{"id":13883,"date":"2022-07-08T02:03:00","date_gmt":"2022-07-07T20:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/en\/?p=13883"},"modified":"2023-11-10T19:45:20","modified_gmt":"2023-11-10T14:15:20","slug":"enterprise-ai-why-good-ideas-dont-guarantee-results","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/empresa-ai-por-que-las-buenas-ideas-no-garantizan-resultados\/","title":{"rendered":"IA empresarial: por qu\u00e9 las buenas ideas no garantizan resultados"},"content":{"rendered":"<p>Como equipo, hemos sido testigos de las alarmantes tasas de fracaso de los productos de IA empresarial, con estimaciones que oscilan entre 70% y 80%. Se prev\u00e9 que estos fracasos persistan y que solo 15% de los casos de uso de IA tengan \u00e9xito en 2022.<\/p>\n<p>Los retos residen en gestionar y aprovechar eficazmente los datos de formaci\u00f3n, as\u00ed como en la escasez de profesionales cualificados en IA.<\/p>\n<p>En este art\u00edculo exploraremos los puntos concretos de fracaso, la importancia de adoptar un enfoque hol\u00edstico y las estrategias para superar estos obst\u00e1culos.<\/p>\n<p>Mediante la comprensi\u00f3n y la aplicaci\u00f3n de soluciones eficaces, las empresas pueden aumentar sus posibilidades de lograr el \u00e9xito de los productos de IA.<\/p>\n<p><h2>Conclusiones clave<\/h2><\/p>\n<p>Los productos de IA para empresas suelen fracasar debido a los retos que plantean los datos de formaci\u00f3n y la escasez de profesionales cualificados en IA. Para superar estos obst\u00e1culos, las organizaciones deben adoptar un enfoque integral del desarrollo de productos de IA, centr\u00e1ndose en la resoluci\u00f3n de problemas y la creaci\u00f3n de un equipo de IA s\u00f3lido.<\/p>\n<p>Al abordar estas cuestiones y aplicar soluciones eficaces, las empresas pueden aumentar sus posibilidades de \u00e9xito en el campo de la inteligencia artificial, en r\u00e1pida evoluci\u00f3n.<\/p>\n<p><h2>Alto \u00edndice de fracaso de los proyectos de IA<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/8Q2nBr8btbk\" title=\"reproductor de v\u00eddeos de youtube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Los proyectos de IA suelen fracasar en las empresas, con un elevado \u00edndice de fracaso. Las razones de estos fracasos se han vuelto bastante predecibles, lo que obstaculiza el progreso de las iniciativas de IA.<\/p>\n<p>La falta de estrategia y la presi\u00f3n por avanzar r\u00e1pidamente sin precauci\u00f3n son culpables habituales. Las organizaciones suelen subestimar los retos que plantean los datos de formaci\u00f3n, lo que puede dar lugar a modelos mal formados y procesos de desarrollo lentos.<\/p>\n<p>Otro escollo importante es resolver el problema equivocado, ya que una mala adaptaci\u00f3n del producto al mercado puede llevar al fracaso. El tiempo y los costes son factores significativos, ya que el desarrollo de productos de IA requiere una cuidadosa planificaci\u00f3n y asignaci\u00f3n de recursos. Adem\u00e1s, la escasez de profesionales cualificados en IA supone un reto, ya que dificulta encontrar y retener talentos.<\/p>\n<p><h2>Retos de los datos de formaci\u00f3n<\/h2><\/p>\n<p>Ante la elevada tasa de fracaso de los proyectos de IA, las organizaciones se enfrentan al reto de gestionar y utilizar eficazmente sus datos de entrenamiento. Para garantizar la calidad y la pertinencia de los datos de formaci\u00f3n son cruciales la curaci\u00f3n y el etiquetado de los datos.<\/p>\n<p>Las organizaciones deben invertir en procesos s\u00f3lidos de recopilaci\u00f3n y conservaci\u00f3n de datos para construir con \u00e9xito modelos de IA. Esto incluye la supervisi\u00f3n y revisi\u00f3n del etiquetado preciso y la actualizaci\u00f3n continua de los datos de formaci\u00f3n para que sigan siendo relevantes.