Por qué fracasa la adopción de la IA en las empresas: Claves para evitarlo

La inteligencia artificial ha supuesto un antes y un después en la forma de hacer negocios para 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. 

Contar con una estrategia sólida de IA es una necesidad innegociable para conseguir una ventaja competitiva y resultados que realmente aporten 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 al introducir 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. 

Estas son cifras muy preocupantes y que dejan ver el gran problema que supone, así como la inmensa pérdida de oportunidades, el no tener una estrategia de IA correcta y adaptada a cada caso.  

El 94% de los líderes empresariales coinciden en que la IA es fundamental para el éxito en los próximos cinco años, pero la realidad muestra que la mayor parte de las compañías están muy rezagadas en esta materia.  

Ante estos hechos, una de las claves para evitar el bajo nivel de éxito es iniciar proyectos de IA que se centren en el valor empresarial. Además, de todo ello, hay 4 razones principales por las que estos proyectos fallan: objetivos comerciales poco claros, mala calidad de los datos, falta de colaboración entre equipos y falta de talento.  

Objetivos comerciales mal definidos

La IA es una tecnología muy poderosa, pero si no establecemos bien los problemas comerciales que tiene nuestra empresa, así como los objetivos, será muy difícil resultar exitosos.  

Lo importante es determinar y definir primero los problemas y luego decidir si una solución de IA ayudaría y cómo a resolverlos. Esto es clave a la hora de ahorrar tiempo y costes innecesarios. 

Mala calidad de los datos

Los datos son uno de los bienes más preciados para una compañía, por lo que, antes de iniciar cualquier proyecto de IA, se debe contar con una buena estrategia de gobernanza de datos, que garantice la disponibilidad, calidad, integridad y seguridad de los datos que se vayan a utilizar en el proyecto.  

Si se trabajan con datos desactualizados, sesgados o insuficientes, se desperdiciarán recursos y desembocará en fracaso. Por ello, hay que asegurarse de contar con datos suficientes y relevantes de fuentes confiables que representen las operaciones comerciales, tengan un etiquetado correcto y sean adecuadas para la herramienta de IA a implementar.  

Falta de colaboración entre equipos

Tener un equipo de ciencia de datos que trabaje de forma aislada en un proyecto de IA es un caldo de cultivo para el fracaso. Para que este sea exitoso, se requiere de la colaboración entre científicos e ingenieros de datos, profesionales de IT, diseñadores y profesionales de la línea comercial.  

Prácticas como DataOps y MLOps ayudan a cerrar la brecha entre los diferentes equipos, y pone en funcionamiento sistemas de IA a escala. 

Falta de talento

Este es un punto que, normalmente, no está en la mano de las empresas solventar de forma sencilla. Es uno de los principales desafíos para las empresas, y es que escasean los profesionales capacitados en ciencia de datos.  

Sin un equipo con la formación y experiencia adecuadas, hay menos posibilidades de conseguir buenos resultados. Por ello, es menos costoso, en términos de tiempo y dinero, optar por contratar un socio tecnológico que ayude en los objetivos comerciales y la escala de las operaciones.  

Principales errores que cometen las empresas al crear una estrategia de IA

Ya hemos analizamos las principales razones por las que los proyectos de IA fracasan, pero ¿cuáles son los principales errores que cometen las compañías al comenzar con 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 ya existentes. Requiere un cambio integral en la cultura y las operaciones de toda la organización. 

Una comunicación clara y transparente sobre el proceso de adopción ayudará a aliviar temores o conceptos erróneos y facilitará el proceso de cambio.  

Sobreestiman las capacidades de la IA

La tecnología es una herramienta muy poderosa y se puede convertir en nuestra mejor aliada, pero no por arte de magia. Esta creencia genera expectativas poco realistas y decepciones, por lo que hay que ser conscientes de sus limitaciones y la forma de abordarla. 

Los modelos se deben ir ajustando y perfeccionando, 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 de forma adecuada los sistemas de IA puede generar resultados inexactos, errores del sistema o daños graves.  

Los sistemas de IA son complejos, por lo que es crucial que las empresas planifiquen la creación de pruebas y validaciones rigurosas para garantizar la seguridad, la precisión y la confiabilidad.  

Ignoran las implicaciones éticas y de privacidad

Una de las grandes preocupaciones ante la IA es la de contar con soluciones éticas y seguras. Ignorar este punto puede entrañar riesgos que pueden dañar la reputación de una empresa y provocar complicaciones legales. 

Por ello, se debe abordar esto de forma proactiva, incorporando salvaguardias de transparencia, equidad y privacidad en los sistemas de IA. 

Descuidan la estrategia de datos

Sin datos no hay IA, y descuidar la estrategia de datos empresarial puede privar a los sistemas de IA de la información crucial que necesitan para funcionar de forma correcta.  

Por ello, las empresas deben planificar muy bien cómo recopila y almacenan los datos y cómo garantizarán que sus datos estén organizados, accesibles y sean de calidad.  

Asignan recursos inadecuados

No nos engañemos, la adopción de la IA requiere una inversión sustancial en tecnología, talento, datos e infraestructura. Esta reportará muchos más beneficios que costes, pero, muchas veces, las empresas subestiman estos costos, lo que desemboca en una asignación de recursos y presupuesto insuficiente.  

Ante esto, lo más normal es que las iniciativas de IA no puedan crecer, haciendo que no alcancen su potencial o fracasen. 

Tratan la IA como un proyecto único

Una buena estrategia de IA no consiste en un proceso de configuración y olvido. Requiere de un mantenimiento continuo, actualizaciones de datos y ajustes para adaptarse a los nuevos entornos.  

Las empresas que tratan la IA como un proyecto único en lugar de una iniciativa que cambia y crece, se encuentran con que sus sistemas se vuelven obsoletos o ineficaces. Mejorar de forma continua será la clave para esquivar esto, además de permitir que se mantengan relevantes y precisos.  

Se olvidan de la escalabilidad

Muchas empresas ponen a prueba proyectos de IA a pequeña escala, sin considerar las posibilidades que ofrece ampliar estos esfuerzos.  

No nos equivoquemos, comenzar poco a poco es un buen enfoque, pero considerar la escalabilidad de los proyectos desde el principio ayuda a 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 de los proyectos y a la pérdida de inversión en proyectos.  

Integran de forma inadecuada con los sistemas existentes

Una integración deficiente puede dar lugar a aplicaciones de Machine Learning ineficaces, reduciendo la eficiencia y causando interrupciones en los procesos empresariales.  

Esto puede dar lugar a un desperdicio de recursos, así como obstaculizar el avance y la aceptación de la IA empresarial en el ecosistema organizativo.  

¿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 de la tipología de los procesos o aplicaciones que se quieran conseguir, tener un propósito y un plan bien definidos garantizará que la adopción de la IA se alinee con los 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 fundamental para tener una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA en el tejido de la organización.  

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