La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que ha despertado grandes expectativas en el mundo empresarial. Sin embargo, según el Informe de Estudio e Investigación Ejecutiva Global sobre Inteligencia Artificial 2019 del MIT SMR-BCG, el 70% de los ejecutivos cuyas empresas han invertido en IA afirman haber experimentado un impacto mínimo o nulo. ¿Por qué ocurre esto?

Una de las principales razones es la falta de comprensión sobre las capacidades y requisitos de la IA. Muchas empresas tienen expectativas exageradas sobre las soluciones de IA, lo que crea una brecha entre lo que se espera y lo que realmente se puede lograr. Por lo tanto, es fundamental entender los errores comunes que pueden llevar al fracaso de un proyecto de IA y tomar medidas para evitarlos.

1. Enfermedad de las cosas brillantes

Al iniciar un proyecto de IA, es común que las empresas se enfoquen en las capacidades tecnológicas, como las bibliotecas de aprendizaje automático. Sin embargo, es importante que primero se definan claramente los objetivos comerciales que se desean alcanzar. Estos objetivos deben guiar las decisiones sobre qué intervenciones digitales y transformacionales, incluida la IA, se deben implementar. Trabajar en estrecha colaboración con el área de negocio para identificar problemas existentes que puedan resolverse con IA, o enfocarse en áreas donde otros hayan encontrado valor en la IA, como el marketing, la planificación financiera o el análisis de riesgos, puede ser un buen punto de partida.

2. Datos de entrenamiento insuficientes

Las soluciones de IA requieren conjuntos de datos de entrenamiento significativos y etiquetados para lograr los resultados deseados. La falta de disponibilidad de datos de entrenamiento es una de las principales razones de fracaso. Dependiendo del tipo de IA que se esté aplicando, esto puede implicar desde miles hasta millones de ejemplos de datos para entrenar el modelo. Es fundamental contar con datos de calidad y en cantidad suficiente para obtener resultados precisos y confiables.

Estos son solo dos de los errores más comunes que pueden llevar al fracaso de un proyecto de IA. Otros factores incluyen la falta de alineación entre los equipos de TI y el negocio, la falta de una estrategia clara, la falta de talento especializado y la falta de una cultura de datos sólida.

Para aumentar las posibilidades de éxito en los proyectos de IA, es esencial que las empresas comprendan las capacidades y limitaciones de esta tecnología, establezcan objetivos claros, dispongan de datos de entrenamiento adecuados y fomenten una colaboración estrecha entre los equipos de TI y el negocio. Solo así podrán aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial y obtener resultados significativos para su organización.