Lima, diciembre 04 de 2024.- En una conferencia dirigida a los medios especializados de Perú, Gonzalo Flores, líder del Ecosistema de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia, compartió una visión transformadora sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en los negocios y su capacidad para transformar la forma en que las empresas operan.

Flores destacó tres pilares fundamentales para el éxito en la adopción de IA: confianza, innovación y calidad de datos, además, reflexionó sobre la evolución de la IA y su impacto en la forma en que las organizaciones abordan los desafíos y oportunidades actuales.

1. La Confianza: Pilar central de la IA empresarial

Uno de los temas clave que Flores abordó fue la confianza en los sistemas de IA, particularmente en lo que respecta a la seguridad de los datos. “Confiar procesos sensibles, como la seguridad de datos, a terceros es una apuesta arriesgada pero necesaria”, aseguró.

En un contexto donde las brechas de seguridad pueden costar hasta $2.7 millones, tanto en términos económicos como reputacionales, la ciberseguridad se convierte en una prioridad estratégica para las empresas.

Además, subrayó que, en este entorno digital, las empresas deben construir ecosistemas confiables en los que tanto las organizaciones como sus socios puedan colaborar de manera efectiva, sin comprometer la integridad de la información.

2. Innovación: Un esfuerzo colectivo

En cuanto a innovación, explicó que este es un proceso colaborativo más que individual. Los ecosistemas empresariales y las asociaciones juegan un rol crucial en la implementación de soluciones de IA que ayuden a resolver problemas complejos.

Flores destacó la importancia de trabajar en equipo para acelerar los procesos y mantenerse competitivos, “La innovación no se trata de una sola empresa, sino de cómo las empresas pueden trabajar juntas para transformar los sectores”, expresó.

3. Calidad y Gobernanza de Datos

Un tema crucial en la charla fue la calidad de los datos, la calidad de la información es el núcleo de la efectividad de la IA, y las empresas deben asegurarse de que sus bases de datos sean precisas y limpias para evitar errores costosos.

Flores compartió un ejemplo sobre campañas mal segmentadas debido a datos inconsistentes, lo que demuestra cómo una base de datos defectuosa puede diluir el retorno de inversión y las oportunidades de negocio.

En este contexto, el rol del Chief Data Officer (CDO) se presenta como esencial para garantizar la integridad de los datos y optimizar su uso dentro de las organizaciones.

4. IA explicable y la eliminación de sesgos

Otro punto importante que destacó fue la necesidad de crear modelos de IA explicables. Según él, el problema de la "caja negra" en IA debe resolverse, ya que los modelos no deben operar de forma opaca.

La transparencia es clave para garantizar que los sistemas de IA sean éticos y no perpetúen sesgos, un claro ejemplo de este riesgo es el reconocimiento facial sesgado, que puede dar lugar a errores significativos si los modelos no se entrenan de manera inclusiva y equitativa, haciendo un llamado a la creación de algoritmos éticos y transparentes que sean responsables y puedan ser auditados.

5. IA Generativa vs. IA Tradicional

En la charla también se tocó el tema de la IA generativa, un campo relativamente nuevo en el que la IA es capaz de generar contenido y soluciones de forma autónoma.

Sin embargo, Gonzalo Flores fue claro al desmitificar la idea de que la IA generativa reemplazará por completo a la IA tradicional, según su visión, ambas formas de IA pueden coexistir y atender necesidades diferentes dentro de las organizaciones.

La decisión de utilizar uno u otro modelo dependerá del caso de uso específico, lo que permitirá a las empresas adaptarse de manera flexible a sus propios desafíos y oportunidades.

6. Competencia Profesional

Finalmente, Flores subrayó que la competencia profesional en el futuro no se basará únicamente en la formación académica, sino en la capacidad de integrar y aprovechar las herramientas de IA.

“El valor de un profesional no será sólo su conocimiento técnico, sino su habilidad para adaptarse y utilizar la inteligencia artificial como una herramienta en su día a día”, afirmó.