Casi dos tercios de los responsables de la toma de decisiones también consideran la seguridad en el lugar de trabajo como un riesgo al utilizar tecnologías de MI, y muchos no tienen las herramientas adecuadas para lograr un impacto significativo en esto.
Casi dos tercios o el 64 por ciento de los tomadores de decisiones corporativos responsables del aprendizaje automático (ML), el desarrollo de aplicaciones o la gestión de decisiones organizativas están preocupados por la seguridad laboral. Esto también es asombrosamente más alto que la proporción de quienes ven riesgos en decisiones de IA indeseables o poco éticas, o en un apoyo inadecuado para el uso de MI, según un estudio reciente del desarrollador de software empresarial InRule.
Estos últimos representaron el 45 y el 39 por ciento de los encuestados, respectivamente, lo que, por supuesto, es una tasa alta, pero ni siquiera se acerca al número de quienes ven la interrupción regulatoria como un problema. A medida que más y más personas lo expresan, es difícil esperar que los centros de llamadas que fueron despedidos por sorpresa como programadores de Java continúen después de un descanso, pero MI no solo amenaza los trabajos poco calificados: Gartner, por ejemplo, predice que para 2030, La inteligencia artificial será la gestión de los proyectos en curso. Puede hacerse cargo de hasta el 80 por ciento.
Volviendo a la encuesta de InRule, los encuestados dicen que existen serias dificultades con el uso de MI en millones de casos de uso, desde conocimientos del mercado o del consumidor hasta pruebas de nuevos productos y gestión de las reglas de cumplimiento y los riesgos de privacidad. Muchos legisladores dicen que esto significa opciones inmanejables, mientras que el 53 por ciento de los encuestados dice que el desarrollo de la experiencia del cliente es la función comercial más importante de la IA, ya que tendrán que abordar una gran cantidad de casos.
Las preguntas correctas vienen con respuestas correctas
Además, este desafío solo se profundizará si el 67 por ciento de los tomadores de decisiones ven que el uso de tecnologías MI / ML crecerá exponencialmente durante el próximo año y medio. Sin embargo, las aplicaciones exitosas no solo se ven obstaculizadas por problemas de colaboración: más de la mitad de los encuestados, el 51 por ciento, dice que su organización tiene que manejar una gran cantidad de datos, y el 42 por ciento ya está considerando identificar y acceder a los datos que necesitan solo para ser difícil.
Los silos organizacionales, por supuesto, exacerban la falta de disponibilidad de datos, lo que dificulta la colaboración entre los profesionales que trabajan en diversos campos y los científicos de datos. Por cierto, el estudio de InRule destaca que los proyectos de MI también pueden ser fácilmente sofocados por muchos mitos y conceptos erróneos. Por ejemplo, no se puede implementar sin científicos de datos en primer lugar, o el hecho de que el uso de MI en cualquier caso tiene consecuencias indirectas para el negocio.
Aunque casi dos tercios de los responsables de la toma de decisiones consideran importante o «importante» proteger las decisiones de los algoritmos y demostrar su eficacia, este es un desafío para el 58 por ciento de ellos. Hasta ahora, es aceptable que todos proporcionen una representación visual de la entrada y los resultados, pero muchas menos personas quieren hacer las preguntas en las que se basan las decisiones o los símbolos utilizados son transparentes. El 57 por ciento de los tomadores de decisiones creen que no tienen las herramientas y la tecnología adecuadas, y el 42 por ciento habla de la falta de procesos y una cultura de colaboración para hacerlo.
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