226 – El 80% de los proyectos de IA fracasa en menos de un año 276h1s

IntroducciónEn el mundo industrial, la implementación de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una prioridad. Sin embargo, según el IBM Global AI Adoption Index 2023, el 42% de las empresas que aplican IA no tienen un caso de uso claro . Esto indica que el problema no radica en la tecnología, sino en su aplicación estratégica La comunidad donde los vendedores juegan en serio ¿A quién está dirigido El Club de la Venta? A los que están listos para dar el salto. Si eres un autónomo, emprendedor o trabajas en una pyme y buscas aprender ventas B2B sin necesidad de gastar grandes cantidades en formaciones presenciales, ¡este es tu sitio! Los 5 errores más comunes al implementar IA1. Mala calidad de datosLa calidad de los datos es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de IA. Empresas como Rolls-Royce han invertido hasta dos años en limpiar y preparar sus datos antes de implementar soluciones de mantenimiento predictivo. Sin datos limpios, los modelos de IA no pueden ofrecer resultados fiables. 2. Falta de objetivos de negocio clarosImplementar IA sin un objetivo de negocio definido es un error común. Mahou San Miguel, por ejemplo, inicialmente utilizó IA para analizar comentarios en redes sociales sin obtener valor operativo. Posteriormente, redirigieron su enfoque hacia la predicción de demanda en canales de hostelería, logrando una reducción del 18% en las roturas de stock. 3. Resistencia al cambioLa adopción de IA requiere un cambio cultural dentro de las organizaciones. BASF enfrentó este desafío formando a 10,000 empleados en todo el mundo para integrar la IA en sus procesos clave, mejorando la eficiencia y reduciendo errores. 4. No pensar en la escalabiliduchos proyectos piloto de IA no se escalan adecuadamente. Siemens Energy, por ejemplo, tuvo que rehacer su arquitectura de datos para poder implementar soluciones de IA a nivel global, después de descubrir que sus sistemas de datos eran incompatibles y fragmentados. 5. Uso de modelos ‘caja negra’ que nadie entiendeLa transparencia en los modelos de IA es crucial, especialmente en sectores regulados. Pfizer tuvo que abandonar un modelo de aprendizaje profundo opaco utilizado para predecir reacciones adversas en ensayos clínicos, ya que no podían explicar cómo se tomaban las decisiones, optando por técnicas más interpretables como árboles de decisión. Reflexión finalLa implementación exitosa de la IA en la industria no depende únicamente de la tecnología, sino de una estrategia clara, datos de calidad, cultura organizacional abierta al cambio, planificación para la escalabilidad y transparencia en los modelos utilizados. Evitar estos errores comunes puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de los proyectos de inteligencia artificial en tu empresa. ¡ARRANCAMOS MOTORES! ¿QUIERES DESTACAR EN LINKEDIN? DESCÁRGATE NUESTRO E-BOOK . ¡SÍGUENOS EN ESTAS REDES SOCIALES! Web:  Tendencierosindustriales.com Instagram: INSTAGRAM YouTube: YOUTUBE iVoox: IVOOX Spotify: SPOTIFY Apple Podcast: APPLE PODCAST Pero antes debes escuchar el podcast  : The post 226 – El 80% de los proyectos de IA fracasa en menos de un año first appeared on TENDENCIEROS INDUSTRIALES. La entrada 226 – El 80% de los proyectos de IA fracasa en menos de un año se publicó primero en TENDENCIEROS INDUSTRIALES. 6l3e52