La influencia de la Inteligencia Artificial en las vidas humanas y en el mercado ha sido extraordinaria. Según la economía mundial, en 2030 la Inteligencia Artificial puede aportar unos 15,7 billones de dólares (¡Vaya!). Si calculamos esa perspectiva, se trata de la economía fusionada de varias empresas.

Quienes estamos sumergidos en el campo de la tecnología hemos sido testigos muchas veces de que la Inteligencia Artificial debería ser adoptada por todos. Eso es cierto; nadie lo niega, aunque nadie habla de los proyectos que fracasan en Inteligencia Artificial.

Como varios líderes empresariales consideraron movimientos a través de la ejecución de la IA en su stack tecnológico existente o utilizándola para el siguiente proyecto alentador, están continuamente consiguiendo fracasar en lugar de lograr sus propósitos planificados.

Según los expertos, la razón detrás del fracaso de la IA en las empresas es la insuficiencia de estrategias de IA válidas en su posición. Generar una estrategia de IA floreciente requiere una preparación cuidadosa, la construcción de objetivos definidos y el crecimiento de un grupo de gestión fuerte.

En otras palabras, si desplegamos el sistema de Inteligencia Artificial, indica la transformación digital de los negocios. En el aprendizaje automático, puede que aumente el funcionamiento del negocio, pero no ocurre siempre en la Inteligencia Artificial.

1. Equipo de Trabajo

Construir un equipo de trabajo para desarrollar sistemas con Inteligencia Artificial no es nada sencillo. Para dirigir y desenvolverse en el campo tecnológico se necesita de personas expertas en ese campo, que pueda manejar y gestionar todo. Sin embargo, algunas personas que trabajaron en el análisis de datos se autodenominan científicos de datos después de asistir a un curso en línea.

Existe falta de talento en el mercado para encontrar verdaderos profesionales que trabajen en Inteligencia Artificial y que además tengan experiencia desarrollando e implementando sistemas inteligentes en empresas. Lo ideal es contar con ingenieros informáticos profesionales, con experiencia en este tipo de sistemas y con conocimientos del mercado.

Aun así, contratar científicos de datos no es fácil, teniendo en cuenta el escenario económico actual. Estos recursos cualificados son limitados y muy costosos. Y la ciencia de datos es un trabajo complicado que exige años de estadísticas, matemáticas y conocimientos de programación para convertirse en un experto.

2. Datos de entrenamiento insuficientes

Las soluciones de IA requieren conjuntos de datos de entrenamiento significativos y etiquetados para lograr los resultados deseados. A menudo, la falta de disponibilidad de datos para el entrenamiento es una razón clave para el fracaso.

Formar una estrategia de datos fiable antes de empezar a dar forma un proyecto es crucial. Hay que señalar qué datos se tienen, elaborar una estrategia para reunir todos los datos de diferentes recursos, estimar cuántos datos se necesitarán y, por último, planificar cómo recoger y modificar los datos.

Varias organizaciones comienzan sin un proyecto o únicamente no inician un proyecto de IA porque creen que no tienen suficientes datos o que los datos no son adecuados. Pero el obstáculo más importante relacionado con los datos para el progreso de la IA es no formar un sistema de datos para todo el equipo antes de lanzar un proyecto de IA. Un plan de datos de IA eficiente debe contener todos sus problemas de datos y ofrecer una forma positiva de obtener el mejor potencial de datos para practicar y experimentar con sus diseños. 

3. Mala gestión de los datos

Una entrada incorrecta de información o de mala calidad siempre producirá un resultado defectuoso. La mayoría de las empresas subestiman la importancia de los datos de calidad para permitir el éxito de la implementación de la IA. Lamentablemente, algunas empresas tienen una gestión de datos y prácticas de saneamiento de datos deficientes, que resultan en datos sospechosos y poco aprovechables. Además, estas empresas tienen sistemas múltiples y dispares que almacenan fragmentos de la información necesaria.

Los riesgos también pueden surgir de muestras de datos distorsionados. Esto puede dar lugar a problemas como la sobreadaptación, por ejemplo, lo que puede conducir a resultados incorrectos cuando se ejecuta en la producción. Los sistemas de IA sólo aprenden lo que se les da. Así que siempre existe el riesgo de que los errores humanos se aprendan y se trasmitan a través de las máquinas.

Para crear soluciones de IA transformadoras, necesitamos un flujo de información holístico, sinérgico y simultáneamente integrado. Una representación coherente de los datos y de las relaciones entre ellos que pueda informar y potenciar la IA es el andamiaje maestro del conocimiento para la transformación impulsada por la IA.

4. Falta de inversión

La Inteligencia Artificial y el machine learning son tecnologías modernas y avanzada; la más reciente tecnología requiere de fondos para su desarrollo. Con el inmenso costo de desarrollo y producción de proyectos de IA, varias empresas son reacias a invertir en el personal requerido y el software para dar en la prometedora IA. Y eso está afectando para que los científicos de datos cumplan con sus partes en la primera etapa.

Incluso con los nuevos dispositivos automatizados en el negocio, con frecuencia hay un requisito para tener científicos de datos disponibles para mantener y validar los modelos que son producidos por estos métodos automatizados, ya que muchos no contribuyen a la evidencia de cómo operan los modelos. También hay una demanda de fuentes adicionales de software y personas, cuando se sirven los datos y se utilizan los modelos.

5. Los Proyectos son Demasiado Complicados

Las empresas saben que los proyectos de IA son bastante caros en cuanto a tiempo y recursos. El gran valor de la IA hace que la tendencia se concentre en proyectos ambiciosos que, en última instancia, modificarán el negocio y presentarán un fuerte retorno de la inversión, no obstante, al adoptar el sistema con IA en la cadena de trabajo, no se establece una definición concreta de cuál será la meta que se espera conseguir.

Es imprescindible tener de antemano un objetivo definido, para constituir una estrategia que ayude a solucionar ese problema.

Para ello es imprescindible tener en mente cómo la tecnología de IA se alinea con el objetivo comercial de su compañía.

Asegúrese para ello de que estos proyectos formen parte del panorama de Transformación Digital de su negocio.

Resumen

Disponer de un negocio dedicada a la IA es genial, pero si se despliega con una estrategia inadecuada, resultará un gran fracaso.

Como pudiste comprobar en el artículo, adoptar sistemas con IA en una cadena de trabajo no es una tarea sencilla. Pero entonces, ¿qué puedes hacer para asegurar la adecuada implementación de sistemas con Inteligencia Artificial en su empresa?

Si un punto positivo tiene la cantidad de años que los seres humanos llevamos estudiando la IA, es que muchas organizaciones ya fallaron a lo largo de la historia a la hora de adoptar IA. Así que usted puede aprender de esos errores para intentar evitarlos.

Una buena práctica es observar el mercado, no solo en lo que hace tu competencia directa, sino también en lo que ocurre en el mundo tecnológico. De esta forma, tendrá más información y conocerá de manera más realista qué casos de uso son prometedores y qué limitaciones tendrá que tener en cuenta.

Además, es fundamental para el éxito del proyecto tener procesos y metodologías establecidas para una experimentación ágil, que ofrezcan unos primeros resultados de forma rápida y a un costo relativamente bajo.

Y hasta aquí el artículo de hoy. Espero que te haya servido. 

¡Hasta las próxima!