El CES 2025 en Las Vegas fue un escenario vibrante para explorar cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando las operaciones empresariales. Entre paneles, talleres y demostraciones, pude identificar desafíos clave que las empresas enfrentan al implementar IA, así como estrategias para superarlos. Estas lecciones no solo son relevantes para la industria farmacéutica, sino para cualquier sector que busque adoptar IA de manera efectiva y responsable, acá te dejo mis 8 lecciones aprendidas, luego de un abrumante mundo de innovación y tecnología.
1. Mantener la experiencia personalizada
Aunque la IA promete eficiencia, muchas empresas enfrentan dificultades para equilibrarla con la necesidad de ofrecer experiencias personalizadas. En áreas como el servicio al cliente, integrar IA sin comprometer el toque humano sigue siendo un reto significativo.
2. Inexactitudes ocasionales
Las herramientas de IA no son infalibles. Un ejemplo destacado fue el uso de gemelos digitales generados por IA para pruebas de usuarios, donde los resultados reales diferían drásticamente de las proyecciones. Esto plantea preocupaciones sobre la confiabilidad y la construcción de confianza en la tecnología, sobre todo cuando no es inclusiva, no es supervisada y no se tiene una clara visión del "out come" que se quiere lograr.
3. Dificultades de integración
Incorporar IA en sistemas y datos existentes puede ser complejo, especialmente debido a silos de información dentro de las organizaciones. Esto limita el potencial de la IA para aprovechar datos de manera efectiva. Sin embargo no es un tema imposible de abortar, mi visión es que en un futuro cercano, será tal la personalización y dado que es incosteable pagar un sin número de aplicaciones para operar la IA, es que comenzarán a salir clusters de IAs integradas de acuerdo al perfil de las compañías o creadores, con el fin de pagar en un solo perfil, múltiples IAs, que permitan potenciar y aumentar la productividad y/o experiencia en general.
4. Resistencia interna
En campos como el marketing, los empleados expresaron miedo sobre cómo la IA podría impactar su seguridad laboral. Fomentar la alfabetización en IA y abrir canales de comunicación fueron señalados como elementos críticos para enfrentar esta resistencia. Pienso que esto más que una barrera es una amenaza para quienes no están dispuestos a entender y usar la IA como aliados de su talento, y por el contrario lo ven como una herramienta que podría sustituirlos, en mi particular punto de vista, creo todo lo contrario, a mi me ayudado a simplicar, potencia, aumentar mis habilidades, siempre siendo clara, ética y transparente en lo que si y no debo o quiero hacer.
5. Ritmo acelerado de innovación
El rápido avance de la IA dificulta que las empresas mantengan el ritmo. Además, la tecnología está evolucionando más rápido que los protocolos y salvaguardas necesarias, exponiendo a las organizaciones a riesgos y responsabilidades. Contar con CEO y directivos que estén claros en que la innovación debe ser parte del ADN de las empresas, hace la diferencia en el proceso de creación y productividad.
6. Balancear velocidad y riesgo
La presión por adoptar IA rápidamente para mantenerse competitivas puede llevar a decisiones precipitadas. Las empresas deben establecer modelos claros de gobernanza, criterios de riesgo y programas de alfabetización en IA para mitigar posibles errores.
7. Medir la transformación de la IA
Evaluar el impacto a largo plazo de la transformación impulsada por IA sigue siendo un desafío. Muchas empresas optan por identificar los problemas correctos que la IA puede resolver y desarrollar agendas de aprendizaje robustas, en lugar de priorizar únicamente los retornos financieros inmediatos. Mientras se tenga clara esta visión, el resultado y potencial de la IA, pueder maravilloso.
8. Mantener la confianza del consumidor
El uso de IA en publicidad plantea preocupaciones sobre la transparencia y la confianza del consumidor. Evitar prácticas intrusivas o manipuladoras y garantizar un enfoque ético son claves para mantener relaciones positivas.
El camino hacia adelante: IA responsable y sostenible
Superar estos retos requiere una estrategia integral que incluya:
Capacitación y alfabetización en IA: Para empleados de todos los niveles, fomentando la adopción y confianza.
Comunicación abierta y transparente: Para aliviar temores internos y construir confianza externa.
Modelos de gobernanza sólidos: Para equilibrar innovación y riesgo.
Desarrollo responsable: Priorizando la ética en cada etapa de la integración.
Mi reflexión final
El CES 2025 reafirmó que la IA no es solo una herramienta tecnológica, sino un cambio cultural en cómo operamos, nos relacionamos y tomamos decisiones. Integrarla exitosamente requiere no solo inversión en tecnología, sino también en las personas y procesos que la rodean. Este año será el año de la personalización y configuración de asistentes personales que potencien tu productividad, ¿estás ahí para lograrlo?
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