Solo el 35% de las empresas informaron utilizar IA en 2022. Sin embargo, más del 40% de las empresas restantes dijeron que estaban considerando implementarla. La IA puede aportar beneficios significativos a su organización. Desafortunadamente, el fracaso en la implementación de la IA es común. Este fracaso es aún más perjudicial cuando forma parte de su implementación de ERP más amplia. Aprenda más sobre las causas comunes del fracaso de los proyectos de inteligencia artificial y cómo evitarlos.
1. No comprometerse por completo con la IA
La implementación exitosa de la inteligencia artificial requiere compromiso. La IA es costosa. Necesita una inversión significativa en infraestructura, personal y capacitación. Un intento parcial puede llevar a recursos desperdiciados y malos resultados. La IA por sí sola no puede solucionar las operaciones comerciales. Debe formar parte de una estrategia más amplia de mejora de procesos. No comprometerse a mejorar o reingeniar sus procesos comerciales como parte de su proyecto de IA puede llevar al fracaso en la implementación del software. Las soluciones de IA también necesitan mantenimiento continuo, como mantenerse actualizadas con las actualizaciones y garantizar la escalabilidad continua.
2. Falta de objetivos comerciales claros
Antes de comenzar cualquier proyecto de IA, identifique el problema que está tratando de resolver. Preguntas a considerar incluyen:
- ¿Es la IA la mejor solución para este problema?
- ¿Qué partes de nuestra empresa necesitan o no necesitan IA?
- ¿Cuáles son los criterios para el éxito del proyecto?
Cada iniciativa de IA necesita objetivos específicos y medibles. Debe identificar algunos casos de uso con alto retorno de inversión. Busque aplicaciones que tengan la mayor influencia en sus indicadores clave de rendimiento.
3. Falta de experiencia suficiente
Las organizaciones tuvieron casi 800,000 empleos abiertos relacionados con la IA en 2022. Sin embargo, la brecha de habilidades dificulta el llenado de esos puestos. Necesita un equipo multidisciplinario para una implementación exitosa de IA. Los empleados con experiencia en la gestión de datos relacionados con la IA son especialmente críticos. Contratar profesionales con la experiencia que necesita es una estrategia. También puede mejorar las habilidades de su personal existente a través de la educación y la capacitación. Los consultores de software empresarial o un experto en tecnología pueden ayudarlo a cerrar cualquier brecha restante.
4. Ignorar la gestión del cambio y la alfabetización en IA
Implementar con éxito la IA requiere cambios significativos en su organización. Los procesos, flujos de trabajo y roles de los empleados cambian. Estos cambios pueden alimentar las ideas equivocadas de los trabajadores de que la tecnología de IA disminuirá o reemplazará sus roles. Una estrategia de gestión del cambio puede ayudar a reducir esta aprehensión. Explique que los nuevos flujos de trabajo de IA generalmente descargan tareas de los empleados y no reemplazan por completo sus trabajos. Los empleados deben comprender lo que la IA puede hacer por ellos. Por ejemplo, un flujo de trabajo más eficiente puede facilitar partes de su trabajo. La gestión del cambio también implica capacitación, que en este caso significa desarrollar la alfabetización en IA. Comience explicando las fortalezas y debilidades de la tecnología. Por ejemplo, la IA es tan buena como los datos que utiliza. No innova. Por lo tanto, los empleados no deben confiar en las decisiones de IA sin entender cómo se llegó a la decisión. La mayoría de las aplicaciones de IA aún requieren la participación humana. Los nuevos flujos de trabajo tienen empleados como entrenadores. Las personas son las que manejan las excepciones que no se ajustan fácilmente a los parámetros de IA.
5. No involucrar a los interesados correctos
Los proyectos de IA requieren colaboración entre varios equipos de su organización, incluidos:
- TI
- Ciencia de datos
- Estrategia empresarial
- Operaciones (ingenieros, operadores de planta, gerentes de almacén, etc.)
- Legal
Necesita que los equipos de TI y ciencia de datos creen y configuren el sistema. Sin embargo, sin aportes de personas que comprendan el contexto empresarial, corre el riesgo de fracasar en la implementación de la IA. La toma de decisiones aislada conduce a resultados insatisfactorios. Involucrar a todos los interesados lo ayuda a identificar sus objetivos comerciales de mayor prioridad. Luego, puede identificar los requisitos de IA para cumplir con esos objetivos.
6. Expectativas desalineadas
La IA puede ser transformadora, pero no resolverá todos los problemas de su negocio. Las expectativas poco realistas pueden llevar a la decepción y a una implementación incompleta. Los interesados deben comprender las capacidades y limitaciones de la IA. Esto ayuda a los interesados a comprender los criterios para el éxito del proyecto a medida que trabajan hacia la implementación.
7. Mala gestión de datos
Las soluciones de IA exitosas requieren una cantidad significativa de datos de alta calidad. Una cantidad o calidad deficiente puede llevar al fracaso en la implementación de la IA y puede requerir la ayuda de un experto en desarrollo de software.
Comprensión de datos
La cantidad de datos que su sistema de IA necesitará depende de factores como el tipo de proyecto y los algoritmos. Las consideraciones antes de comenzar el proyecto incluyen:
- Cuántos datos tienes
- Si los datos son internos o de terceros
- Si se necesitarán datos adicionales
- Acceso a los datos
Invertir tiempo al principio para analizar sus requisitos de datos ahorrará tiempo, dinero y recursos. Descubrir que le faltan datos críticos después de que la implementación esté en marcha puede retrasar o detener su proyecto.
Calidad de datos
Incluso una cantidad suficiente de datos no evitará los desafíos de la IA si los datos son de mala calidad. Debe limpiar sus datos, modificar los datos de terceros y utilizar etiquetado con participación humana cuando sea necesario. Si los datos están incompletos, inconsistentes o sesgados, las predicciones de IA pueden ser incorrectas o poco confiables. Una representación consistente de los datos y las relaciones de datos es esencial.
Ahora que conoce los desencadenantes comunes del fracaso en la implementación de IA, puede tomar medidas para evitarlos. Asignar suficientes recursos y asegurarse de contar con personal con la experiencia adecuada es esencial. También debe definir claramente sus objetivos comerciales para los proyectos de IA. Panorama Consulting Group puede ayudarlo a evitar el fracaso del proyecto de inteligencia artificial. Nuestros servicios de implementación de ERP pueden ayudar a garantizar que sus soluciones de IA se alineen con sus objetivos comerciales. Contáctenos a continuación para una consulta gratuita.
