En medio de la conferencia «The AI Conference» que se celebra en San Francisco, la empresa eGain Corporation ha dado a conocer dos informes técnicos que destacan los retos que enfrentan los proyectos de inteligencia artificial (IA) en el entorno empresarial. Según eGain, estos problemas no están relacionados con la complejidad de los modelos de IA, sino que provienen de una gestión inadecuada de la información que alimenta a estos sistemas.
El primero de los documentos, titulado «Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI», trata el fenómeno alarmante de los costos desmedidos asociados al uso de la IA. A medida que las empresas intensifican su dependencia de tecnologías basadas en IA, se encuentran con facturas inesperadamente altas. eGain sostiene que esto se debe mayormente a la incapacidad de los modelos de IA para acceder y manejar eficazmente la información disponible, lo que resulta en un uso ineficiente de los recursos. La compañía ilustra este problema comparando el proceso de búsqueda de información con enviar a un nuevo empleado a un almacén desorganizado para encontrar una caja sin etiqueta que lo guíe.
El informe también señala que muchas tareas realizadas por la IA, como cálculos sencillos o verificaciones de devoluciones, no requieren razonamiento avanzado, pero reciben una carga innecesaria que incrementa los costos. La solución propuesta por eGain sugiere una reorganización de la información a través de una fuente única y fiable, junto con la asignación de tareas rutinarias a software más convencional, permitiendo un ahorro importante.
El segundo informe, «The Trust Gap in AI Self-Service», examina la desconexión entre las demostraciones exitosas de IA y su implementación real. Mientras que los empleados del servicio al cliente pueden identificar errores al interactuar con la IA, los clientes no poseen la misma capacidad para detectar fallos cuando se comunican directamente con el sistema. Esto genera que las tasas de precisión, que se muestran en teoría, no reflejen la realidad de los posibles errores, especialmente aquellos que podrían tener consecuencias graves para el usuario.
Ashu Roy, director ejecutivo de eGain, subraya que el descontrol de un modelo de IA casi nunca es atribuible a su complejidad, sino a una falta de orientación sobre dónde debe buscar información. Además, enfatiza la importancia de garantizar la precisión de la información que respalda el sistema de IA antes de que los clientes interactúen con él.
Con la publicación de ambos informes, eGain busca no solo poner de manifiesto los problemas existentes en la implementación de IA, sino también proporcionar soluciones viables que ayuden a las empresas a transformar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Los informes completos están disponibles en su sitio web, y los asistentes a la conferencia pueden solicitar copias a través de un correo electrónico proporcionado por la empresa.
