La Inteligencia Artificial (IA) se ha posicionado como una de las tecnologías más disruptivas y prometedoras para la transformación digital empresarial. Sin embargo, a pesar de su potencial, un alarmante 80% de los proyectos de IA no logran los resultados esperados, una tasa de fracaso que duplica la de los proyectos de TI en general.
¿Por qué ocurre esto?
Antonio Carrasco, experto en la materia, nos comparte las claves para entender y superar
estos desafíos. En este artículo, desglosaremos las principales razones detrás del fracaso de
la adopción de IA en corporativos y te daremos las herramientas para asegurar el éxito de tu implementación de IA.
Las Cuatro Razones Principales del Fracaso en Proyectos de IA
El fracaso en la adopción de la IA no suele ser por la tecnología en sí, sino por errores estratégicos y operativos. Aquí las razones más comunes que afectan la implementación de IA en negocios:
1. Objetivos Comerciales Mal Definidos: La Raíz del Problema
Muchas empresas se lanzan a la IA sin una hoja de ruta clara. La IA no es una solución mágica. Sin dirección clara, solo amplificará tus errores estratégicos que solucione la mala gestión o la falta de estrategia. Para una estrategia IA empresarial efectiva.
¿Qué hacer?
Centrarse en el problema, no en la tecnología. ¿Qué desafío de negocio específico
resolverá la IA en tu empresa?
Tener un entendimiento de la IA alineado al negocio. Es crucial que los líderes comprendan las capacidades reales de la tecnología para una adopción IA corporativa exitosa.
Asegurar que el personal técnico comprenda el propósito del proyecto y el
contexto del dominio. La desconexión entre el equipo técnico y los objetivos de
negocio es un freno en los proyectos de IA corporativos.
Definir KPIs claros que determinen el valor al negocio para alcanzar un ROI realista.
¿Cómo mediremos el éxito de nuestra implementación de IA?
2- Mala Calidad de los Datos: El Combustible de la IA
La IA se alimenta de datos, y si estos son deficientes, los modelos fracasarán. La información necesaria para entrenar modelos puede estar dispersa, en múltiples formatos y requerir un trabajo considerable de recopilación y limpieza. La gestión de datos para proyectos de IA es crucial.
Muchos líderes subestiman el tiempo y el costo que implica adquirir, limpiar y explorar
los datos de su organización para modelos de Machine Learning en empresas.
La falta de comprensión del dominio del negocio con los datos es otro obstáculo significativo, impidiendo la extracción de valor real para la IA generativa para negocios.
¿Qué hacer?
Invierte en una estrategia de gobernanza de datos.
Asegúrate de que tu equipo entienda el contexto del negocio y el valor de los datos.
Considera el costo de adquirir, limpiar y organizar la información como parte del
presupuesto del proyecto.
3. Falta de Colaboración Entre Equipos: Un Esfuerzo Conjunto
Dejar que el equipo de TI trabaje de forma aislada en un proyecto de IA es una receta para el desastre. Omitir a los científicos de datos agrava aún más la situación. Los proyectos de datos exitosos requieren una amplia cooperación con personas del lado comercial y líderes de datos.
La colaboración entre equipos en proyectos de IA es vital. Los líderes de datos deben comprender cómo gestionar productos de datos como un negocio, no solo como un proyecto técnico.
¿Qué hacer?
Forma equipos multidisciplinarios desde el día uno.
Asegura que los líderes de negocio estén involucrados en todo el proceso.
Define roles y responsabilidades claras para todos los actores.
“Los proyectos de IA exitosos no se gestionan como proyectos tecnológicos, sino como productos estratégicos de negocio.”
4. Talento y Factor Humano: La Pieza Clave para la Adopción de IA
La escasez de perfiles especializados, junto con la resistencia al cambio, son factores
críticos. Muchas organizaciones no cuentan con equipos capacitados en IA ni con un plan de
adopción cultural.
– Temores al desplazamiento laboral.
– Falta de comprensión sobre cómo funciona la IA.
– Barreras culturales.
– Percepción de complejidad.
El upskilling en IA y la capacitación en IA para ejecutivos son esenciales para superar estos obstáculos.
¿Qué hacer?
– Invierte en capacitación continua en IA, machine learning y GenAI.
– Crea una cultura de aprendizaje y experimentación.
– Aborda desde el inicio las barreras culturales y los temores al cambio.
Claves para Garantizar el Éxito del Proyecto de IA
Para que tu empresa no sea parte de ese 80% de fracasos, es fundamental adoptar un
enfoque estructurado y estratégico. Como destaca Google en su guía para ejecutivos sobre IA
generativa, la IA ofrece un nuevo flujo de valor que permite a las organizaciones innovar más rápido y abordar problemas que consumen mucho tiempo.
Las mejores prácticas para el liderazgo en IA y la implementación exitosa de IA incluyen:
– Enfoque estructurado: Planifica cada fase del proyecto de IA empresarial con claridad.
– Equipos multidisciplinarios: Fomenta la colaboración entre áreas de negocio, TI y
especialistas en datos.
– KPIs claros: Mide el impacto y el ROI de proyectos de IA de forma constante.
– Gestión del cambio: Prepara a tu equipo para la adopción de nuevas tecnologías y la
cultura de datos empresarial.
Al seguir estas directrices, las empresas pueden capitalizar el potencial transformador de
la IA generativa, reescribir procesos y operar de manera más eficiente y a menor costo. Esto minimiza los riesgos de la IA en corporaciones y potencia los beneficios de la IA en la gestión empresarial.
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gestionar proyectos de IA exitosos, definir objetivos claros y asegurar la calidad de tus datos.
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