En el AI Accelerator Institute Summit celebrado en Nueva York, Oren Michels, cofundador y CEO de Barndoor AI, se centró en un aspecto crítico que afecta a las empresas que experimentan con la inteligencia artificial: la razón detrás del estancamiento de muchos proyectos de pilotos de IA y cómo liberar su verdadero potencial. En una charla con Alexander Puutio, profesor y autor, Michels destacó la brecha entre el acceso a los datos y la seguridad, un desafío que Barndoor AI busca abordar desde su lanzamiento en mayo de 2025.
Michels subrayó que, aunque son numerosos los pilotos de IA en marcha, los verdaderos problemas emergen en la fase de implementación. Muchos proyectos, según el CEO, carecen de resultados concretos y no logran cumplir con su propósito. Relató el caso de un CEO que, después de tres meses de intentar integrar un piloto de IA, optó por abandonarlo debido a problemas operativos y la falta de valor tangible, una situación que refleja una conceptualización errónea de la IA en el trabajo cotidiano.
En su análisis, Michels argumentó que los empleados no se relacionan con estos sistemas de IA a través de interacciones conversacionales, como a menudo se espera, sino que utilizan herramientas y datos específicos para satisfacer las demandas de su trabajo. Tanto Michels como Puutio coincidieron en que el desafío principal radica en la desconexión entre las expectativas de los usuarios y la realidad de lo que los sistemas de IA pueden ofrecer. La falta de acceso a herramientas adecuadas y una comprensión insuficiente de los problemas de negocio son factores cruciales que afectan la implementación efectiva de estas tecnologías.
Durante la conversación, también surgió la necesidad de definir los límites de acción de los agentes de IA en el entorno laboral. Michels advirtió que simplemente invertir recursos no garantiza resultados, destacando la importancia de comprender cómo los empleados implementan realmente estas herramientas en su día a día.
El tema de la complejidad en la gestión de la inteligencia artificial también fue abordado. Michels propuso la creación de agentes especializados, en lugar de un sistema único que intente abarcar todas las funciones, lo que podría permitir una mejor adaptación a las necesidades empresariales y una gestión más efectiva de los diferentes agentes de IA.
Finalmente, concluyeron que la clave para escalar la IA de manera segura reside en mantener un nivel de supervisión humana y adoptar un enfoque gradual al delegar responsabilidades, similar al proceso de incorporación de nuevos empleados en una organización. Esto no solo ayuda a las empresas a aprovechar el potencial de la IA, sino que también asegura que su uso sea responsable y eficaz, equilibrando la confianza en la tecnología con una gobernanza adecuada para proteger los intereses corporativos.
