En el marco de «The AI Conference» en San Francisco, la empresa eGain Corporation ha presentado dos informes técnicos que destacan los desafíos que enfrentan los proyectos de inteligencia artificial (IA) en empresas. Estos retos no estarían relacionados con la complejidad de los modelos de IA, sino más bien con una gestión inadecuada de la información que alimenta a estos sistemas.
El primero de los informes, titulado «Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI», aborda el fenómeno alarmante de los costos exorbitantes relacionados con la IA. Con el aumento en la dependencia de tecnologías IA, muchas compañías enfrentan facturas sorprendentemente elevadas. De acuerdo con eGain, esto se debe principalmente a que los modelos de IA no logran acceder ni gestionar eficazmente la información disponible, llevando a un uso ineficiente de los recursos. Para explicar esta problemática, eGain compara el proceso de búsqueda de información con enviar a un nuevo empleado a un almacén desorganizado para localizar repetidamente una caja sin etiquetas guía.
El informe también destaca que muchas tareas que la IA realiza, como cálculos simples o verificaciones de devoluciones, no requieren razonamiento avanzado, pero se les asigna una carga innecesaria que incrementa costos. La solución propuesta por eGain radica en reestructurar la información mediante una fuente única y confiable, combinada con la delegación de tareas rutinarias a software más convencional, lo que resultaría en un ahorro significativo.
El segundo informe, «The Trust Gap in AI Self-Service», examina la brecha entre las demostraciones exitosas de IA y su implementación real. Aunque los empleados de servicio al cliente pueden detectar errores al interactuar con IA, los clientes carecen de esta capacidad para identificar fallos cuando se comunican directamente con el sistema. Esto implica que las tasas de precisión presumidas no reflejan fielmente la realidad, especialmente en errores con potenciales consecuencias graves para el usuario.
Ashu Roy, director ejecutivo de eGain, subraya que el descontrol en un modelo de IA raras veces se debe a su complejidad, sino más bien a la falta de orientación sobre dónde debe buscar información. Además, destaca la importancia de asegurar la precisión de la información que soporta el sistema de IA antes de su interacción con los clientes.
Con estos informes, eGain no solo busca evidenciar los problemas actuales en la implementación de IA, sino también ofrecer soluciones viables para que las empresas transformen sus operaciones y mejoren la experiencia del cliente. Los informes completos están disponibles en su sitio web, y quienes asistan a la conferencia pueden solicitar copias a través de un correo electrónico proporcionado por la empresa.
