La inteligencia artificial ha supuesto un antes y un después en la forma de hacer negocios de muchas empresas a nivel global. Sin embargo, son muchos los casos que fracasan a la hora de introducir esta tecnología en sus procesos y equipos.
Tener una estrategia sólida de IA es una necesidad innegociable para lograr una ventaja competitiva y resultados que realmente agreguen valor a la empresa. Analizamos los errores más comunes que cometen las empresas a la hora de planificar e implementar su estrategia de IA y te damos las claves para no caer en ellos.
Razones por las que muchas empresas fracasan a la hora de introducir la IA
Según un estudio de MITSloan, a pesar de todos los casos de uso que la IA y el ML pueden ofrecer a las industrias, los datos revelan que el 70% de las empresas expresan que la IA tiene un impacto mínimo en sus empresas y que el 87% de los proyectos nunca llegan a producción.
Son cifras muy preocupantes y muestran el gran problema que representa, así como la inmensa pérdida de oportunidadesno tener una estrategia de IA correcta y adaptada a cada caso.
El 94% de los líderes empresariales coincide en que la IA es esencial para el éxito en los próximos cinco años, pero la realidad muestra que la mayoría de las empresas están muy rezagadas en este ámbito.
Teniendo en cuenta estos hechos, una de las claves para evitar un bajo nivel de éxito es comenzar Proyectos de IA que se centran en el valor empresarial. Además de todo esto, existen 4 motivos principales por los que estos proyectos fracasan: objetivos de negocio poco claros, mala calidad de los datos, falta de colaboración entre equipos y falta de talento.
Objetivos de negocio mal definidos
La IA es una tecnología muy poderosa, pero si no establecemos la problemas de negocios que tiene nuestra empresa, así como los objetivos, será muy difícil tener éxito.
Lo importante es primero determinar y definir los problemas y luego decidir si una solución de IA ayudaría a resolverlos y cómo. Esto es clave a la hora de ahorrar tiempo y costes innecesarios.
Mala calidad de los datos
Los datos son uno de los activos más preciados para una empresa, por lo que antes de iniciar cualquier proyecto de IA, debes tener una buena estrategia de gobierno de datoslo que garantiza la disponibilidad, calidad, integridad y seguridad de los datos que serán utilizados en el proyecto.
Trabajar con datos obsoletos, sesgados o insuficientes desperdiciará recursos y conducirá al fracaso. Por lo tanto, debe asegurarse de tener datos suficientes y relevantes de fuentes confiables que representen operaciones comerciales, tengan un etiquetado correcto y sean adecuados para la herramienta de IA que se implementará.
Falta de colaboración entre equipos.
Tener un equipo de ciencia de datos trabajando de forma aislada en un proyecto de IA es un caldo de cultivo para el fracaso. Para que esto tenga éxito, se requiere la colaboración entre científicos e ingenieros de datos, profesionales de TI, diseñadores y profesionales de líneas de negocio.
Prácticas como DataOps y MLOps ayudan a cerrar la brecha entre diferentes equipos, poniendo en funcionamiento sistemas de IA a escala.
falta de talento
Este es un punto que, normalmente, no está en la mano de las empresas solucionar de forma sencilla. Es uno de los principales retos para las empresasy hay escasez de profesionales capacitados en ciencia de datos.
Sin un equipo con la formación y experiencia adecuadas, hay menos posibilidades de conseguir buenos resultados. Por lo tanto, es menos costoso, en términos de tiempo y dinero, optar por contratar un socio tecnológico para ayudar con los objetivos comerciales y la escala de operaciones.
Principales errores que cometen las empresas al crear una estrategia de IA
Ya hemos analizado los principales motivos por los que fracasan los proyectos de IA, pero ¿cuáles son los principales errores que cometen las empresas a la hora de iniciar su estrategia de IA?
No adoptan una estrategia de gestión del cambio
Muchas empresas no son conscientes de que adoptar la IA no se trata solo de integrar nueva tecnología en los procesos existentes. Requiere un cambio integral en la cultura y operaciones de toda la organización.
La comunicación clara y transparente sobre el proceso de adopción ayudará a aliviar temores o ideas erróneas y facilitará el proceso de cambio.
Sobreestiman las capacidades de la IA
La tecnología es una herramienta muy poderosa y puede convertirse en nuestro mejor aliado, pero no por arte de magia. Esta creencia genera expectativas poco realistas y decepciones, por lo que debemos ser conscientes de sus limitaciones y de cómo abordarla.
