Inicio

Soluciones

Clientes

Nosotros

Blog

Contacto

7 razones por las que fracasan los proyectos de Inteligencia Artificial

Share on linkedin
Share on twitter
Share on whatsapp
Share on facebook

¿Por qué fallan los proyectos de adopción de Inteligencia Artificial?

Descubra 7 motivos por los cuales los proyectos con Inteligencia Artificial terminan fallando.

A día de hoy, prácticamente todas las empresas (grandes y medianas) tienen en sus planes de negocio adoptar Inteligencia Artificial (IA) en sus proyectos para automatizar procesos y así conseguir ser más eficientes.

Con la implementación de sistemas impulsados con IA, los directivos esperan optimizar la productividad, aumentar la satisfacción del cliente y acelerar los ingresos.

Pero, el camino de automatizar con Inteligencia Artificial no es sencillo. Gartner indica que el 80% de los proyectos con IA se quedarán en “alquimia dirigida por magos cuyas habilidades no escalarán en la organización”.  

Por lo tanto, los directivos que mejor entiendan los posibles obstáculos a la hora de adoptar Inteligencia Artificial en los procesos de su compañía, estarán mejor posicionados para tomar mejores decisiones que conduzcan a una implementación exitosa.

trabajo en equipo, empleados, empresa de software
Adopción de sistemas con IA en empresas

Lecciones del 2020 para el futuro

Las empresas de todo tipo de sectores e industrias se han visto desafiadas por fuerzas inimaginables en 2020. Estos retos han arrojado una intrusión hasta entonces inimaginable para muchos en sus paradigmas comerciales tradicionales.

Con la crisis del Coronavirus, el teletrabajo dejó de ser algo opcional y se convirtió en tarea obligatoria. Esto provocó un cambio radical en la forma en la que las compañías realizaban sus procedimientos.

Esta disrupción en la forma de trabajar de los empleados – y el impacto que provocó en la productividad y servicio al cliente- hizo que directivos de empresas grandes y medianas necesitasen del uso de tecnologías que ayudasen a mantener los niveles de servicio.

Entonces, comenzó una carrera forzosa por abrazar la Transformación Digital. La inversión en Chatbots, RPA e IVR se convirtió en solución imprescindible para sus negocios.

¿Cómo evitar que su proyecto con IA no se convierta en un fracaso?

Desde el año pasado observamos como empresas que antes retrasaban sus planes de Transformación Digital, cambiaban de forma acelerada su estrategia. Buscando introducir nuevas tecnologías que transformarán los flujos de trabajo tradicionales y así intentar alcanzar las metas de negocio deseadas.

Por supuesto, la Inteligencia Artificial fue una de esas tecnologías en las que, aun habiendo despertado interés mucho antes de la pandemia, empezó a llamar cada vez más y más la atención de los ejecutivos.

Puede que los resultados finales de adoptar IA en el negocio terminen cumpliendo con las expectativas, pero también debe de tener en cuenta que existe un alto grado de riesgo de que pueda fallar.

No obstante, si conoce cuáles son los principales motivos por los que la adopción de sistemas con IA fracasan, tendrá un mayor conocimiento, que le servirá para tomar mejores decisiones en momentos críticos. Ayudando así al éxito de la consecución de sus proyectos.

 Examinemos entonces los siete principales factores a tener en cuenta a la hora de comenzar una integración de estas características en su organización.

1 - El equipo de trabajo

Construir un equipo de trabajo para desarrollar sistemas con Inteligencia Artificial no es nada sencillo.

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.

Si no puede contar un equipo de desarrollo interno- o el que tiene en casa necesita de ayuda en algún área de la IA en la que no tienen tanta experiencia- lo más recomendable es contactar con una empresa externa que logre agilizar esos procesos y así mejorar las expectativas de éxito de su proyecto.

2- Estrategia de datos incorrecta

No le resultará extraño escuchar que los datos son actualmente el recurso más valioso de las empresas, ya que haciendo buen uso de ellos permitirá a su negocio obtener ventajas competitivas y encontrar nuevas formas de mejorar sus operaciones.

En la mayoría de los casos, cuando se trata de abordar proyectos con Inteligencia Artificial, la recopilación de datos es un verdadero desafío.

Habitualmente los datos que van a querer utilizar en su proyecto estarán desestructurados. El trabajo de procesar y estructurar esos datos, para conseguir información útil, no es una tarea trivial.

Cometer errores en esta fase puede provocar grandes incongruencias en el sistema, que terminarán por arruinar su proyecto.

