Con la rápida penetración de la tecnología de agentes de IA en diversas industrias, grandes empresas tecnológicas como Google y Microsoft han comenzado a integrarla en sus experiencias de búsqueda. Sectores como el automotriz, bancario y de seguros también han lanzado herramientas de atención al cliente y automatización de procesos basadas en IA. Esta serie de desarrollos presagia un futuro prometedor para la IA en aplicaciones comerciales.
Según investigaciones de mercado, se espera que el mercado global de agentes de IA se expanda de 5.4 mil millones de dólares en 2024 a 50 mil millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento compuesta del 45.8%. Sin embargo, detrás de este crecimiento se oculta un desafío serio: la mala calidad de los datos se está convirtiendo en el mayor obstáculo para la aplicación de agentes de IA.
Una encuesta revela que hasta el 78% de las empresas a nivel mundial aún no están preparadas para la implementación de agentes de IA y modelos de lenguaje a gran escala. La raíz del problema no reside en los algoritmos o la tecnología del modelo, sino en la falta de datos de alta calidad que los respalden. Ya hay varias empresas que han pagado un alto precio por ello; por ejemplo, el año pasado, Air Canada se vio obligada a reembolsar a sus clientes debido a que un chatbot ofreció descuentos inexistentes, y una compañía tecnológica perdió una gran cantidad de suscriptores debido a respuestas incorrectas de su servicio de atención al cliente basado en IA.
Aunque el 80% de las organizaciones de servicios planea mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente en el futuro, esta ola de inversión en IA se ve amenazada por problemas de calidad de datos. Los expertos señalan que los sistemas de IA dependen en gran medida de datos de alta calidad; cuando los datos son inexactos, obsoletos o incompletos, se amplifican los errores, afectando el rendimiento de los procesos automatizados.
Para que los agentes de IA sean verdaderamente efectivos, el cofundador de Amperity, especializado en la gestión de datos de miembros de IA, sugiere que las empresas deben establecer una base de datos sólida, cumpliendo con cuatro requisitos clave. Antes de incorporar agentes de IA, muchas empresas se enfrentan a un problema principal: los datos están dispersos en diferentes plataformas, como comercio electrónico, CRM, servicio al cliente y sistemas POS en las tiendas, lo que provoca inconsistencias en la información del cliente y registros duplicados.
Por lo tanto, romper las barreras de datos entre sistemas e integrar la información del cliente es un paso fundamental. Esto puede ayudar a la inteligencia artificial a obtener datos de diferentes plataformas, como comprender la historia de compras del cliente y sus interacciones sociales recientes, lo que a su vez permite ofrecer un mejor servicio y recomendaciones.
Las empresas tradicionales suelen actualizar sus datos a diario o semanalmente; sin embargo, en un entorno dirigido por la IA, los sistemas deben reaccionar en tiempo real a las condiciones actuales, como en las recomendaciones de productos y el manejo del servicio al cliente. Si hay retrasos en los datos, esto puede afectar gravemente los resultados.
Las empresas deben tener claridad sobre el origen y el flujo de los datos, evitando que un mismo cliente genere diferentes identificadores en distintos sistemas, ya que esto puede afectar la capacidad de comprensión de la inteligencia artificial. Con la creciente estrictividad de las leyes de privacidad, las empresas necesitan establecer un sistema de permisos de acceso, mecanismos de supervisión y un sistema de seguimiento de consentimiento para garantizar que todas las aplicaciones de inteligencia artificial cumplan con los estándares y regulaciones.
A pesar de que la tecnología de agentes de IA puede aumentar significativamente la competitividad y la eficiencia de las empresas, todo se basa en datos correctos, completos, actualizados y en cumplimiento con las normativas. De lo contrario, incluso si una empresa invierte en la tecnología de IA más avanzada, podría terminar perdiendo más de lo que gana debido a errores en los datos. A medida que las empresas se apresuran a seguir la ola de la IA, es fundamental que reflexionen sobre la solidez de sus bases de datos.