Los modelos deben ser ajustados y perfeccionados.no se puede esperar que funcionen al 100% desde el minuto uno de su puesta en marcha.
No prueban ni validan
No probar y validar adecuadamente los sistemas de IA puede provocar resultados inexactos, errores del sistema o daños graves.
Los sistemas de IA son complejos, por lo que es crucial que las empresas planifiquen el creación de pruebas y validaciones rigurosas para garantizar la seguridad, precisión y confiabilidad.
Ignoran las implicaciones éticas y de privacidad.
Una de las grandes preocupaciones respecto a la IA es tener soluciones éticas y seguras. Ignorar este punto puede conllevar riesgos que pueden dañar la reputación de una empresa y generar complicaciones legales.
Por lo tanto, esto debe abordarse de manera proactiva, incorporando transparencia, equidad y salvaguardias de privacidad en sistemas de IA.
Descuidan la estrategia de datos
Sin datos, no hay IA, y descuidar su estrategia de datos empresariales puede privar a los sistemas de IA de la información crucial que necesitan para funcionar correctamente.
Por eso, las empresas deben planificar muy bien cómo recopilan y almacenan datos y cómo garantizarán que sus datos estén organizados, sean accesibles y sean de calidad.
Asignan recursos inadecuados
No nos equivoquemos: la adopción de la IA requiere una inversión sustancial en tecnología, talento, datos e infraestructura. Esto traerá muchos más beneficios que costos, pero, muchas veces, las empresas subestiman estos costos, lo que lleva a una asignación insuficiente de recursos y presupuesto.
Ante esto, lo más normal es que las iniciativas de IA no puedan crecer, provocando que no alcancen su potencial o fracasen.
Tratan la IA como un solo proyecto
Una buena estrategia de IA no es un proceso de configurarlo y olvidarlo. Requiere un Mantenimiento en procesoactualizaciones de datos y ajustes para adaptarse a nuevos entornos.
Las empresas que tratan la IA como un proyecto único en lugar de una iniciativa que cambia y crece descubren que sus sistemas se vuelven obsoletos o ineficaces. La mejora continua será la clave para evitar esto, además de permitirle seguir siendo relevante y preciso.
Se olvidan de la escalabilidad
Muchas empresas ponen a prueba proyectos de IA a pequeña escala, sin considerar las posibilidades de ampliar estos esfuerzos.
No se equivoque, empezar poco a poco es un buen enfoque, pero considerar la escalabilidad de los proyectos desde el principio ayuda evitar cuellos de botella e ineficiencias en el futuro.
Descuidan los requisitos de infraestructura
Una infraestructura inadecuada puede provocar problemas de rendimiento y limitaciones en la implementación de modelos avanzados de IA.
Esto puede comprometer la eficacia y la fiabilidad de las aplicaciones de IA de la empresa, lo que lleva al fracaso del proyecto y a la pérdida de la inversión en el proyecto.
Integrarse inadecuadamente con los sistemas existentes.
Una mala integración puede dar lugar a aplicaciones de aprendizaje automático ineficaces. reduciendo la eficiencia y causando interrupciones en los procesos de negocio.
Esto puede provocar un desperdicio de recursos y obstaculizar el avance y la aceptación de la IA empresarial en el ecosistema organizacional.
¿Cómo implementar una estrategia de IA exitosa?
La IA es un viaje que requiere objetivos claros, una comprensión profunda de las capacidades de nuestra empresa y un compromiso continuo con las pruebas, la privacidad, el talento, la estrategia de datos y la escalabilidad.
Una buena estrategia de IA ayuda a las organizaciones a abordar los complejos desafíos asociados con la implementación de esta tecnología y definir sus objetivos. Independientemente del tipo de procesos o aplicaciones que se quieran lograr, Tener un propósito y un plan bien definidos garantizará que la adopción de la IA se alinee con objetivos comerciales más amplios.
Esta alineación será la clave para extraer un valor significativo de la IA y maximizar su impacto y resultados. También será esencial contar con una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA en todo el tejido de la organización.
En Plain Concepts tenemos más de 10 años de experiencia creando soluciones a la medida de nuestros clientes y podemos ayudarle a resolver desafíos tecnológicos, informativos, culturales y organizacionales. Definiremos juntos tu estrategia de forma paulatina y con beneficios tangibles.
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