La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) representa una revolución en los negocios, pero el camino hacia el éxito está lleno de desafíos. Basándonos en la experiencia de nuestro equipo de consultores en la planificación y realización de diferentes AI Journeys en organizaciones de distintos segmentos de mercado, aquí presentamos los diez errores más comunes que pueden alejar a una gran empresa de una implantación exitosa de IA y acabar generando desconfianza sobre los beneficios esperados del uso de esta tecnología.

1. Falta de una estrategia clara

Las empresas sin una estrategia de IA definida tienden a adoptar tecnologías sin un propósito claro, lo que resulta en un desperdicio de recursos. Imagine una empresa que implementara chatbots sin considerar cómo mejoran el servicio al cliente o reducir los costos. Una estrategia bien definida alinea las herramientas de IA con objetivos empresariales específicos, garantizando relevancia y dirección.

2. Subestimar la importancia de los datos

La IA se alimenta de datos. Los datos de mala calidad o mal gestionados dan lugar a percepciones erróneas y decisiones equivocadas. Por ejemplo, si un sistema de recomendación de productos recibe datos incorrectos sobre las preferencias del cliente, hará sugerencias irrelevantes, perjudicando la experiencia del cliente. Es fundamental dar prioridad a la calidad, accesibilidad y gobernanza de los datos.

3. Expectativas poco realistas

Creer que la IA resolverá todos los problemas de forma inmediata puede conducir a la frustración. Un caso muy común es el de las empresas que imaginan que la implantación de la IA por sí misma eliminará al instante todas las ineficiencias de los procesos empresariales. Sin embargo, la IA requiere tiempo para ser entrenada, ajustada e integrada. Es vital gestionar las expectativas mediante objetivos y conocimientos realistas.

4. Falta de experiencia y talento en IA

Sin el equipo adecuado, los proyectos de IA pueden fracasar o no alcanzar todo su potencial. Por ejemplo, sin científicos de datos cualificados, los modelos de IA pueden ser imprecisos o ineficaces. Invertir en formación, contratación o asociaciones es esencial para crear un equipo capaz de abordar los retos técnicos y estratégicos de la IA.

5. Ignorar la cultura organizativa

Introducir la IA en una empresa requiere cambios significativos a los que pueden resistirse los empleados. La introducción de robots de automatización de procesos puede verse como una amenaza para los puestos de trabajo. Comunicar las ventajas, implicar a los empleados en el proceso de adopción y promover una cultura de innovación y aprendizaje continuo son pasos fundamentales para el éxito.

6. Mala gestión del cambio

La transformación digital con IA es un proceso complejo que afecta a todos los niveles de la organización. Sin una gestión eficaz del cambio, los empleados pueden confundirse u oponerse a la nueva tecnología. Esto incluye proporcionar una formación adecuada, establecer una comunicación clara y ofrecer apoyo continuo durante la transición.

7. Descuidar las cuestiones éticas y de privacidad

Violar la ética o la privacidad puede causar daños irreparables a la reputación y las finanzas de una empresa. Un modelo de IA que discrimine a determinados grupos puede dar lugar a acciones legales y a la pérdida de confianza de los clientes. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que sus aplicaciones de IA sean transparentes, justas y seguras.

8. Falta de atención al usuario final

Si la IA no satisface las necesidades del usuario, quedará abandonada. Un sistema de IA demasiado complejo o que no se integre bien con las operaciones existentes puede resultar frustrante para los empleados. Centrarse en el diseño centrado en el usuario y en la retroalimentación constante puede garantizar que la tecnología sea útil y se adopte.

9. No escalar o integrar adecuadamente

Tras el éxito de un proyecto piloto, muchas empresas tienen dificultades para integrar y ampliar la IA. Por ejemplo, una solución de IA que funciona bien en un departamento puede no ser compatible con otros sistemas de la empresa. Abordar la interoperabilidad, la infraestructura y el soporte técnico es crucial para el éxito de la expansión.

10. Falta de supervisión y actualizaciones continuas

La IA no es estática; necesita ser supervisada y actualizada constantemente. Los modelos pueden quedar obsoletos a medida que surgen nuevos datos. Un modelo de IA que no se ha actualizado puede empezar a hacer predicciones inexactas. Implementar un ciclo de vida de mantenimiento y mejora continua es crucial para mantener la relevancia y eficacia de la IA.

Evitar estos errores comunes y adoptar un enfoque estratégico, centrado en el factor humano y adaptable puede aumentar significativamente las posibilidades de éxito. Con la atención adecuada a la estrategia, los datos, el talento, la cultura y la ética, las empresas no sólo pueden evitar el fracaso, sino también impulsar innovaciones y mejoras significativas con la ayuda de la IA.

Homero Tavares
Director de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial de T.O. Brasil