo inadvertidamente información empresarial potencialmente sensible a los ojos de la competencia. Para agravar el problema, muchos proveedores a gran escala carecen de transparencia en el uso de los datos, lo que expone a las empresas a posibles responsabilidades en caso de filtración de datos.
Para hacer frente a estos retos, las organizaciones deben adoptar un enfoque prudente que les permita mantener el control total de sus datos al tiempo que cosechan los beneficios de la IA generativa.
