La inteligencia artificial ya dejó de ser esa herramienta que vivía en el departamento tecnológico. Hoy es el corazón que impulsa la creación de productos relevantes.
Aplicada con acierto en las áreas de Desarrollo, permite acelerar el lanzamiento de productos, mejorar la calidad del software, reducir costos operativos y liberar tiempo de los equipos.
Sin embargo, el camino hacia una IA que transforme el negocio no es lineal. Las empresas se topan con realidades complejas: desde desafíos de mercado y un ecosistema saturado de herramientas IA, hasta marcos regulatorios en constante evolución y la necesidad de gestionar riesgos que antes ni existían.
A esto se suman sistemas legacy que limitan la adopción:
Para liberar el verdadero potencial de la IA y generar valor real, el secreto está en hacer una pausa estratégica: mirar con honestidad qué está funcionando en nuestro ecosistema tecnológico y qué barreras invisibles están frenando las capacidades que realmente necesitamos.
Desafíos principales para una adopción de IA efectiva
En Multiplica, al acompañar a nuestros clientes en la implementación de IA en sus equipos de Desarrollo, hemos identificado siete desafíos principales.
1. Asegurar el retorno de la inversión (ROI): A pesar del entusiasmo por la IA, muchas empresas aún no ven beneficios claros, por lo que se deberá buscar la forma de traducirlos en beneficios medibles que justifiquen el gasto.
2. Calidad en la gestión de datos y gobernanza: La eficacia de la IA depende directamente de datos precisos y bien gestionados. Sin una gobernanza sólida, los modelos pueden fallar o generar resultados erróneos.
3. Integración con sistemas legacy y deuda técnica: Sin una correcta integración de las nuevas herramientas y modelos de IA con la infraestructura y los sistemas existentes, se generan fricciones que ralentizan la implementación y aumentan la deuda técnica.
4. Ciberseguridad y gestión de riesgos de la IA: La creciente dependencia de la IA trae nuevas vulnerabilidades, por lo que debemos asegurar implementaciones robustas y evitar que los propios sistemas de IA introduzcan nuevos vectores de ataque.
5. Mantener la innovación y competitividad: Para no quedarse atrás, las empresas deben adaptarse a las últimas herramientas y modelos, lo que implica un ciclo constante de aprendizaje, experimentación y adaptación para mantener la diferenciación en el mercado.
6. Escasez de talento especializado y habilidades en IA: La falta de profesionales cualificados en IA representa un desafío significativo. Las áreas de desarrollo enfrentan dificultades para atraer y retener expertos al tiempo que necesitan reconvertir sus equipos actuales.
7. Gestión del cambio y resistencia Interna: La implementación de la IA transforma roles y procesos, lo que puede generar resistencia en los equipos. Los líderes deben gestionar este cambio fomentando la colaboración entre personas y sistemas de IA y asegurando que los empleados se sientan empoderados, no amenazados.
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