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Parece que todos los vendedores de tecnología incluyen la frase “impulsado por IA” o “que aprovecha la inteligencia artificial (IA)”. Pero la verdad incómoda es la siguiente: una gran parte de lo que se denomina “IA” no es realmente IA, o al menos no de forma significativa y con impacto en el negocio.
¿Qué es el AI-Washing?
El lavado de IA se produce cuando una empresa comercializa un producto, función o proceso como “IA” cuando no lo es. En la práctica, se parece a reetiquetar simples reglas o guiones como “IA”, dando a entender autonomía donde no la hay. Se pierde tiempo y presupuesto en soluciones equivocadas, se confunde a compradores y usuarios y se erosiona la confianza, haciendo que la gente se muestre escéptica.
Brecha de realidad
Según un informe reciente del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), alrededor del 95% de los proyectos piloto de Inteligencia Artificial Generativa en empresas no logran un impacto medible en los beneficios y las pérdidas - Forbes
Lo que esto sugiere es que añadir simplemente “IA” a su producto o proceso no lo convierte mágicamente en transformador.
Cómo es la “inteligencia artificial no real
Estos son algunos de los patrones que verás:
- Un proveedor afirma que su solución está “basada en IA” cuando en realidad se trata de una automatización tradicional basada en reglas o secuencias de comandos con poco o ningún aprendizaje automático o comportamiento adaptativo.
- Los materiales de marketing destacan la “IA”, pero la implantación carece de infraestructura de datos, casos de uso claros o integración con el flujo de trabajo empresarial, por lo que no aporta valor.
- El término “IA” se utiliza a la ligera para atraer inversiones, prensa o clientes, mientras que la tecnología real es mínima o superficial. El fenómeno suele denominarse “AI lavado”. - Bernard Marr
- El proveedor o la organización carecen de transparencia sobre qué es IA y qué es software heredado.
Si “IA” sólo significa “algún algoritmo” o “alguna automatización” en lugar de algo que se adapta, aprende o aumenta significativamente la toma de decisiones, puede que no merezca la etiqueta.
Más que molesto
Más que una molestia, el lavado de cara de la IA conlleva costes reales. Las organizaciones persiguen la “IA” por el rumor y se ven atrapadas en interminables proyectos piloto que consumen tiempo, talento y presupuesto sin ofrecer nunca resultados. A medida que cada proveedor pone una etiqueta de IA en el software ordinario, los compradores y los usuarios luchan por discernir lo que realmente crea valor; la relación señal-ruido se colapsa y la toma de decisiones se ralentiza.
Las decepciones repetidas erosionan la confianza: los empleados, clientes y partes interesadas se vuelven escépticos y empiezan a rechazar incluso las herramientas que podrían ser realmente útiles. Mientras tanto, el coste de oportunidad aumenta: los recursos invertidos en iniciativas exageradas o mal etiquetadas podrían haber financiado mejoras digitales directas o, mejor aún, el trabajo de datos y la integración necesarios para que la IA real tenga éxito.
Por qué la gente debería preocuparse por la IA real
A pesar del bombo y las falsas alarmas, la verdadera IA puede cambiar las reglas del juego cuando se hace bien. La clave es centrarse en caso de uso + datos + integración de procesos + impacto mensurable. Por ejemplo, cuando encuentre un problema empresarial específico, asegúrese de que dispone de los datos adecuados, las personas adecuadas, el flujo de trabajo correcto y una métrica clara.
Como dice un artículo: preguntarse “¿Qué problema empresarial estamos resolviendo?” es el punto de partida adecuado -. CIO
Además, entender que muchos “proyectos de IA fracasan” no significa que la IA sea inútil, sino que a menudo significa que las bases no estaban preparadas.
Señales de lavado AI
He aquí algunas señales de alarma:
- “IA” se utiliza como palabra de moda en lugar de definirse claramente.
- Se habla de “IA” pero no se explica cómo aprende, se adapta o se integra en los flujos de trabajo.
- El proveedor tiene pocas pruebas de implantaciones a escala de producción o de resultados mensurables.
- La solución carece de una gobernanza clara de los datos, de claridad sobre cómo se entrena o mantiene el modelo.
- El proyecto se plantea como “probemos la IA” con objetivos vagos en lugar de “tenemos un objetivo mensurable, la IA es la herramienta”.
Informes como el del CFA Institute describen el “lavado de IA: signos, síntomas y soluciones sugeridas” tanto para inversores como para usuarios.
Qué puede hacer usted
Sea sincero sobre su grado de preparación. Los resultados reales dependen de datos limpios, flujos de trabajo bien integrados, partes interesadas comprometidas y una gobernanza básica. Si faltan estos fundamentos, es probable que la iniciativa sea prematura. Aclare también el término “IA”. Pida a los proveedores que le expliquen con precisión en qué consiste la solución.
Determina si utiliza aprendizaje automático, aprendizaje profundo o sistemas de recomendación adaptativos, o si se trata simplemente de una automatización basada en reglas con una nueva etiqueta. Las respuestas transparentes evitan confusiones y decepciones.
Elabore un plan para después del proyecto piloto. Si el proyecto no se ajusta a las métricas establecidas, pivota rápidamente o detente y reasigna los recursos a lo que funcione.
Seguir financiando un experimento de bajo rendimiento supone una pérdida de tiempo y erosiona la confianza. Céntrese en resultados demostrables y protegerá la atención de su equipo a la vez que genera credibilidad para la IA allí donde realmente añade valor.
Conclusión
El lavado de IA es un riesgo a corto plazo que ya ralentiza a los equipos. Hace perder tiempo a los pilotos, nubla las expectativas y erosiona la confianza justo cuando se necesitan victorias claras. Por eso nos preocupa ahora.
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