En la última década, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido tema de discusión y ha captado cada vez más atención. Las empresas están trabajando para adoptar la IA y aprovechar su potencial, pero esto conlleva sus desafíos. La IA es ahora un tema candente en el mundo empresarial, con gigantes como Google, Netflix, Amazon, entre otros, beneficiándose en gran medida de soluciones de IA y algoritmos de aprendizaje automático. No solo las grandes empresas, sino también las pequeñas y medianas empresas. De hecho, se espera que para el año 2025, el mercado global de IA alcance casi los $126 mil millones, ¡eso es enorme!
Ha habido presión sobre las empresas para adoptar soluciones de IA y avanzar. Con una gran cantidad de artículos que demuestran por qué es importante integrar la IA en las prácticas empresariales. La IA ha demostrado ser beneficiosa para el funcionamiento exitoso de las empresas. Un informe de Accenture reveló que la IA puede aumentar la productividad empresarial en un 40% y aumentar la rentabilidad en un 38%. Sin embargo, no podemos ignorar los desafíos que la adopción de la IA ha planteado para las empresas. Estos desafíos hacen que la idea de una integración exitosa de la IA parezca inalcanzable o incluso imposible.
Una encuesta de Alegion informó que casi 8 de cada 10 organizaciones empresariales actualmente involucradas en proyectos de IA y aprendizaje automático se han estancado. El mismo estudio también reveló que el 81% de los encuestados admiten que el proceso de entrenar a la IA con datos es más difícil de lo que esperaban. Esto ha demostrado que las expectativas de las empresas al adoptar la IA pueden ser diferentes a la realidad.
A continuación, se presentan los 7 principales desafíos a los que se enfrentan las empresas en el proceso de implementación de la IA:
- Desafíos de datos: No es sorprendente que este sea el primer desafío, ya que la IA se basa en gran medida en los datos. Sin embargo, hay mucho que puede salir mal con los datos necesarios para la IA. Factores como el volumen de datos, la recopilación de datos, la etiquetación de datos y la precisión de los datos entran en juego. Tanto la calidad como la cantidad de datos son importantes para soluciones de IA exitosas. La IA necesita grandes cantidades de datos para un rendimiento óptimo y un conjunto de datos refinado para llegar a predicciones precisas. Según un informe de O’Reilly de 2019, el problema de los datos fue el segundo obstáculo más importante en la adopción de la IA. Los modelos de IA solo pueden funcionar según el estándar de los datos proporcionados, no pueden ir más allá de lo que se les ha alimentado.
- Volumen de datos: La cantidad de datos requerida por la IA para tomar decisiones inteligentes es incomprensible. Sin duda, las empresas generan más datos ahora en comparación con antes, pero surge la pregunta: ¿las empresas tienen suficientes datos para alimentar a la IA? Las empresas no tienen suficientes datos para satisfacer a la IA, especialmente cuando existen limitaciones en la recopilación de datos debido a preocupaciones de privacidad y seguridad. El mismo informe de Alegion reveló que el 51% de los encuestados dijeron que no tenían suficientes datos.
Estos son solo algunos de los desafíos que las empresas enfrentan al implementar la IA en sus operaciones. Aunque la IA ofrece grandes beneficios, también es importante reconocer y abordar los desafíos que surgen en el camino. Al superar estos desafíos, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial de la IA y mejorar su productividad y rentabilidad.
