A simple vista, la industria de la inteligencia artificial parece estar en auge, con una gran demanda por parte de los consumidores y un amplio interés por parte de los inversores. De hecho, la inversión de capital de riesgo en startups de IA aumentó de $3.2 mil millones en 2014 a más de $9.5 mil millones en los primeros cinco meses de 2017. Existen innumerables perspectivas emocionantes para el desarrollo de la IA, incluyendo aplicaciones para la atención médica, la agricultura y otros ámbitos de la tecnología, pero la industria de la IA aún no es un tren desbocado. Los mayores obstáculos La IA cuenta con una gran emoción detrás de ella, pero algunos obstáculos significativos están impidiendo un crecimiento aún más explosivo:

1. Flexibilidad

Una de las mayores ventajas de las startups jóvenes es su flexibilidad; las grandes empresas a menudo sufren de toma de decisiones prolongada y la incapacidad de cambiar de rumbo, pero las empresas más pequeñas y ágiles pueden reaccionar rápidamente y de manera más eficiente ante nuevas circunstancias. Sin embargo, las startups de IA no necesariamente disfrutan de esta ventaja porque la IA es tan complicada y depende de tantas variables desconocidas que es difícil cambiar de rumbo en medio de un proyecto. Esto puede dejar a algunas startups de IA estancadas o retrasar proyectos mucho más allá de sus plazos originales.

2. Escasez de talento

El número de profesionales versados en aprendizaje automático e innovadores suficientes para crear nuevas características es muy reducido. Existe una escasez de talento en la IA y esto está teniendo efectos profundos en el ritmo de desarrollo de la industria. Los desarrolladores de IA competentes pueden exigir salarios enormes, lo que dificulta que las startups puedan permitírselos, e incluso las startups con suficiente capital pueden tener dificultades para cubrir sus puestos de IA.

3. Competencia

Hay cientos de startups de IA interesantes en el horizonte o en pleno desarrollo. Esto suena como una perspectiva emocionante para los consumidores que esperan poner sus manos en tecnología de próxima generación, pero también presenta un problema importante: la competencia. Las startups se ven obligadas a tomar decisiones más rápidas, lanzarse al mercado más rápido y recortar características para vencer a sus competidores. Esto está causando que algunas startups se quemen más rápido y otras lancen productos inferiores.

4. Imprevisibilidad del ciclo de ventas

Pocos productos de IA tienen un ciclo de ventas claramente definido en este momento. Por un lado, la IA es todavía un campo relativamente nuevo, por lo que su mercado no está claramente definido. Muchas aplicaciones podrían funcionar bien tanto para usuarios individuales como para empresas, y es difícil predecir exactamente cómo será tu producto al final de su ciclo de desarrollo, incluso si tienes un plan visionario en marcha. Esto dificulta que las startups de IA puedan prever con precisión sus flujos de ingresos y aún más difícil asegurar suficientes ingresos para mantenerse a flote durante sus primeras etapas de crecimiento.

5. Complejidad del aprendizaje automático

No hace falta decir que programar características avanzadas de IA es ridículamente complicado. Si sigues las fórmulas existentes y te basas en el conocimiento colectivo que ya tenemos, el aprendizaje automático se convierte en una simple cuestión de copiar, pegar y luego ajustar. Pero para innovar verdaderamente en este campo, necesitas una gran cantidad de conocimiento y experiencia, junto con el espíritu de probar cosas nuevas.

En resumen, aunque la industria de la inteligencia artificial está experimentando un crecimiento significativo, todavía enfrenta desafíos importantes que frenan su ritmo de innovación. La falta de flexibilidad, la escasez de talento, la competencia, la imprevisibilidad del ciclo de ventas y la complejidad del aprendizaje automático son obstáculos que deben superarse para que la IA alcance su máximo potencial.