Si tu empresa está gestionando proyectos de Inteligencia Artificial (IA) y tienes responsabilidades en ellos, ¡este artículo es para ti! 

En Pronectis, como expertos en proyectos Cloud, evaluamos a diario las necesidades de muchas organizaciones. Para que un proyecto de IA realmente prospere, hay varios factores clave a tener en cuenta. 

Te contamos los puntos más importantes para que tu empresa u organización no se sume a la lista de proyectos fallidos.

La IA: Una gran promesa con un desafío real para empresas

La IA (Inteligencia Artificial) tiene el poder de cambiar por completo empresas y sectores. Puede acelerar el desarrollo de medicamentos, optimizar cadenas de suministro y hasta revolucionar la defensa. Su potencial es innegable, y la inversión no para de crecer, se multiplicó en los últimos años. 

Sin embargo, la realidad es que más del 80% de los proyectos de IA fracasan. Esta cifra es el doble que la de los proyectos de TI tradicionales que no alcanzan sus objetivos. Un informe reciente de RAND Corporation, «The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed», investigó a fondo este problema. Entrevistaron a 65 científicos de datos e ingenieros experimentados y encontraron patrones comunes en los fracasos.

¿Por qué tantos proyectos de IA no funcionan? Causas Principales

El estudio de RAND Corporation señala 5 razones clave por las que las iniciativas de IA suelen fallar:

1. No entender bien el problema o comunicarlo mal

Liderazgo sin foco: A menudo, los líderes no explican claramente qué problema debe resolver la IA. Esto lleva a que los equipos técnicos trabajen en cosas equivocadas o desarrollen modelos que no se adaptan a la empresa.

Subestimar el tiempo: Muchos líderes esperan resultados en semanas, no en meses. No saben cuánto tiempo se necesita para conseguir, limpiar y explorar los datos. Los cambios constantes de prioridades también arruinan proyectos.

Exceso de confianza o uso innecesario: A veces se usa IA para problemas simples que se podrían resolver de otra forma, o se tienen expectativas demasiado altas sobre lo que la IA puede hacer.

2. No tener los datos adecuados

Calidad y cantidad insuficientes: La IA necesita muchos datos, y de buena calidad. Las empresas a menudo se sorprenden al ver que no tienen los datos necesarios, o que los que tienen no sirven para el nuevo objetivo.

Datos desequilibrados o falta de conocimiento: No tener suficientes ejemplos puede llevar a errores. Además, los científicos de datos necesitan la ayuda de expertos para entender el significado y la fiabilidad de los datos.

3. Enfocarse en la tecnología, no en el problema

Buscar lo «último y mejor» pero no lo más efectivo. Los equipos técnicos, con ganas de aprender cosas nuevas, a veces eligen tecnologías muy modernas en lugar de la que mejor resuelve el problema real del negocio.

4. Infraestructura inadecuada

No invertir en la infraestructura necesaria para gestionar los datos y poner en marcha los modelos de IA aumenta el tiempo de desarrollo y la posibilidad de fallar. Esto incluye no tener ingenieros especializados para construir y mantener estos sistemas.

5. Tecnología inmadura para el problema

Forzar la IA en casos que no se necesita. 

La IA no es una solución mágica para todo. Algunos problemas, sobre todo los que necesitan el juicio humano, simplemente están fuera del alcance actual de la IA.

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5 Claves para tener éxito en proyectos de IA

Afortunadamente, el fracaso no es el destino inevitable. El informe de RAND propone cinco principios fundamentales para que las empresas aumenten sus posibilidades de éxito:

1. Asegurar que todos entiendan el propósito y contexto del proyecto: La comunicación clara entre los equipos técnicos y los expertos del negocio es esencial. Los líderes deben ayudar al equipo técnico a entender qué se busca y cómo se usará el producto final.
2. Elegir problemas que duren: Los proyectos de IA requieren tiempo y paciencia. Los líderes deben estar dispuestos a que un equipo se dedique a resolver un problema específico durante al menos un año. Si un proyecto no justifica un compromiso a largo plazo, quizás no valga la pena empezarlo.
3. Enfocarse en el problema, no en la tecnología: Los proyectos exitosos se centran obsesivamente en el problema que quieren resolver. Buscar las últimas novedades en IA por sí solas suele llevar al fracaso. La tecnología es una herramienta, no el objetivo.
4. Invertir en infraestructura: Las inversiones iniciales en la infraestructura para la gestión de datos y la puesta en marcha de modelos reducen muchísimo el tiempo de desarrollo y mejoran la calidad de los datos disponibles. Esto incluye contratar ingenieros calificados.
5. Comprender las limitaciones de la IA: A pesar de todo el revuelo, la IA tiene límites técnicos. Los líderes deben trabajar con expertos técnicos para elegir proyectos que se adapten a las capacidades de la IA y que aporten un valor real.

Conclusión: El factor humano sigue siendo clave

El camino hacia el éxito en la Inteligencia Artificial no se trata tanto de algoritmos perfectos, sino más bien de estrategia, comunicación, gestión de las expectativas e inversiones inteligentes en profesionales y sistemas.

Contar con equipos calificados, la adopción y la experiencia se convierten en la clave indispensable para que tu proyecto de IA sea un verdadero éxito.

¿Tu empresa ya implementa alguno de estos principios en sus proyectos de IA? ¡Contáctanos y te asesoramos!