Diagnóstico erróneo de problemas, imposición de soluciones, abrigar expectativas imposibles: el cementerio de la transformación de la IA está plagado de proyectos ambiciosos condenados al fracaso por malentendidos fundamentales de los líderes. Mientras los ejecutivos persiguen la promesa de la IA, implementan tecnologías a ciegas sin claridad estratégica, convirtiendo herramientas potencialmente revolucionarias en costosos adornos corporativos que no resuelven nada.
Este artículo extrae ideas de un Informe de RAND Basado en entrevistas con profesionales de IA experimentados, proporciona orientación para desarrollar un modelo sólido Estrategia de IA y evitar errores comunes.
Tenga en cuenta que este análisis solo se refiere a proyectos de IA tradicionales y no se aplica a la IA general.
Entender lo que está en juego: la alta tasa de fracaso de los proyectos de IA
Si bien la adopción de IA está aumentando rápidamente, una cantidad significativa de proyectos no cumplen sus promesas. Las estimaciones sugieren que Más del 80% de los proyectos de IA tradicionales fracasan , una tasa dos veces mayor que la de los proyectos de TI tradicionales.
Esto resalta la necesidad de comprender los factores que contribuyen a esta alta tasa de fallas e implementar estrategias para mitigar estos riesgos.
Por qué fracasan los proyectos de IA: los factores organizativos ocupan el centro del escenario
El informe de RAND identifica cinco causas fundamentales del fracaso, muchas de las cuales se deben a problemas organizativos más que a limitaciones puramente técnicas:
1. Fracasos provocados por el liderazgo
Objetivos desalineados: El 84% de los entrevistados mencionaron los fallos de liderazgo como la principal causa del fracaso del proyecto. Esto suele deberse a: Falta de claridad sobre el problema empresarial previsto. y las métricas para el éxito. Por ejemplo, un líder empresarial podría solicitar un algoritmo para predecir el precio de un producto cuando es necesario optimizar los márgenes de ganancia. Esta desconexión entre las necesidades empresariales y la ejecución técnica conduce al desarrollo de soluciones que no abordan el problema central.
Expectativas poco realistas: El bombo publicitario de la IA puede inflar las expectativas sobre sus capacidades y plazos. Los líderes empresariales pueden esperar ganancias rápidas y No aprecian la naturaleza intensiva en tiempo de la adquisición de datos , limpieza y entrenamiento de modelos.
Falta de compromiso sostenido: Los cambios frecuentes en las prioridades pueden provocar que los proyectos de IA se abandonen prematuramente, lo que impide que brinden resultados tangibles. Los líderes deben comprometerse con plazos de proyectos a largo plazo , idealmente al menos un año, para obtener resultados significativos.
2. Fallas basadas en datos
Calidad y disponibilidad de los datos: ¿Qué es el? El papel y el valor de los datos para la IA ? Los modelos de IA eficaces requieren grandes volúmenes de datos de alta calidad Sin embargo, muchas organizaciones tienen problemas con la calidad de los datos. Esto suele deberse a inversión inadecuada en infraestructura de datos y una escasez de ingenieros de datos capacitados. Los datos heredados recopilados con fines de cumplimiento o registro pueden carecer del contexto o la granularidad necesarios para el entrenamiento de la IA.
Desequilibrio de datos: Los conjuntos de datos desequilibrados pueden generar modelos sesgados. En el ámbito de la atención sanitaria, por ejemplo, un conjunto de datos puede tener una cantidad desproporcionadamente grande de resultados negativos en las pruebas. Esto genera un modelo que tiene dificultades para identificar enfermedades poco frecuentes con precisión.
Requisitos de la IA tradicional frente a la generativa: Mientras que los modelos de IA tradicionales requieren datos de entrenamiento extensos, los modelos de IA generativos vienen… pre-entrenado En grandes conjuntos de datos. Las organizaciones que implementan la IA tradicional enfrentan importantes requisitos de volumen de datos, mientras que las que adoptan la IA generativa necesitan principalmente garantizar la calidad y la accesibilidad de los datos para una estimulación e integración efectivas. Casos de uso específicos que requieren un ajuste fino de los modelos de IA generativa. Aún se requieren conjuntos de datos de entrenamiento cuidadosamente seleccionados, aunque normalmente de menor volumen que los enfoques de IA tradicionales. No importa qué soluciones necesite: La gobernanza de datos es clave para la transformación de la IA .
3. Subinversión en infraestructura
La creación y la implementación de modelos de IA requieren una infraestructura sólida para la gestión de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación. La falta de inversión en esta área conduce a Ciclos de desarrollo más largos, tasas de fracaso más altas y una capacidad reducida para aprovechar los activos de datos de manera eficaz. Lea este artículo para obtener ayuda. Elija un modelo de implementación en la nube para IA. Se destacan varios factores que merecen una consideración cuidadosa.
