El mundo avanza rápidamente, y Colombia busca acelerar la adopción de la IA. El Gobierno ya presentó el documento final de la Política Nacional de Inteligencia Artificial (Conpes), con el cual busca establecer los cimientos para un futuro impulsado por la tecnología, fortalecer la infraestructura y promover la inversión en I+D+i.
A pesar de este impulso, la adopción en el sector empresarial sigue siendo limitada. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (Ilia), Colombia ocupa la sexta posición entre 12 países, con un índice de uso de IA en empresas de 11,2, muy por debajo del promedio latinoamericano de 25,79.
El documento Conpes resalta la necesidad de incrementar y focalizar la inversión para construir un ecosistema de innovación competitivo, aunque también reconoce retos como la necesidad de reentrenar a la fuerza laboral ante la automatización.
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¿Cómo Implementar Efectivamente la IA Generativa en Pymes?
Para las pequeñas y medianas empresas (Pymes), que en Colombia generan cerca del 80 % de los empleos, la IA generativa es a menudo la puerta de entrada a esta revolución. Esta tecnología utiliza algoritmos para crear contenido nuevo (textos, imágenes, música y más) a partir de datos existentes.
Según McKinsey & Company (2023), las Pymes que adoptan la IA generativa pueden aumentar su productividad en un 20 % al automatizar tareas repetitivas.
El interés en el país es alto. Aunque encuestas recientes del sector sugieren que un alto porcentaje de Pymes colombianas ya ha adoptado o está buscando adoptar esta tecnología, el desafío principal sigue siendo cómo hacerlo de manera estratégica.
“La IA es una herramienta de gran beneficio para las Pymes, especialmente en áreas como la automatización de tareas, la optimización del tiempo de los trabajadores y la mejora del servicio al cliente”, asegura Daniel Castro, gerente comercial de SAP para Colombia y Ecuador.
Más Allá de la Implementación: Riesgos y Tendencias Estratégicas
Antes de adoptar la IA, los directivos deben considerar tendencias cruciales que van más allá de la herramienta misma.
1. Gestión de Riesgos y Seguridad de Datos
Implementar IA generativa, especialmente modelos públicos, no está exento de riesgos. La seguridad de los datos y la privacidad son preocupaciones primordiales. Las empresas deben establecer protocolos claros de gobernanza de datos para evitar la exposición de información corporativa sensible.
2. El Panorama Regulatorio: De Conpes al AI Act
Mientras Colombia avanza con su Conpes, el mundo observa marcos regulatorios más amplios como el AI Act de la Unión Europea. Esta legislación establece precedentes globales sobre el uso ético, la transparencia y la gestión de riesgos, algo que las Pymes con aspiraciones internacionales no pueden ignorar.
3. Nuevos Roles y Tecnologías: RAG y el CAIO
La gestión eficiente de la IA está creando nuevos roles, como el Chief AI Officer (CAIO), encargado de alinear la estrategia de IA con los objetivos del negocio.A nivel técnico, tecnologías como RAG (Retrieval-Augmented Generation) ganan tracción. RAG permite a las IAs generativas conectarse a bases de datos corporativas actualizadas, lo que reduce las alucinaciones (respuestas incorrectas) y aumenta drásticamente la precisión y relevancia de sus respuestas.
5 Pasos Esenciales para Adoptar IA Generativa
Para ayudar a las Pymes a enfrentar estos retos, SAP presenta cinco pasos esenciales. Antes de comenzar, Gartner sugiere realizar un análisis de costo-beneficio y evaluar la infraestructura tecnológica y las competencias digitales del equipo.
1. Evaluar las Necesidades y Objetivos
Antes de comenzar, es fundamental identificar las áreas de negocio (marketing, servicio al cliente, operaciones) donde la IA generativa puede tener un impacto significativo y medible.
2. Formar un Equipo Multidisciplinario
La implementación de IA no es solo una tarea del departamento de TI. Se debe involucrar a personas de diferentes áreas para garantizar un enfoque colaborativo. La colaboración con proveedores de TI es crucial para definir una estrategia de inversión personalizada.
3. Seleccionar Herramientas y Tecnologías Adecuadas
Investigue y elija las herramientas que mejor se adapten a sus necesidades. Es clave considerar opciones de software como servicio (SaaS) que ofrezcan controles robustos de seguridad y privacidad para proteger la información empresarial.
4. Desarrollar un Proyecto Piloto
Es importante comenzar con un proyecto pequeño y manejable para probar la tecnología y evaluar su impacto real. Defina métricas de éxito claras. Esta etapa de experimentación evitará la inversión en recursos innecesarios.
5. Evaluar Resultados y Escalar
Analice los resultados del piloto. Si se cumplieron los objetivos, planifique la expansión de la IA generativa a otras áreas de la empresa. Escalar de manera gradual permitirá una integración más fluida y controlada.
Implementar IA generativa en una Pyme es un proceso desafiante pero lleno de oportunidades. Sin embargo, esta tecnología también plantea desafíos éticos y de seguridad que no deben pasarse por alto.