<\/p>\n<p>Sin embargo, muchas organizaciones se enfrentan a herramientas inadecuadas y a la escasez de anotadores expertos, lo que dificulta su capacidad para extraer valor de los datos de formaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Para superar estos retos se necesitan soluciones innovadoras y un enfoque previsor de la gesti\u00f3n de datos, que permita a las organizaciones aprovechar plenamente el potencial de sus datos de formaci\u00f3n para desarrollar con \u00e9xito productos de IA.<\/p>\n<p><h2>Falta de enfoque centrado en el problema<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Pl9NqlTSCac\" title=\"reproductor de v\u00eddeos de youtube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Para desarrollar con \u00e9xito productos de IA, debemos adoptar un enfoque centrado en el problema para hacer frente a la elevada tasa de fracaso de este tipo de proyectos. Es crucial empezar por identificar el problema adecuado y entender por qu\u00e9 la IA es la soluci\u00f3n \u00f3ptima.<\/p>\n<p>Tenemos que adoptar un enfoque hol\u00edstico que alinee directamente la IA con los objetivos generales de la empresa. La clave es dar prioridad a los problemas que aportan un valor mensurable a la empresa. Esto implica garantizar un s\u00f3lido ajuste del producto al mercado, en el que el producto de IA satisfaga las necesidades y demandas espec\u00edficas del mercado objetivo.<\/p>\n<p><h2>Implicaciones temporales y econ\u00f3micas<\/h2><\/p>\n<p>Desarrollar productos empresariales de IA implica tener en cuenta las implicaciones de tiempo y costes. Es crucial asignar recursos cuidadosamente para superar los retos \u00fanicos asociados al desarrollo de productos de IA. Asignar tiempo y fondos suficientes es esencial para evitar contratiempos y garantizar resultados satisfactorios. Para destacar este punto, examinemos la siguiente tabla:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center\">Retos del desarrollo de productos de IA<\/th>\n<th style=\"text-align: center\">Asignaci\u00f3n de recursos para el desarrollo de la IA<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Complejo y con muchos recursos<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Tiempo e inversi\u00f3n financiera suficientes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Los competidores pueden superar el desarrollo<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Equilibrio entre precauci\u00f3n y velocidad<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Desaliento de las plataformas nacionales<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Planificaci\u00f3n y asignaci\u00f3n meditadas<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Posibilidad de contratiempos y retrasos<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Recursos adecuados para el \u00e9xito<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><h2>Escasez de talentos en IA<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/VmSeXdmFCCk\" title=\"reproductor de v\u00eddeos de youtube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Debemos hacer frente a la escasez de talentos en IA para desarrollar con \u00e9xito productos empresariales de IA. La demanda de profesionales cualificados en IA est\u00e1 aumentando, pero la oferta va a la zaga. Atraer a profesionales de la IA para que se unan a nuestros equipos es crucial para el \u00e9xito de nuestros proyectos de IA.<\/p>\n<p>Para superar esta escasez de talento, debemos adoptar un enfoque proactivo. Podemos colaborar con expertos en IA y utilizar recursos externos para complementar nuestro talento interno. Creando un entorno de apoyo e innovaci\u00f3n, podemos atraer a los mejores profesionales de la IA, apasionados por ampliar los l\u00edmites de la tecnolog\u00eda de la IA.