80 % de los proyectos empresariales de IA siguen fracasando... ¿Cuáles son las claves del éxito? ¿Cómo puede alinear la inteligencia artificial con sus objetivos estratégicos? Conseguir que un proyecto de IA sea un éxito no es algo que se pueda improvisar: descubra los comentarios concretos de las empresas pioneras. Una visión práctica de cómo lograr el éxito de un proyecto de IA.
La inteligencia artificial promete una revolución: optimización de costes, personalización del cliente, innovación disruptiva... Sin embargo, según diversos estudios (Gartner, RAND), 80 % de los proyectos de IA fracasan antes de que alcancen todo su potencial.
¿Cómo se explica este desfase entre promesa y realidad? Y, sobre todo, ¿cómo puede convertirse en uno de los 20 % de éxito? A través de ejemplos concretos de empresas francesas e internacionales, descubra las claves para alinear la IA con sus objetivos estratégicos.
1. Fallos de la IA: 8 trampas mortales y sus soluciones
Antes de explorar los caminos hacia el éxito, es crucial entender por qué tantos proyectos de IA se empantanan o fracasan. Varios factores contribuyen a esta elevada tasa de fracaso.
Trampa 1 : sobreestimar las capacidades de la IA
En 2024, McDonald's tuvo que abandonar abruptamente su experimento con comandos de voz en sus autoservicios y poner fin a su colaboración de tres años con IBM. La empresa había sobrestimado la capacidad de la IA para sustituir a los miembros de su equipo en la comprensión de los acentos de los clientes y las peticiones complejas.
Considerar la IA como una solución mágica que resolverá todos los problemas a la vez, o ignorar sus limitaciones técnicas, puede conducir a la decepción y al fracaso.
Solución Incluir a expertos técnicos para evaluar la viabilidad de los proyectos de IA y comprender los límites de esta tecnología. Adopte un enfoque gradual. Empiece con proyectos piloto para probar y validar los resultados antes de pasar a implantaciones a mayor escala..
Trampa 2 Objetivos poco claros y falta de indicadores clave de rendimiento
70 % des Prueba de concepto de IA nunca se ponen en producción. Esto suele deberse a la falta de indicadores de seguimiento y rendimiento (KPI). Muchas empresas se embarcan en la IA sin definir claramente sus objetivos o KPI.
Solución Antes de dar el paso, es crucial alinear los proyectos de IA con las necesidades estratégicas de la empresa. Definir claramente los objetivos, casos de uso y KPI para medir el éxito de las iniciativas de IA. Las empresas deben centrarse en proyectos que aporten ventajas competitivas y no en mejoras menores. A Punto de entrega (POD) también puede ayudarEmpezar con 2 o 3 unidades modulares para probar la viabilidad antes de un despliegue a mayor escala.
Trampa 3 Datos de mala calidad
Una empresa como Philip Morris vio cómo se derrumbaba un proyecto de análisis de ventas debido a la incompatibilidad de datos entre distintas regiones.
La eficacia de la IA depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos.. Los datos de mala calidad, incompletos, sesgados o mal gestionados pueden dar lugar a resultados inexactos o no acordes con las expectativas.
Solución Es esencial comprobar la integridad, exactitud y pertinencia de los datos. También es esencial establecer procesos normalizar, actualizar y eliminar sesgo datos. En gobernanza de datos y la gestión de acceso son también puntos clave.
Trampa 4 costes elevados e imprevisibles
FedEx está utilizando la plataforma Agentforce 2.0 de Salesforce para agilizar sus operaciones, pero se enfrenta a unos costes "aterradores", según expertos citados por la revista CIO Online, porque agente autónomo utiliza una tarificación basada en la conversación cuya rentabilidad sigue sin estar clara. Este enfoque de fijación de precios basado en la conversación paraInteligencia Artificial representa un nuevo modelo de costes difícil de predecir para las empresas,
Según un informe RAND de 2024 , el 26 % de los proyectos de IA fracasan por problemas presupuestarios. Los costes asociados aIA GenerativaEntre ellas figuran la infraestructura, la formación de modelos (GPU) y el consumo de energía pueden ser elevados y difíciles de predecir. La fijación aleatoria de precios por parte de los proveedores también puede complicar la presupuestación del proyecto.
Soluciónlas empresas deben considerar modelos de tarificación basados en el uso para mejorar la visibilidad y el control de costes. También es una buena idea centrarse en casos de uso básicos y desarrollar una comprensión más clara de sus necesidades.utilizar soluciones SaaS en lugar de crear modelos a medida, sobre todo para las empresas no tecnológicas. También es importante optimizar los costes energéticos.
Trampa 5: la falta de participación de los trabajadores y resistencia al cambio
60 % de los empleados temen que la IA sustituya sus puestos de trabajo.
