Lo que está sucediendo ahora y lo que viene en la IA
La IA está pasando de ser herramientas aisladas a sistemas de agentes que cruzan departamentos, lo que genera nuevas presiones sobre la preparación de datos, la gobernanza y cómo se medirán los resultados.
Un cambio en la conversación
En el reciente congreso de IA, se hizo evidente que la conversación ha evolucionado. Ya no se debate si la IA tiene cabida en las organizaciones, sino que los líderes intercambian notas sobre los problemas que surgen al implementar la IA en flujos de trabajo reales. El enfoque se centra en la higiene de datos, los sistemas de agentes que cruzan departamentos, las lagunas legales y de gobernanza, y la creciente necesidad de medir la efectividad de la IA y su conexión con el retorno de inversión (ROI).
Puntos de tensión actuales en la implementación de la IA
Este año ha sido el año de la implementación. Las organizaciones están más avanzadas que en años anteriores y están listas para utilizar agentes, planteando las preguntas correctas. El próximo año podría centrarse en una medición más profunda y en demostrar el ROI. Se habla mucho sobre la higiene de datos y la preparación de datos, y se reconoce que “sin datos, no hay IA”. Este proceso es más complicado de lo que se esperaba.
Los equipos legales pueden no estar al tanto de que se está pilotando un flujo de trabajo de agentes, lo que podría traer importantes problemas legales según la formación y gobernanza de la IA. Las organizaciones de comunicación están comenzando a asignar recursos dedicados a la IA, lo que les otorga una ventaja competitiva.
¿Cómo pueden los líderes de comunicación ayudar a construir la madurez en IA?
Es esencial comenzar con un objetivo claro y realizar una auditoría de datos para identificar la calidad y la estructura de los mismos. El siguiente paso en la IA parece ser encadenar flujos de trabajo de agentes entre departamentos para que no estén aislados, lo que generará un impacto real en el resultado final.
Desafíos en la capacitación y la alfabetización en IA
Las brechas de habilidades incluyen la comprensión técnica de lo que puede hacer la IA y cómo funciona. Es vital fomentar el pensamiento crítico y la alfabetización mediática. También se deben evitar errores comunes, como la falta de habilidades de medición para probar que las habilidades se traducen en mejores resultados y una mentalidad de “resolvámoslo solos” que puede resultar abrumadora.
Conclusión
La IA ha pasado de ser un proyecto piloto a una producción activa. La conversación se ha trasladado de “¿Debemos usar IA?” a “¿Qué se rompe cuando se integra en flujos de trabajo reales?”. La preparación de datos, la gobernanza y la medición son ahora aspectos fundamentales que no pueden pasarse por alto. La madurez en IA requiere recursos dedicados y no debe considerarse una simple tarea secundaria.
