A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más en las operaciones aduaneras, se produce una transformación en la forma de trabajar de los profesionales de las aduanas, mejorando la eficiencia, el cumplimiento y la toma de decisiones. Sin embargo, al introducir soluciones basadas en la IA, las organizaciones se enfrentan a un reto crucial: los usuarios suelen exigir a la IA unos estándares imposibles de alcanzar, mientras que son más indulgentes con sus colegas humanos. Esta paradoja afecta a la adopción de la misma y a la confianza en ella, pero al comprender y abordar la IA se puede liberar todo su potencial como herramienta capacitadora en lugar de fuente de frustración.

Hay muchos sectores en los que se espera que la IA sea infalible. Si un sistema de IA comete un error, los usuarios pueden perder rápidamente la confianza en el sistema. Sin embargo, cuando un colega humano comete un error parecido, hay margen para entenderlo y corregirlo. Este doble rasero está bien documentado. Los estudios en diferentes sectores han mostrado que el trabajo asistido por la IA mejora la precisión, pero los usuarios se vuelven menos receptivos a las recomendaciones generadas por la IA cuando se dan cuenta de que proceden de un algoritmo de IA.

Un ejemplo llamativo de este doble rasero es el de los coches autónomos. Los conductores humanos son responsables de miles de muertes en carretera cada año, pero aceptamos estos riesgos como una parte intrínseca de la falibilidad humana. Por otro lado, un solo accidente en el que se vea involucrado un coche autónomo puede provocar una reacción pública generalizada y llamamientos para que se prohíba completamente esta tecnología.

Esta mentalidad es algo que nuestros equipos de producto y de éxito del cliente en Customaite experimentan de primera mano. En los últimos años, hemos implementado soluciones de IA para automatizar los procesos de declaración en los equipos de aduanas de diversas organizaciones. Observamos constantemente que, si el sistema de IA pasa por alto incluso el más mínimo detalle o falta una información por pequeña que sea, esto puede bastar para que las personas rechacen totalmente la solución de IA, a pesar de que no quepa duda de que sus ventajas son significativas.

Sin embargo, no hay motivo para preocuparse, ya que con el enfoque adecuado (centrado en la transparencia, la participación de los usuarios y la mejora continua) se pueden abordar estos retos de manera eficaz, garantizando que se puedan seguir aprovechando las grandes ventajas de la IA.

Aunque la adopción de la IA plantea algunos retos, es importante ser conscientes de las grandes ventajas que aporta. No se puede negar que la IA aporta beneficios en las operaciones aduaneras. Las soluciones basadas en IA no solo aumentan la eficiencia y el cumplimiento, sino que también mejoran considerablemente el trabajo diario de los profesionales aduaneros, de modo que se pueden centrar en tareas de mayor valor añadido en lugar de quedarse atascados con procesos manuales y repetitivos, como copiar información de documentos.

Las soluciones basadas en inteligencia artificial aportan grandes ventajas a las operaciones aduaneras, ya que mejoran la eficiencia y el cumplimiento. Dichas soluciones pueden procesar grandes cantidades de datos con mucha más rapidez que los seres humanos. De este modo, se agilizan los procesos de declaración, se reduce la carga de trabajo manual y el riesgo de errores, y se minimizan los cuellos de botella. Además, la IA contrasta automáticamente las declaraciones con las normativas complejas y que evolucionan constantemente, y así ayuda a garantizar el cumplimiento, lo que reduce el riesgo de sanciones y multas costosas.

Si se hace de la manera correcta, apoyar a los declarantes en su trabajo es fundamental dentro de las soluciones impulsadas por la IA. La IA no sustituye en absoluto a los profesionales, sino que aumenta sus capacidades mediante la automatización de las tareas repetitivas. Así, los declarantes pueden centrarse en actividades de mayor valor, como las decisiones de clasificación complejas, la optimización de estrategias de ahorro de derechos y la valoración y determinación del origen con precisión. Además, la IA reduce la carga de trabajo rutinaria, mejorando así la satisfacción laboral y reduciendo el estrés.

Los declarantes suelen dedicar mucho tiempo a copiar información, cotejar documentación, comprobar códigos arancelarios y validar declaraciones. Estas tareas exigen prestar mucha atención a los detalles, ya que los errores pueden acarrear grandes consecuencias económicas y legales. Si los declarantes cuentan con el apoyo de la IA, pueden trabajar de forma más eficiente, y al mismo tiempo se reduce el cansancio y la carga cognitiva general. De este modo se deja más margen para dedicar tiempo a la toma de decisiones con conocimiento de causa en los casos más críticos o complejos.

Uno de los principales obstáculos para la adopción de la IA es la falta de confianza inicial que suele ir ligada a su introducción. Los usuarios pueden tener la sensación de que la IA es una herramienta diseñada para controlarlos o sustituirlos, lo que puede provochar rechazo. Sin embargo, cuando la IA se posiciona como un asistente de apoyo en lugar de un supervisor, es más probable que se genere confianza.

