7 retos de la Inteligencia Artificial a los que debe enfrentarse tu empresa

Héctor Sanmiguel

La inteligencia artificial se está apoderando del mundo empresarial. Algunos informes ya estiman que el 50% de las empresas ya utilizan la Inteligencia Artificial en el menos un proceso operativo. Pero esto es solo el principio de lo que está por venir. Las mejores previsiones indican que la inteligencia artificial podría llegar a duplicar los ingresos de una empresa en 2024, con lo que aquellas que sepan como implementarla podrían disparar su crecimiento.

Dicho esto, las empresas siguen trabajando en adoptar la Inteligencia Artificial en su día a día, asique hoy veremos los 10 principales retos a los que tu empresa se debe enfrentar a la hora de incorporar Inteligencia Artificial.

Principales desafíos al adoptar la Inteligencia Artificial en una empresa

1. No entender la necesidad de la Inteligencia Artificial

Si a una empresa le va bien, los equipos a menudo se sienten reacios a cambiar. La adopción de una nueva tecnología, como la inteligencia artificial, puede ser un cambio importante.

En relación con la Inteligencia Artificial, los frutos quizás no se vean hasta varios meses o años más tarde, con lo que puede ser complicado tomar decisiones de inversión a largo plazo en favor de la tecnología.

2. No disponer de datos adecuados

La única manera de construir y entrenar una Inteligencia Artificial eficaz es con una cantidad suficiente de datos de alta calidad. Cuanto mejores sean los datos, mejores serán los resultados.

Si la empresa no invierte lo suficiente en los sistemas de gestión de datos necesarios para hacer posible la Inteligencia Artificial, puede ser inútil tratar de entrenar un algoritmo sobre cómo resolver determinados problemas sin disponer de los datos adecuados.

Para disponer de los datos adecuados y desarrollar una estrategia de Inteligencia Artificial que esté 100% alineada con las prioridades de tu negocio, nada mejor que apostar por los servicios de una Auditoría de IA.

3. No tener los conocimientos necesarios

Los datos son sólo la mitad del camino, además se necesita experiencia y conocimiento para que la implantación de la Inteligencia Artificial sea un éxito. Muchas empresas tienen dificultades para contratar especialistas en datos, lo que les impide llevar sus proyectos más lejos.

4. No escoger al proveedor de Inteligencia Artificial adecuado

A pesar de su crecimiento, la adopción de la Inteligencia Artificial en las pequeñas y medianas empresas sigue siendo limitado. Una de las razones es que muchas empresas han trabajado con proveedores de Inteligencia Artificial que no saben utilizar la tecnología para aportar valor real al negocio.




Esto hace que muchas empresas sean reacias a invertir en ella. La clave, tratar de resolver un pequeño problema inicial, para ver el potencial de la Inteligencia Artificial , y después ir adoptando planes más ambiciosos con los proveedores adecuados.

5. No encontrar un caso de uso para la empresa

Cuando una empresa no tiene un caso de uso sólido, le costará crear una herramienta basada en Inteligencia Artificial que aporte valor al negocio. Como resultado, no habrá forma de demostrar que la inteligencia artificial puede resolver los retos de la empresa en el día a día.

Es mejor retrasar la adopción de la Inteligencia Artificial hasta que se tenga claro cómo se va a utilizar.

6. Algunas soluciones son demasiado complejas de integrar

Incluso si una empresa consigue diseñar una solución de Inteligencia Artificial para su negocio, no hay garantía de que sea rentable adoptarla.

Eso es algo que ya le pasó al gigante del streaming, Netflix, en 2009. Tras ofrecer un premio de un millón de dólares a cualquier desarrollador que aumentase la eficacia de su motor de recomendaciones y obtener una optimización del 10%, finalmente Netflix nunca la integró en su plataforma. ¿Por qué? Requería demasiado esfuerzo debido a la complejidad del sistema.

7. La normativa suele ser el mayor obstáculo de todos

Muchos proyectos de Inteligencia Artificial se enfrentan a requisitos regulatorios. En sectores como el financiero, a menudo algunas mejoras se ven estancadas por el camino de la regulación.

Cuando se crea una solución de Inteligencia Artificial, es necesario almacenar grandes cantidades de datos y hay que mantenerlos protegidos. Este es un riesgo que muchas organizaciones prefieren no asumir.

Aparte de los retos que hemos visto para adoptar la Inteligencia Artificial en un negocio, se puede implementar una solución adaptada para cada caso. Después de todo, conociendo los retos a los que una empresa se enfrenta, se estará más preparado para maximizar las probabilidades de éxito. Los beneficios potenciales de la Inteligencia Artificial a largo plazo son muy grandes, por lo que ninguno de estos retos es demasiado grande para superarlo.

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