3- Expectativas alejadas de la realidad

Uno de los grandes errores a la hora de abordar proyectos con Inteligencia Artificial es establecer expectativas que no son realistas con la tecnología.

La Inteligencia Artificial no son trucos de magia. El que pretenda garantizar resultados a día de hoy inalcanzables por esta tecnología, solo conseguirá poner obstáculos en la consecución de su proyecto, sino que también pondrá en riesgo la credibilidad de su negocio.

Para evitar esto, busque entonces a expertos en la materia que puedan aconsejarle desde un punto de vista estrictamente científico y que se asiente en la realidad de la tecnología.

4 - El idioma

A la hora de afrontar un proyecto de datos, que intentamos solucionarlo y automatizarlo con Inteligencia Artificial, no podemos dejar de obviar el factor del idioma.

El idioma no es un elemento insignificante cuando se trata de computación. La mayor parte de las soluciones que existen en el mercado están desarrolladas con sistemas en inglés.

Si lo que usted busca es automatizar procesos, en los que los datos aparecen en otro idioma que no sea el inglés, necesitará incorporar motores en ese otro idioma.

Los motores que mueven las reglas lingüísticas no sirven de un idioma a otro en su totalidad. Por eso, en la mayor parte de las ocasiones se tendrán que desarrollar soluciones muy a medida y que se rijan por las exigencias del proyecto.

5 - No tener una definición concreta del éxito del proyecto

En muchas ocasiones, 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.

6 - Volumetría y calidad del dato

Todo el mundo sabe que cuanto mayor sea el conjunto de datos, mejor será la predicción y funcionamiento del sistema de Inteligencia Artificial.

Para conseguir que su caso de negocio tenga cabida, primero tendrá que asegurarse de que el sistema tratará con grandes cantidades de datos.

Aparte de las implicaciones directas de los volúmenes más altos, a medida que aumente el tamaño de los datos a procesar, se encontrará con más desafíos nuevos que solucionar.

En muchos de estos casos, tendrá que procesar y agrupar datos de diferentes fuentes. Una vez que empiece a hacerlo, se dará cuenta de que en muchas ocasiones estos datos no están sincronizados.

Esta falta de sincronización en los datos puede provocar confusión. Puede que termine aglutinando datos que se suponía que no se deberían de unificar, lo que podría poner en riesgo el éxito del proyecto.

En el mejor de los casos, esos datos incorrectos producirán resultados que no son útiles ni reveladores. Pero el mayor problema es que esos datos incorrectos también pueden dar lugar a resultados engañosos.

7 - Los sesgos de la Inteligencia Artificial

Un problema que tiene la Inteligencia Artificial es que está entrenada por personas.

La Inteligencia Artificial no piensa por sí misma. De hecho, no piensa en absoluto (los algoritmos de la IA son simples herramientas), por lo que el sistema depende intrínsecamente de los humanos para tomar una decisión u otra. Esto puede provocar sesgos.

Los sesgos en Inteligencia Artificial provocan errores que no paran de repetirse en el sistema informático y que terminan por ofrecer resultados indebidos.

Para evitar este tipo de incidencias, antes de poner el sistema en producción es aconsejable que cada vez más personas intervengan en el proceso de validación del software.

Conclusiones

Como pudo comprobar en el artículo, adoptar sistemas con IA en su cadena de trabajo no es una tarea sencilla. Pero entonces… ¿qué puede hacer usted 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 su 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.

No espere diseñar y ejecutar una estrategia de IA perfecta para su empresa desde el principio. Comience con el supuesto de que tendrá que evolucionar en la estrategia y después pivotar a medida que avance con ella.

Para finalizar, si está comenzando su camino para adoptar este tipo de tecnología o actualmente se encuentra en un callejón sin salida del que desea salir, no dude en ponerse en contacto con nosotros para avanzar de forma segura en el desarrollo y adaptación de sistemas con Inteligencia Artificial que mejoren la productividad de su empresa.

Créditos: Artículo escrito y desarrollado por Jaime Abad, propiedad de DAIL Software. Fotografía de Portada: Andrea Piacquadio en Pexels. Foto de acompañamiento: Fauxels en Pexels.

OPTIMICE SU NEGOCIO

Forme parte de las empresas que ya utilizan la tecnología de DAIL Software

ESTO LE PUEDE INTERESAR

ENCUÉNTRENOS EN FACEBOOK

TWEETS RECIENTES

SUSCRÍBASE A NUESTRA NEWSLETTER

ÚNASE A LA CONVERSACIÓN

ENCUÉNTRENOS EN FACEBOOK

TWEETS RECIENTES

SUSCRÍBASE A NUESTRA NEWSLETTER