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, invertir en programas de formaci\u00f3n y desarrollo puede ayudarnos a nutrir y retener nuestro talento en IA, garantizando el \u00e9xito a largo plazo en el desarrollo de productos de IA empresarial.<\/p>\n<p><h2>Importancia de crear un equipo s\u00f3lido de IA<\/h2><\/p>\n<p>Crear un equipo s\u00f3lido de IA es crucial para el \u00e9xito de los productos empresariales de IA. Para garantizar la eficacia de los modelos de IA y superar los retos de la gesti\u00f3n de datos, es vital centrarse en reunir un equipo cualificado y diverso. He aqu\u00ed por qu\u00e9:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Experiencia diversa<\/strong>: Un equipo s\u00f3lido de IA re\u00fane a personas con formaci\u00f3n y competencias diversas, como cient\u00edficos de datos, ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico y expertos en la materia. Esta diversidad permite un enfoque hol\u00edstico de la resoluci\u00f3n de problemas y garantiza una comprensi\u00f3n exhaustiva del contexto empresarial.<\/li>\n<li><strong>Entorno de colaboraci\u00f3n<\/strong>: Crear un equipo de IA fomenta la colaboraci\u00f3n y el intercambio de conocimientos. Al trabajar juntos, los miembros del equipo pueden aprovechar su experiencia y conocimientos colectivos para desarrollar soluciones de IA innovadoras.<\/li>\n<li><strong>Excelencia en la gesti\u00f3n de datos<\/strong>: Un equipo de IA es responsable de gestionar y conservar los datos de formaci\u00f3n. Pueden establecer procesos s\u00f3lidos de recopilaci\u00f3n, etiquetado y revisi\u00f3n de datos, garantizando que los datos de formaci\u00f3n sean de alta calidad y tengan un alcance suficiente.<\/li>\n<li><strong>Aprendizaje y mejora continuos<\/strong>: La IA es un campo que evoluciona r\u00e1pidamente, y un equipo de IA s\u00f3lido se mantiene al d\u00eda de los \u00faltimos avances y las mejores pr\u00e1cticas. Pueden experimentar con nuevas t\u00e9cnicas, aprender de los fracasos e iterar sobre los modelos de IA para mejorar continuamente su eficacia.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Crear un equipo de IA s\u00f3lido no consiste s\u00f3lo en encontrar talento; se trata de fomentar un entorno colaborativo e innovador que pueda superar los retos de la gesti\u00f3n de datos y crear modelos de IA eficaces.<\/p>\n<p><h2>Preguntas frecuentes<\/h2><h3>\u00bfCu\u00e1les son algunas estrategias para garantizar el \u00e9xito de los proyectos de IA a pesar de la elevada tasa de fracaso?<\/h3><\/p>\n<p>Para garantizar el \u00e9xito de los proyectos de IA y superar la elevada tasa de fracaso, debemos adoptar estrategias que den prioridad a la precauci\u00f3n, la estrategia y el talento.<\/p>\n<p>Planificando y asignando cuidadosamente los recursos, podemos sortear las complejidades y los costes del desarrollo de productos de IA.<\/p>\n<p>Colaborar con expertos en IA y aprovechar los recursos externos ayuda a superar la escasez de profesionales cualificados.<\/p>\n<p>Es crucial definir el problema que queremos resolver y garantizar que el producto encaje perfectamente en el mercado.<\/p>\n<p>Con un enfoque hol\u00edstico y centrado en el valor cuantificable, podemos desafiar las probabilidades y alcanzar el \u00e9xito en los proyectos de IA.<\/p>\n<p><h3>\u00bfC\u00f3mo pueden las organizaciones mejorar su capacidad de extraer y explotar datos para el aprendizaje de la IA?<\/h3><\/p>\n<p>Para mejorar nuestra capacidad de extraer y explotar datos para el entrenamiento de IA, tenemos que centrarnos en las t\u00e9cnicas de extracci\u00f3n de datos y optimizar nuestros modelos de entrenamiento de IA.<\/p>\n<p>Adoptando enfoques innovadores y visionarios, podemos garantizar procesos de extracci\u00f3n de datos concisos y eficaces.