En el marco de «The AI Conference» que se lleva a cabo 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 el entorno corporativo. Según eGain, estos problemas no se encuentran en la complejidad de los modelos de IA, sino en una gestión inadecuada de la información que estos sistemas procesan.
El primero de los informes, titulado «Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI», explora el fenómeno alarmante de los costes exagerados asociados al uso de la IA. Conforme las empresas aumentan su dependencia de tecnologías basadas en IA, muchas se encuentran con facturas inesperadamente altas. eGain sostiene que esto se debe, en gran medida, a que los modelos de IA no pueden acceder y gestionar de manera eficiente la información disponible, lo que provoca un uso ineficaz de los recursos. eGain ilustra este problema al comparar el proceso de búsqueda de información con enviar a un nuevo empleado a un almacén desorganizado para encontrar una caja repetidamente, sin etiquetas que lo guíen.
El informe también señala que muchas de las tareas que realiza la IA, como cálculos simples o verificaciones de devoluciones, no requieren un razonamiento avanzado. Sin embargo, se les asigna una carga innecesaria que eleva los costos. La solución que propone eGain incluye una reestructuración de la información a través de una fuente única y fiable, junto con la delegación de tareas rutinarias a software más tradicional, lo cual permitiría un ahorro significativo.
El segundo informe, «The Trust Gap in AI Self-Service», examina la brecha entre las demostraciones exitosas de IA y su puesta en práctica real. Los empleados del servicio al cliente pueden identificar errores cuando interactúan con la IA, pero los clientes no tienen la misma capacidad para detectar fallos cuando se comunican directamente con el sistema. Esto provoca que las tasas de precisión que se suelen publicitar no reflejen los posibles errores, especialmente aquellos con graves implicaciones para el usuario.
Ashu Roy, director ejecutivo de eGain, subraya que el descontrol de un modelo de IA rara vez se debe a su complejidad, sino a la falta de orientación sobre dónde debe buscar información. Además, recalca la importancia de asegurar la precisión de la información que sustenta el sistema de IA antes de que los clientes interactúen con él.
Con estos informes, eGain no solo busca evidenciar los problemas actuales en la implementación de IA, sino también ofrecer 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.