Para abordar esta cuestión, Devoteam desarrolló un marco de arquitectura de IA con el propósito de:
- Acelerar la fase de diseño utilizando casos de uso comunes
- Acelerar la fase de implementación mediante la reutilización
- Marcos y soluciones probados
Este marco se basa en principios de diseño fundamentales, que incluyen modularidad, escalabilidad, flexibilidad y reutilización.
Depende del equipo de TI asegurarse de que las bases estén a un nivel tal que se pueda lograr el ROI a partir de los casos de uso comerciales.
Gert Jan van Halem
Director de tecnología
? Ver Cómo Devoteam construyó una infraestructura AWS de última generación para Gen AI
4. Centrarse en la tecnología por encima de la resolución de problemas
A veces, los equipos técnicos se sienten atraídos por las últimas tendencias en IA, lo que lleva a la implementación de soluciones complejas cuando otras más simples serían suficientes. Para una implementación exitosa de la IA, es fundamental centrarse en resolver el problema empresarial, en lugar de perseguir novedades tecnológicas. Descubra por qué un enfoque centrado en los problemas, y no en la IA, es clave para la transformación digital.
5. Tecnología inmadura
Si bien la IA avanza rápidamente, aún quedan problemas específicos que escapan a sus capacidades actuales. Intentar aplicar la IA para resolver dichos problemas fracasará inevitablemente. Los líderes deben Comprender las limitaciones de la IA y seleccionar proyectos que se adapten bien al estado actual de desarrollo de la tecnología. Herramientas como TechRadar de Devoteam ayudarle a estimar el nivel de madurez de las tecnologías emergentes.
6. Consideraciones adicionales
Adquisición y retención de talento: Poner a las personas en primer lugar es clave en cualquier transformación (IA) . Encontrar y Retener profesionales capacitados en IA , en particular los ingenieros de datos y ML, es crucial para el éxito. Invertir en capacitación y desarrollo para el personal existente también puede ser beneficioso.
Adaptación ágil: Los procesos de desarrollo de software tradicionales pueden no ser adecuados para la naturaleza iterativa de los proyectos de IA. La flexibilidad y la estrecha colaboración entre los equipos técnicos y comerciales son esenciales.
Recomendaciones para una implementación exitosa de la IA
Para superar estos desafíos y aumentar la probabilidad de éxito del proyecto de IA, los directores ejecutivos, directores de tecnología y directores de informática deben considerar las siguientes recomendaciones:
Para líderes:
- Fomentar una comunicación clara: Establecer canales de comunicación claros entre los líderes comerciales y los equipos técnicos para garantizar una comprensión compartida de los objetivos, las métricas y los cronogramas del proyecto.
- Establezca expectativas realistas: Comprenda las capacidades y limitaciones de la IA. Evite tomar decisiones basadas en expectativas y esté preparado para invertir el tiempo y los recursos necesarios para lograr una implementación exitosa.
- Comprométete con el valor a largo plazo: Resista la tentación de buscar resultados a corto plazo. Los proyectos de IA requieren un compromiso sostenido para generar valor significativo a largo plazo.
- Priorizar la alineación estratégica: Seleccione proyectos de IA que se alineen con los objetivos estratégicos generales de la organización y tengan un camino claro para generar valor comercial.
Para equipos técnicos:
- Centrarse en la resolución de problemas: Priorizar la búsqueda de la solución más eficaz al problema del negocio, incluso si eso significa utilizar tecnologías más simples o menos novedosas.
- Invierta en infraestructura sólida: Abogar por una inversión adecuada en infraestructura de datos, herramientas y personal calificado para apoyar el desarrollo y la implementación de modelos de IA.
- Adopte los principios ágiles: Adaptar los procesos de desarrollo para dar cabida a la naturaleza iterativa de los proyectos de IA, garantizando flexibilidad y una estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio.
Al abordar estas consideraciones organizativas y técnicas, los directores ejecutivos y directores de tecnología pueden crear un entorno más propicio para el éxito del proyecto de IA, liberando el potencial transformador de la IA para impulsar la innovación y alcanzar objetivos estratégicos.
Comprender por qué fracasan los proyectos de IA es fundamental para las organizaciones que buscan desarrollar una estrategia de IA. Factores como objetivos poco claros, mala calidad de los datos, falta de habilidades, infraestructura inadecuada y expectativas poco realistas contribuyen a estos fracasos. Básicamente, muchas organizaciones tienen dificultades para alinear las iniciativas de IA con las necesidades comerciales, lo que da como resultado proyectos que no resuelven problemas reales ni brindan un valor tangible. Muchas organizaciones buscan Un marco para medir el ROI de los proyectos de IA Esto pone de relieve la importancia de una planificación cuidadosa, el establecimiento de objetivos realistas y una sólida comprensión del potencial y las limitaciones de la IA.