Los 5 desafíos principales que la inteligencia artificial (IA) debe abordar

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de rediseñar por completo la forma en que las empresas operan en todas las funciones, incluido el servicio al cliente, el marketing y las finanzas. Existen numerosas empresas de desarrollo de IA que pueden ayudarlo a desarrollar soluciones modernas impulsadas por IA para su negocio. Pero como es el caso con otras tecnologías emergentes, existen desafíos y la IA no es una excepción. Según una nueva encuesta realizada por MIT-Boston Consulting Group, el 85 % de los ejecutivos cree que la IA transformará los negocios, pero solo el 20 % de las empresas la usa de alguna manera y solo el 5 % hace un uso extensivo de ella. La adopción de la IA es muy baja debido a los obstáculos que se interponen en la adopción de la tecnología. Echemos un vistazo a los cinco primeros de ellos.

  1. Falta de organización y liderazgo ineficaz: La jerarquía de una empresa puede ser bastante compleja. Hay varios jefes de diferentes departamentos que necesitan estar en la misma página para tomar decisiones mutuas para el mejoramiento del negocio. Estos jefes tienen que impulsar sus esfuerzos de IA juntos, al mismo tiempo y con el mismo nivel de esfuerzo. La falta de una organización adecuada y el liderazgo ineficaz de estos jefes conducen a responsabilidades poco claras y superpuestas, lo que en última instancia obstaculiza todas las inversiones de su empresa en tecnología de IA. Debe haber una sincronización adecuada entre todos los departamentos para tomar decisiones relacionadas con la adopción de la IA.
  1. No elegir los problemas fundamentales para resolver: En su mayoría, un equipo de análisis o muchos equipos de análisis difusos e innovadores de su empresa trabajan en una miríada de proyectos más pequeños al margen del negocio principal. Pero ignoran trabajar en el terreno fundamental para lograr la eficiencia de automatización que necesita el negocio principal. Debe concentrarse en aprovechar el poder de las soluciones de IA en las áreas de sus prioridades comerciales. Por ejemplo, sectores de su negocio que generan ingresos significativos donde la automatización puede mejorar los márgenes de beneficio o reducir el porcentaje de errores y fallas.
  1. Profesionales sin experiencia y sin formación: En la mayoría de las empresas, hay escasez de capacidad intelectual y talento de IA. En una encuesta realizada por Digital IQ de PwC, solo el 20% de los ejecutivos dijeron que sus organizaciones tenían las habilidades necesarias para tener éxito con la IA. Esta falta de experiencia y potencial necesarios es uno de los mayores desafíos que se presentan en el uso de la IA para mejorar la productividad de una empresa. Muchas organizaciones conocen sus límites y no más del 20 % cree que sus propios expertos en TI poseen la experiencia necesaria para manejar la IA. La demanda de habilidades de aprendizaje automático está creciendo más rápido, pero la capacitación adecuada no está fácilmente disponible. En tal escenario, donde el talento de IA es escaso pero tiene una gran demanda, la mayoría de las empresas buscan innovación de fuentes de terceros, como incubadoras y aceleradores, laboratorios universitarios, la comunidad de código abierto y hackatones.
  1. Datos inaccesibles y protección de la privacidad: Para entrenar algoritmos de aprendizaje automático, necesita conjuntos de datos masivos y limpios, con sesgos mínimos. La mayoría de estos datos no están listos para el consumo porque no están estructurados. Estos datos contienen información confidencial y se almacenan en un sistema de procesamiento diferente. Como resultado, la mayoría de las empresas tienden a invertir mucho en la creación de una infraestructura eficaz para recopilar y almacenar los datos que generan y reclutar talento capaz de realizar el cifrado de esta información para que sea utilizable y productiva.
  1. Factor de confianza y credibilidad: Es muy difícil explicar un algoritmo de aprendizaje profundo de forma sencilla a una persona que no sea programadora o ingeniera. Con tanta complejidad, aquellos que deseen apostar por la IA para aprovechar nuevas oportunidades de negocio pueden empezar a desaparecer. La mayoría de las empresas que se están quedando atrás en la transformación digital tienen que revolucionar toda su infraestructura para adoptar la IA de manera significativa. El resultado de los proyectos de IA puede llegar un poco tarde, ya que es necesario recopilar, consumir y digerir los datos antes de que el experimento dé sus frutos. La mayoría de los emprendedores carecen del grado requerido de flexibilidad, recursos y valentía que se necesita para invertir en un proyecto de aprendizaje automático a gran escala sin garantía.

Estos son los cinco mayores desafíos que debe superar si desea comenzar a hacer un uso efectivo de la creciente cantidad de herramientas impulsadas por IA que están disponibles en el mercado. Pero estos obstáculos no pueden impedir que la IA transforme la forma en que funcionan las empresas. En caso de que necesite aprovechar los beneficios de la tecnología de inteligencia artificial para desarrollar una solución para aumentar su productividad, comuníquese con un experto Consultoría de IA empresa.

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