Inteligencia artificial: escalar con éxito las pruebas de concepto
De la PoC de IA a la preparación para la producción
Según Gartner, el 80% de los proyectos de IA fracasan tras la prueba de concepto. Descubre cómo puedes evitar la trampa de la PdC y escalar con éxito.
Los avances tecnológicos han llevado a las empresas a un punto en el que los procesos digitales ya no son sólo una opción, sino una necesidad. El uso de la inteligencia artificial, en particular, desempeña un papel clave para las empresas, ya que favorece significativamente la flexibilidad y la eficacia en el escalado de los procesos.
Un estudio publicado recientemente sobre el sentimiento actual de las empresas sobre el tema de la computación en nube pone claramente de relieve, una vez más, cómo los representantes de las empresas evalúan las tecnologías y en qué áreas quieren invertir más en los próximos años. No debería sorprender que el número de encuestados que consideran la IA como un tema clave de inversión y transformación haya vuelto a aumentar en 2024.
Según el estudio, realizado por la empresa de análisis techConsult, el 56% afirma que la IA tiene una gran relevancia estratégica para su empresa, seguida de cerca por la computación en nube, con un 47%. Por tanto, ambos temas están estrechamente interrelacionados.
La IA está allanando el camino para un desarrollo y una entrega más rápidos de los productos digitales y una experiencia del cliente sin fisuras, y esta toma de conciencia ha llegado ahora a la sala de juntas.
Este cambio es imperativo, ya que los clientes esperan experiencias digitales cada vez mejores y la creciente escasez de mano de obra cualificada está obligando a cada vez más empresas a replantearse las cosas. Hay que optimizar eficazmente las estructuras de costes internos, aumentando al mismo tiempo el nivel de servicio a los clientes. La IA puede ayudar en este sentido.
Por ello, cada vez más empresas se están orientando hacia la transferencia de procesos y aplicaciones individuales a una prueba de concepto (PdC), sobre todo en el campo de la inteligencia artificial, para validar su viabilidad y el aumento de la eficiencia.
Aunque el uso de la inteligencia artificial alberga un enorme potencial, la gran mayoría de las PdC fracasan tras su implantación y no llegan a la producción.
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7 razones por las que fracasan las pruebas de concepto de IA
Pero, ¿a qué se debe esto y cómo puede cambiarse? Esencialmente, se pueden identificar siete aspectos fundamentales que conducen al fracaso de una prueba de concepto de IA:
1. Expectativas poco realistas
Se esperan resultados medibles y utilizables de inmediato, sin tener en cuenta que la recopilación y el procesamiento de datos de alta calidad llevan su tiempo.
Por lo tanto, es aconsejable identificar los posibles casos empresariales desde el principio y distinguir cuidadosamente las PdC prometedoras de las que sólo consiguen una buena cifra en el «laboratorio de innovación». Preguntas como: «¿Cuánto tiempo quiero dedicar a este proyecto? ¿Cuánto presupuesto tengo previsto para él? ¿Dispongo internamente de los recursos técnicos y la experiencia necesarios? ¿necesito asesoramiento externo?», etc., deben aclararse de antemano para evitar sorpresas desagradables al final.
2. Base de datos insuficiente
Una de las razones más comunes del fracaso desde el principio es la falta de datos de calidad, segmentados y etiquetados para entrenar el modelo de IA. Los tesoros de datos se quedan en silos departamentales y nunca llegan a materializarse.
Mientras que una PoC normalmente sólo requiere un subconjunto de datos para validar su viabilidad y ya puede funcionar en un único portátil phyton, su ampliación suele requerir grandes cantidades de datos, depurados y fiables, de forma estructurada. Si esto no está disponible, también puedes conformarte con datos generados sintéticamente, dependiendo del caso empresarial. Sin embargo, la cuestión de los datos debe plantearse siempre con suficiente antelación.
3. El modelo equivocado
Los modelos de IA han brotado como setas, y no sólo desde el revuelo en torno a la IA generativa. Los modelos, sus prestaciones y ámbitos de aplicación difieren considerablemente entre sí. Si no conoces la terminología básica y las diferencias entre los modelos, es fácil elegir la solución equivocada.
Por eso es aconsejable familiarizarse a fondo con los modelos existentes antes de utilizarlos. Una comprensión básica de los modelos también facilita las decisiones de «hacer o comprar», ya que no todas las soluciones estándar se adaptan a todos los casos y, a la inversa, no hay necesidad de reinventar la rueda si algo ya disponible en el mercado ha demostrado su eficacia.
4. Equipos aislados
La IA no es una tecnología desvinculada del resto de las TI y que deba considerarse la única salvadora. Un equipo aislado del resto de la organización no dispone de la información necesaria para ejecutar con éxito los proyectos y escalar la PdC. Por tanto, es necesario comprobar de antemano si los PdC pueden integrarse en la infraestructura de TI existente y qué equipos deben colaborar estrechamente para conseguirlo.
5. La IA no es una prioridad absoluta
La falta de comprensión de la IA y la falta de integración en la estrategia corporativa general son garantía de fracaso. Si no haces de la inteligencia artificial una prioridad máxima e implicas a toda la empresa en el proceso de cambio asociado, ni siquiera deberías empezar. La IA es una de las tecnologías más transformadoras de nuestro siglo, que trae consigo cambios en el proceso diario de toma de decisiones. Estos cambios deben ser apoyados tanto por la dirección como por cada uno de los empleados. Para que esto tenga éxito, la dirección no sólo debe ser un modelo a seguir, sino también guiar, acompañar y apoyar a todo su equipo a través de estos procesos con sensibilidad y comprensión. La comunicación continua, la transparencia, los programas de formación y la capacitación son factores clave para la aceptación de la IA en la empresa.
6. Crear PdC sin departamentos especializados
«Los departamentos especializados no están familiarizados con la tecnología y ni siquiera participan en la creación de los PdC». Quien piense así está pasando por alto algo importante: los departamentos especializados son los guardianes de información valiosa sobre su dominio. Tienen años de conocimientos especializados acumulados que deben incorporarse al diseño de las PdC. De lo contrario, en el peor de los casos, la optimización no dará en el blanco. En este caso, la frustración es inevitable. Por tanto, se aplica lo siguiente: habla con los departamentos especializados pertinentes desde el principio e involúcralos en la planificación y conceptualización para conseguir un resultado bueno y utilizable.
7. «Podemos hacerlo solos»
Además de buenos datos y modelos de IA, las soluciones de IA listas para la producción también requieren una sólida integración empresarial y preparación para la gobernanza. Aquí es donde entra en juego la ingeniería de software clásica, incluyendo temas asociados como la arquitectura empresarial, la EAM, los procesos de desarrollo consolidados, la protección y seguridad de los datos y, sobre todo, una sólida garantía de calidad continua y automatizada. Estos aspectos no son el centro de atención ni el área de especialización del PdC de IA y sus gestores.
Quienes tienen en cuenta estos aspectos centrales al desarrollar PoC aumentan significativamente sus posibilidades de escalado y transferencia a producción y están un paso más cerca de su objetivo: el uso con éxito de la inteligencia artificial.
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