6 razones por las que fracasan los proyectos de IA

6 razones por las que fracasan los proyectos de IA

Parece que la IA está presente en todas partes, pero la realidad es que muchas empresas tienen problemas para implantarla con éxito. Según la MIT SMR-BCG Inteligencia Artificial Estudio ejecutivo global e informe de investigaciónsiete de cada diez ejecutivos cuyas organizaciones han invertido en Inteligencia Artificial (IA) afirmaron haber visto poco o ningún impacto de las mismas.

Además, 40% de empresas que invierten fuertemente en IA no reportan ningún beneficio empresarial. La tasa de fracaso no debería ser tan alta dado el número de cerebros inteligentes, recursos y esfuerzos invertidos en estos proyectos. El problema es la falta de adhesión a las mejores prácticas para gestionar las iniciativas de IA, no una tecnología inferior o personas desmotivadas.

En este artículo, analizamos 6 razones por las que fracasan los proyectos de IA, junto con algunos consejos sobre cómo puede evitar convertirse en otra estadística de iniciativas de IA fallidas.

1. Mala gestión de los datos

Para que las soluciones de IA sean útiles, se necesitan datos suficientes de alta calidad que sigan una metodología coherente y comprensible. Muchas empresas carecen de los recursos o la experiencia necesarios para tratar con datos que no están limpios o que se conservan en formatos o ubicaciones incompatibles. Los científicos de datos pierden demasiado tiempo (a menudo hasta 70% de su tiempo) manipulando datos en lugar de aplicar sus conocimientos para crear soluciones útiles o extraer ideas que respalden las decisiones empresariales.

2. Falta de capacidades de IA y de concienciación entre los empleados

Una encuesta de Gartner reveló que 56% de las empresas habían problemas para utilizar la IA por falta de competencias en su personal. Los empleados pueden desconfiar de la IA, rechazarla de plano o confiar plenamente en ella y aceptar todos los resultados de un modelo de IA sin cuestionarlos. Un error común entre los profesionales en activo es pensar que la IA les sustituirá. Debido a todos estos factores, las empresas deberían considerar la posibilidad de fomentar la alfabetización en ML / IA entre los miembros de su plantilla y formarlos sobre los nuevos procesos tecnológicos.

La alfabetización tecnológica garantiza que tanto los técnicos como los no técnicos los empleados estén informados sobre la IALos empleados deben saber qué puede hacer por ellos, cuáles son los puntos fuertes y débiles de la tecnología y cómo puede beneficiarles. También es crucial que los empleados no se limiten a confiar en la IA para la toma de decisiones sin entender cómo se toma la decisión.

3. Objetivos empresariales poco claros

En lugar de elegir proyectos en los que se ve potencial para un avance técnico, las organizaciones necesitan identificar casos de uso con retorno de la inversión (ROI) que puedan tener la mayor influencia en sus KPI (aumento de los ingresos, reducción de los costes operativos, mejora de la experiencia del cliente, etc.). Los proyectos de IA suelen fracasar por objetivos mal definidos, falta de datos y recursos insuficientes.

4. Subestimación del tiempo y el coste del componente de datos de los proyectos de IA:

Las organizaciones suelen subestimar el tiempo y los recursos necesarios para gestionar eficazmente los proyectos de IA. Con demasiada frecuencia, los proyectos comienzan sin tener en cuenta primero los requisitos de datos y sin contar con una persona dedicada que se encargue de recopilar el tipo y la cantidad de datos adecuados. Estos proyectos suelen verse ralentizados por la falta de acceso a los datos necesarios. Por eso, reunir los datos necesarios para impulsar la IA es el primer paso de la gestión de un proyecto de IA.

La IA requiere una estrategia centrada en los datos y las empresas deben examinar detenidamente si disponen del tiempo y los recursos necesarios para dedicarlos a recopilar cantidades suficientes de datos de alta calidad para sus proyectos.

5. Falta de compromiso e implicación de los líderes

Se trata de un error común en todos los proyectos, no sólo en los relacionados con la IA. Sin la dedicación y la implicación de un equipo de liderazgo interfuncional, una iniciativa de IA no contará con los recursos ni el talento necesarios para tener éxito. Un proyecto de IA sólo puede tener éxito si cuenta con líderes capaces que se dediquen a él.

6. Desajuste entre promesas y realidades de los vendedores

A menudo, las empresas caen en el bombardeo publicitario y las promesas que hacen los proveedores sobre sus productos. O las empresas pueden elegir la solución de un proveedor concreto sólo para descubrir que no es la que mejor se adapta a sus necesidades. A menudo se pasan por alto factores impulsados por los proveedores, lo que constituye una de las principales causas del fracaso de un proyecto de IA.

Una causa frecuente de esto es no plantearse las preguntas correctas desde el principio, lo que le impide ver que, a pesar de que el producto es fantástico, simplemente no satisface sus necesidades. Para evitar ser víctima de las exageraciones, haga los deberes, formule las preguntas correctas y sepa cómo gestionar las iniciativas de IA.

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