¿Siempre vale la pena agregar inteligencia artificial al proceso de desarrollo de productos? | IA en los negocios #55

El papel de la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de productos

La inteligencia artificial puede apoyar muchos aspectos del proceso de diseño e implementación de nuevos productos. A menudo, es una buena idea, y los beneficios clave incluyen:

• Investigación de mercado – acelerar la investigación o realizarla a mayor escala es posible al automatizar tareas repetitivas, como el análisis de encuestas o la transcripción de entrevistas, por ejemplo. Esto permite al equipo centrarse en los aspectos más creativos y desafiantes del desarrollo de productos,
• Nueva inspiración – el acceso facilitado a un espectro más amplio de ideas es una de las principales ventajas de la IA generativa. Los algoritmos de IA pueden buscar en enormes bases de datos patrones y conceptos desconocidos más allá del pensamiento previo de los diseñadores,
• Análisis de datos en profundidad – mejor comprensión de las necesidades de los clientes objetivo a través del procesamiento de datos sobre su comportamiento, preferencias y motivaciones de compra.

Pero, ¿cuándo es una buena idea pensar una segunda vez antes de utilizar la colaboración de IA?

En primer plano: Los desafíos ocultos de implementar IA

Aunque la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de productos significa muchas nuevas oportunidades, su implementación no está exenta de desafíos. Los más importantes son:

• la necesidad de capacitar a fondo a los equipos de producto y adaptar los procesos de trabajo existentes para la integración con sistemas de IA. Esto puede ser difícil en organizaciones grandes y jerárquicas compuestas por especialistas atados a formas de trabajo tradicionales,
• preocupaciones sobre la seguridad de los datos de los clientes que entrenan algoritmos de IA. Para aprovechar características de seguridad adicionales, las empresas a menudo necesitan acuerdos de licencia empresarial que pueden exceder el presupuesto de organizaciones pequeñas. Por eso, las empresas más pequeñas a veces optan por la incorporación a pequeña escala de modelos de acceso abierto como Llama 2, Vicuna o Alpaca. Es cierto que requieren hardware más potente en la empresa, pero proporcionan seguridad de datos. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje automático dependen de información personal sensible. Si la seguridad no se configura correctamente, su filtración podría tener consecuencias desastrosas para la imagen de la empresa,
• mayor complejidad y difusión de la responsabilidad por decisiones comerciales clave que involucran sistemas de IA. ¿Quién asume la responsabilidad financiera y reputacional por los errores de estos sistemas? ¿Cómo garantizar la supervisión de las “cajas negras” de IA?

La trampa de la caja negra. Falta de transparencia en las decisiones de IA

Uno de los inconvenientes fundamentales de las técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como las redes neuronales, es la falta de transparencia en las decisiones tomadas. Estos sistemas actúan como “cajas negras”, transformando entradas en resultados deseados sin poder entender la lógica subyacente.

Esto dificulta seriamente garantizar la confianza del usuario en las recomendaciones generadas por IA. Si no entendemos por qué el sistema sugirió una variante o concepto de producto en particular, es difícil evaluar la sensatez de la sugerencia. Esto puede llevar a la desconfianza en la tecnología en su conjunto.

Las empresas que utilizan inteligencia artificial en el desarrollo de productos deben ser conscientes del problema de la “caja negra” y tomar medidas para aumentar la transparencia de sus soluciones. Ejemplos de soluciones incluyen:

• visualizaciones del flujo de datos en redes neuronales, o
• explicaciones textuales de decisiones tomadas generadas por algoritmos adicionales.

IA y ética. ¿Cómo evitar la discriminación y el sesgo?

Otro tema importante son los posibles problemas éticos asociados con la IA. Los sistemas de aprendizaje automático a menudo dependen de datos sujetos a varios tipos de sesgos y falta de representatividad. Esto puede llevar a decisiones comerciales discriminatorias o injustas.

Por ejemplo, el algoritmo de reclutamiento de Amazon parecía favorecer a candidatos masculinos basándose en los patrones históricos de contratación de la empresa. Situaciones similares pueden ocurrir al desarrollar aplicaciones con aprendizaje automático para:

• Establecer prioridades en el servicio al cliente,
• Segmentación de anuncios,
• Sugerir especialistas en el área inmediata, o
• Sugerencias de productos personalizadas.

Para evitar tales problemas, las empresas deben analizar cuidadosamente los conjuntos de datos que utilizan para una representación adecuada de diferentes grupos demográficos y monitorear regularmente los sistemas de IA en busca de signos de discriminación o injusticia.

Los límites de los algoritmos. La inteligencia artificial en el proceso

La inteligencia artificial puede apoyar el proceso creativo, buscar ideas y optimizar soluciones. Sin embargo, todavía hay pocas empresas que eligen confiar plenamente en la IA. Emplear inteligencia artificial en el proceso de creación de contenido ofrece oportunidades increíbles, pero las decisiones finales sobre la publicación o verificación de la información contenida en los materiales generados deben tomarse con la intervención humana.

Por lo tanto, los diseñadores y gerentes de producto deben ser conscientes de las limitaciones de la tecnología de IA y tratarla como un apoyo en lugar de una fuente automática de soluciones listas. Las decisiones clave de diseño y negocio aún requieren creatividad, intuición y una profunda comprensión de los clientes, que los algoritmos por sí solos no pueden proporcionar.

Fuente: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Asegurar el control y el cumplimiento legal

Para minimizar los riesgos de la IA, las empresas deben implementar mecanismos de supervisión y control apropiados para estos sistemas. Esto incluye, pero no se limita a:

• Verificación de la corrección y fuentes de información generada por modelos de IA antes de su uso práctico,
• Auditorías de algoritmos de aprendizaje automático para sesgo, incertidumbre en las predicciones y transparencia de decisiones,
• Establecimiento de un comité de especialistas o de ética para supervisar el diseño, prueba y aplicación de sistemas de IA en la empresa,
• Desarrollo de pautas claras sobre aplicaciones aceptables de IA y los límites de la interferencia de estos sistemas en procesos comerciales y decisiones de diseño,
• Capacitación de diseñadores para que sean conscientes de las limitaciones y trampas para evitar una dependencia excesivamente acrítica de sus indicaciones.

Resumen

En resumen, la inteligencia artificial sin duda abre perspectivas emocionantes para optimizar y acelerar el diseño y la implementación de nuevos productos. Sin embargo, su integración con sistemas y prácticas heredadas no está exenta de desafíos, algunos de los cuales son fundamentales, como la incertidumbre y la falta de transparencia predictiva.

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las empresas deben tratarla con la cantidad adecuada de precaución y crítica, entendiendo las limitaciones de la tecnología. También es crucial desarrollar marcos éticos y procedimientos de control que minimicen los riesgos asociados con la implementación de algoritmos avanzados en procesos comerciales reales. Solo entonces la IA puede convertirse en un complemento valioso y seguro para la creatividad y la intuición humanas.

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