En medio de «The AI Conference» que se celebra en San Francisco, la empresa eGain Corporation ha lanzado dos informes técnicos que ponen en relieve los desafíos que enfrentan los proyectos de inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial. Según eGain, estos problemas no están relacionados con la complejidad de los modelos de IA, sino que se derivan de una gestión deficiente de la información que alimenta a estos sistemas.

El primero de los informes, titulado «Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI», aborda el inquietante fenómeno de los costos desmedidos asociados al uso de la IA. A medida que las empresas incrementan su dependencia de tecnologías basadas en IA, muchos enfrentan facturas inesperadamente altas. eGain argumenta que esto se debe en gran parte a que los modelos de IA son incapaces de acceder y gestionar de forma eficaz la información disponible, lo que provoca un uso ineficiente de los recursos. Para ilustrar este problema, eGain compara 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.

Además, el informe señala que muchas tareas que la IA realiza, como cálculos simples o verificaciones de devoluciones, no requieren de razonamiento avanzado, pero se les está asignando una carga innecesaria que incrementa los costos. La solución propuesta por eGain sugiere una reestructuración de la información a través de una fuente única y fiable, junto con la delegación de tareas rutinarias a software más convencional, lo que permitiría un ahorro significativo.

El segundo informe, «The Trust Gap in AI Self-Service», analiza la desconexión entre las demostraciones exitosas de IA y su implementación 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 hace que las tasas de precisión que suelen presumirse no reflejan la realidad de los posibles errores, particularmente aquellos que podrían implicar consecuencias graves para el usuario.

Ashu Roy, director ejecutivo de eGain, destaca que el descontrol de un modelo de IA casi nunca se debe a su complejidad, sino a una falta de orientación sobre dónde debe buscar información. Además, enfatiza que es crucial garantizar la precisión de la información que sustenta el sistema de IA antes de que los clientes interactúen con él.

Con ambos informes, eGain busca no solo evidenciar los problemas existentes 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.