<\/p>\n<p>Capacitar a nuestro p\u00fablico significa darles las herramientas y los conocimientos necesarios para extraer el m\u00e1ximo valor de sus datos.<\/p>\n<p>Prioricemos la miner\u00eda de datos y la formaci\u00f3n en IA para impulsar el \u00e9xito en las iniciativas de IA de nuestra organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p><h3>\u00bfCu\u00e1les son las consecuencias de resolver el problema equivocado en el desarrollo de productos de IA?<\/h3><\/p>\n<p>Resolver el problema equivocado en el desarrollo de productos de IA puede tener graves consecuencias. Lleva a la p\u00e9rdida de tiempo, recursos e inversi\u00f3n financiera. Sin una comprensi\u00f3n clara del problema, las soluciones de IA pueden no alinearse con los objetivos de toda la empresa o aportar un valor mensurable al negocio.<\/p>\n<p>Para evitar estas consecuencias, debemos dar prioridad a un enfoque hol\u00edstico del desarrollo de productos de IA. Al definir el problema y por qu\u00e9 la IA es la mejor soluci\u00f3n, podemos garantizar que nuestros esfuerzos den lugar a productos de IA exitosos y con impacto.<\/p>\n<p><h3>\u00bfCu\u00e1les son algunas consideraciones para equilibrar tiempo, coste y precauci\u00f3n en el desarrollo de productos de IA?<\/h3><\/p>\n<p>Equilibrar las prioridades y evaluar los riesgos es crucial en el desarrollo de productos de IA. Hay que tener muy en cuenta el tiempo, el coste y la precauci\u00f3n.<\/p>\n<p>Es esencial encontrar el equilibrio adecuado entre actuar con rapidez y dar prioridad a la cautela. Aunque el tiempo es crucial, las prisas pueden llevar a cometer errores y fracasar.<\/p>\n<p>La asignaci\u00f3n eficaz de recursos y la planificaci\u00f3n anticipada son fundamentales para gestionar los costes. Evaluando los riesgos asociados a cada decisi\u00f3n, podemos garantizar el \u00e9xito del desarrollo de productos de IA.<\/p>\n<p><h3>\u00bfC\u00f3mo pueden las organizaciones superar la escasez de profesionales cualificados en IA y crear un equipo s\u00f3lido de IA?<\/h3><\/p>\n<p>Para superar la escasez de profesionales cualificados en IA y crear un equipo de IA s\u00f3lido, las organizaciones pueden centrarse en crear una cantera de talentos en IA. Esto implica colaborar con expertos en IA, utilizar recursos externos e invertir en programas de formaci\u00f3n y certificaciones.<\/p>\n<p><h2>Conclusi\u00f3n<\/h2><\/p>\n<p>Los productos de IA para empresas suelen fracasar debido a los retos que plantean los datos de formaci\u00f3n y la escasez de profesionales cualificados en IA.<\/p>\n<p>Para superar estos obst\u00e1culos, las organizaciones deben adoptar un enfoque hol\u00edstico del desarrollo de productos de IA, centr\u00e1ndose en la resoluci\u00f3n de problemas y en la creaci\u00f3n de un s\u00f3lido equipo de IA.<\/p>\n<p>Al abordar estas cuestiones y aplicar soluciones eficaces, las empresas pueden aumentar sus posibilidades de \u00e9xito en el campo de la inteligencia artificial, en r\u00e1pida evoluci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As a team&#44; we&#39;ve witnessed the alarming failure rates of enterprise AI products&#44; with estimates ranging from 70&#37; to 80&#37;. 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These failures are expected to persist&#44; with only 15&#37; of AI use cases projected to succeed by 2022. The challenges lie in effectively managing and leveraging training data&#44; as well as the scarcity of skilled AI professionals. In this article&#44; we&#39;ll explore the specific points of failure&#44; the importance of taking a holistic approach&#44; and strategies for overcoming these obstacles. By understanding and implementing effective solutions&#44; enterprises can increase their chances of achieving AI product success. 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