La Inteligencia Artificial (IA) se plantea como uno de los elementos más revolucionarios en la industria en las últimas décadas. Sin embargo, su tasa de éxito no es tan alta como pudiera pensarse. Organizaciones como IDC afirman que menos de la mitad de los proyectos de IA llegan a la fase de producción y de ellos son exitosos tres de cada cinco. Este aspecto es aún más preocupante en los casos de aplicaciones de IA personalizadas, donde existe una tasa de fallo del 90% incluso en los casos de proveedores externos.
Una de las principales causas de estos malos resultados es la ausencia de una correcta definición de métricas de éxito, lo que en industria se conoce como KPI (Key Performance Indicators, o Indicadores Claves de Desempeño). Un tercio de los CIO (Chief Information Officer, encargados del área informática de una empresa) reconoce no saber con exactitud las métricas de las pruebas de concepto a las que son sometidos los proyectos de IA que implementan sus corporaciones.
Otro aspecto a tener en cuenta es una mala o precaria planificación que es necesario realizar antes de poner a andar este tipo de aplicaciones, dónde los datos desempeñan un papel crucial. En muchos casos, estos son insuficientes, están desordenados o son directamente erróneos a lo que se suma una mala distribución de los mismos, sin tener en cuenta su proveniencia, propietario y ubicación, esto es, un deficiente control de acceso. Todo esto radica en una tremenda opacidad a la hora de determinar el éxito real de los proyectos impulsados.
La Inteligencia Artificial ha generado altas expectativas, lo que lleva con frecuencia a las Directivas a patrocinar proyectos cuya conveniencia y metodología no siempre está justificada, movidos por un deseo de no quedar rezagados ante la competencia. Esto avoca a muchas iniciativas a fracasar a causa de la premura y la falta de objetivos e indicativos claros que valoren correctamente su ejecución, con lo que se desperdician recursos y oportunidades y se abandonan vías de crecimiento potencialmente beneficiosas. Ante esta situación, los expertos recomiendan trabajar en proyectos de IA orientados hacia la búsqueda de ventajas competitivas que de pequeñas mejoras aisladas.
Por Juan Arias Morán
Fuente: https://www.cio.com/article/3619797/la-falta-de-metricas-de-exito-de-los-cio-condena-a-muchos-proyectos-de-ia.html (CIO, Diciembre de 2024)
No hay comentarios:
Publicar un comentario