Un informe reciente advierte que la inteligencia artificial podría entregar retornos serios, pero solo si las empresas abordan de forma estructurada los obstáculos que ya conocemos. La tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, sin embargo su capacidad de generar resultados no depende solo de algoritmos punteros, sino de la forma en que se gestionan datos, procesos y personas. A continuación se presentan los obstáculos más comunes y qué significa para las organizaciones que desean avanzar con confianza.

Obstáculos clave

– Calidad y gobierno de datos: sin datos limpios, bien gobernados y accesibles, los modelos son inciertos. Silos, calidad variable, definiciones inconsistentes y escaso catálogo de datos dificultan la construcción de soluciones que realmente entreguen valor.
– Integración y arquitectura: la compatibilidad con sistemas heredados, la conectividad entre fuentes de datos y la interoperabilidad entre plataformas son desafíos centrales.
– Talento y cultura: la escasez de talento, la necesidad de equipos interdisciplinarios y la resistencia al cambio pueden frenar la adopción de IA.
– Gobernanza y ética de IA: sesgos, explicabilidad, cumplimiento normativo y gestión de riesgos deben estar formalizados desde el inicio.
– Medición del valor y ROI: es necesario un marco claro para vincular resultados de IA con objetivos de negocio y métricas operativas.
– Seguridad y cumplimiento: protección de datos, privacidad y controles de seguridad son requisitos no negociables.
– Gestión de priorización y alcance: la tentación de abarcar demasiado puede diluir el impacto; es esencial priorizar casos de alto valor y bajo riesgo.

Recomendaciones para desbloquear el valor

– Alinear la IA con la estrategia de negocio: definir metas, problemas y resultados esperados.
– Gobernanza de IA: establecer un comité, políticas y estándares para el desarrollo y la supervisión de modelos.
– Iniciar con pilotos de alto impacto y baja complejidad: demostrar valor rápidamente y aprender con rapidez.
– Infraestructura de datos y plataforma: construir catálogos de datos, pipelines robustos, calidad continua y arquitecturas escalables.
– Equipo y cultura: formar equipos multidisciplinarios, fomentar la colaboración entre negocio y tecnología y crear incentivos para la adopción.
– Arquitectura y ML Ops: adoptar enfoques modulares, pipelines de entrega y monitoreo de modelos para operar a escala.
– Gestión del cambio y adopción: involucrar a usuarios desde el inicio, capacitar y proveer soporte continuo.
– Métricas y gobernanza de proyectos: definir indicadores de rendimiento, seguimiento de ROI y revisiones periódicas de riesgos.
– Escalamiento y mantenimiento: pasar de pilotos a producción, monitorizar y actualizar modelos con regularidad.

Conclusión

El potencial de la IA es real, pero requiere disciplina, inversión y una ejecución alineada con el negocio. Al abordar los obstáculos clave con un plan claro, las organizaciones pueden convertir inversiones en resultados tangibles y sostenibles.

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