El éxito de la IA también depende de la capacidad de los empleados para adoptarla. La resistencia, el desinterés o un frenesí desorganizado pueden comprometer el despliegue de la IA.
Solución Es importante implicar a los empleados en el proceso, compartir conocimientos, abordar temores y definir objetivos comunes. Es esencial que nuestros equipos reciban formación y se aculturen a la IA. Iniciativas como Cafés IA o Embajadores de la IA "Es crucial mostrar cómo la IA puede ayudar a los empleados a ahorrar tiempo y centrarse en tareas de mayor valor añadido. Es crucial mostrar cómo la IA puede ayudar a los empleados a ahorrar tiempo y centrarse en tareas de mayor valor añadido.
Trampa 6 La falta de implicación de las líneas de negocio
El MDPH de las Landas ha conseguido reducir los plazos de tramitación de los expedientes de incapacidad implicando a los equipos comerciales desde la fase de diseño.
La IA no debe ser una iniciativa aislada del departamento de TI.
Solución La colaboración entre los equipos informáticos y empresariales es esencial para identificar necesidades, definir casos de uso y garantizar la adopción de soluciones.
Trampa 7 : falta de seguimiento y actualización de los modelos
En febrero de 2024, Air Canada fue condenada a indemnizar a un cliente tras una chatbot proporcionó información incorrecta sobre las tarifas. La empresa intentó eximirse de responsabilidad, pero el tribunal dictaminó que no había tomado "precauciones razonables" para comprobar la exactitud de las respuestas de su IA.
Los modelos de IA requieren un seguimiento continuo para garantizar que no se desvíen y que sigan siendo eficaces.
Solución : Establecer bucles de prueba y validación humana para evaluar la eficacia de los modelos y ajustarlos de forma permanente. Supervisar la deriva (cambios de contenido) para detectar cualquier merma de la calidad y problemas de sesgo, ética yalucinación. Société Générale utiliza bucles de validación humana para reducir el número de falsos positivos 50 % en detección de fraudes.
Trampa 8 : no tener en cuenta el impacto sobre las competencias
Según el Global AI Job Barometer 2024 de la consultora y auditora PwC, 69 % de los líderes empresariales de todo el mundo esperan que la IA exija nuevas habilidades a sus empleados. Es más, las competencias requeridas para las ocupaciones expuestas a la IA están evolucionando 25 % más rápido que en los empleos menos expuestos a la IA.
La IA puede automatizar ciertas tareas, pero es crucial invertir en reciclar y actualizar las cualificaciones de los empleados para que puedan adaptarse a los nuevos requisitos.
Solución Formación: las empresas deben identificar las futuras necesidades de competencias y poner en marcha planes de formación para apoyar la movilidad profesional. Decathlon ha formado a sus equipos para analizar las devoluciones de los clientes, reduciendo las devoluciones de productos en un 15 %.
Historias de éxito: el éxito de los proyectos de IA en las empresas
Afortunadamente, algunas empresas han conseguido salir adelante y se han convertido en modelos a seguir en lo que respecta a la IA. He aquí algunos ejemplos concretos y las lecciones que podemos aprender de ellos.
| Empresa | Sector | Departamento/Línea de negocio | Casos de uso de la IA | Impacto |
|---|---|---|---|---|
| Société Générale | Banco | Conformidad | IA para la detección del fraude y el blanqueo de capitales | 50% reducción de falsos positivos en la detección de fraudes |
| Orange | Telecomunicaciones | Mantenimiento de la red | Mantenimiento predictivo equipos de red |
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| Carrefour | Distribución | Marketing | Análisis de los datos de compra para personalizar las ofertas promocionales |
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| Airbus | Aeroespacial | Producción | Robots colaborativos e inteligencia artificial para el ensamblaje |
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| Capgemini | Consejo | RRHH | IA para la contratación y la gestión del talento | 30% reducción del tiempo de contratación |
| Decathlon | Distribución | Diseño del producto | IA para analizar las opiniones de los clientes |
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| Atos | Servicios informáticos | Atención al cliente | Chatbots de IA para asistencia técnica |
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| Bouygues | Construcción | Planificación | IA para la gestión de proyectos complejos |
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Estos pocos ejemplos demuestran que la IA no se limita a aumentar la productividad. También ayuda a mejorar la satisfacción de los clientes y el bienestar de los empleados (seguridad, salud, reducción de la carga mental, tareas más gratificantes, etc.).
En definitiva, la adopción de la IA y el éxito de los proyectos de IA no son simplemente una cuestión de tecnología. Es ante todo una aventura humana, que requiere una visión clara, la implicación de todos los actores y una adaptación continua. Inspirándose en los casos de éxito y evitando las trampas de los experimentos fallidos, usted también puede hacer de la IA una nueva palanca de crecimiento.