Para superar esta falta de confianza resulta especialmente eficaz aplicar un enfoque de colaboración. Con él, la IA no automatiza completamente las decisiones, sino que da recomendaciones que los usuarios pueden revisar, perfeccionar y aprobar. Al garantizar que la experiencia humana siga siendo fundamental en el proceso, es más probable que los usuarios consideren a la IA como un compañero fiable en lugar de una amenaza.

Otro factor importante para generar confianza es la transparencia. Cuando se entiende cómo se toman las decisiones en un sistema y por qué, es más probable que se acepte y se confíe en él. En cambio, cuando la IA funciona como una “caja negra”, en la que las decisiones se toman sin explicaciones claras, los usuarios tienden a mostrarse escépticos o a rechazar frontalmente sus conclusiones.

Una buena comparación para entender bien la importancia de la transparencia se da de nuevo en los automóviles y en concreto en el uso de un sistema GPS. Imagine que está conduciendo y, de repente, su GPS le indica que tome una ruta completamente diferente a la habitual. No explica por qué, no hay avisos de tráfico, ni alertas de obras, sólo un nuevo camino. Le entran dudas. ¿Le hace caso a ciegas o lo ignora y se ciñe a lo que conoce? La mayoría de la gente desconfiaría del GPS y tomaría su ruta habitual. Ahora, imagínese la misma situación, pero esta vez el GPS proporciona el contexto: “Gran atasco más adelante, retraso estimado de 25 minutos. Tomando una ruta alternativa para ahorrar tiempo.” De repente, la decisión tiene sentido y es mucho más probable que se fíe y siga el nuevo camino.

El mismo principio se puede aplicar a la IA en las operaciones aduaneras. Si un sistema basado en la IA sugiere una nueva clasificación arancelaria o indica una discrepancia, pero no explica el motivo, es probable que los declarantes lo rechacen. Sin embargo, si el sistema aporta un razonamiento (como resaltar los atributos clave de un producto que han influido en la clasificación), los usuarios son mucho más propensos a confiar e integrar el proceso impulsado por la IA en su flujo de trabajo. La transparencia supone la diferencia entre un sistema que se percibe como una guía útil y otro que da la sensación de ser una caja negra impredecible y poco fiable.

Los modelos de colaboración y la transparencia son fundamentales, pero no bastan por sí solos. Para adoptar la IA con éxito se necesita una estrategia bien definida que aborde tanto los factores técnicos como los organizativos. Las organizaciones deben planificar el éxito implementando un ciclo de mejora continua, que incluya:

• La definición de objetivos de impacto: definir claramente los resultados deseados para la adopción de la IA. Esto implica establecer expectativas realistas en cuanto al rendimiento de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) y determinar cómo se medirá el éxito.
• La ejecución y la puesta en marcha: aplicar soluciones de IA centrándose en una implementación por fases, asegurándose de que los usuarios reciban la formación y el apoyo adecuados durante la transición.
• La medición del impacto: evaluar periódicamente la eficacia de las soluciones de IA utilizando indicadores predefinidos. Esto ayuda a identificar áreas en las que es necesario realizar ajustes para mejorar el rendimiento y la satisfacción del usuario.
• La adaptación y el aprendizaje: perfeccionar continuamente los sistemas de IA basándose en los comentarios y los datos de rendimiento. Con este enfoque iterativo se consigue que, con el tiempo, se incorporen mejoras tanto técnicas como en la experiencia del usuario.

A lo largo de todo este proceso se debe prestar especial atención a la gestión del cambio. Para fomentar una cultura de confianza y aceptación con respecto a las tecnologías de IA es fundamental contar con la participación de la dirección, la implicación de los usuarios y una comunicación clara.

La IA está transformando las empresas del mundo entero en todos los sectores. Las operaciones aduaneras no son ninguna excepción. Sin embargo, su éxito depende de algo más que las capacidades tecnológicas. Requiere una estrategia integral que combine enfoques de colaboración, transparencia y ciclos de mejora continua. Las organizaciones deben planificar el éxito estableciendo objetivos de impacto claros, involucrando a las partes interesadas y comprometiéndose con el aprendizaje y la adaptación constantes.

Al aplicar este enfoque, podemos resistir la tentación de culpar a la IA cuando no se cumplen las expectativas y, en vez de ello, reconocer su papel como un valioso aliado. Los declarantes se beneficiarán no solo de una mayor eficiencia y cumplimiento, sino también de un entorno de trabajo en el que la IA mejore su experiencia en lugar de sustituirla. El futuro de las aduanas no depende de elegir entre la experiencia humana y la inteligencia artificial, sino de saber aprovechar las ventajas de ambas para crear procesos aduaneros más inteligentes y resilientes.

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