Por qué las empresas medianas tienen dificultades para avanzar con sus proyectos piloto de IA

Las empresas medianas suelen poder actuar con más rapidez que las grandes compañías al adoptar nuevas tecnologías, pero muchas todavía no han convertido sus proyectos piloto de inteligencia artificial en implementaciones completas. Según una investigación citada en un artículo de TechRadar Pro Perspectives, el 90 % de las empresas medianas que han explorado la IA siguen en una fase inicial o tienen proyectos piloto estancados.

Alper Gunaydin, colaborador de TechRadar, señala tres obstáculos: la falta de experiencia especializada, unas bases de datos y tecnología deficientes, y unas salvaguardas de gobernanza insuficientes. Los equipos pueden conocer la IA en teoría, pero carecer de habilidades prácticas en ámbitos como la integración o la gestión del cambio. Las empresas también pueden enfrentarse a software empresarial heredado, datos de baja calidad y modelos de datos obsoletos.

El artículo sostiene que la preparación de los datos —incluidos su precisión, titularidad y accesibilidad— debe formar parte de los proyectos desde el principio. También afirma que hacen falta controles de gobernanza, ética, seguridad y privacidad para ampliar el uso de la IA más allá de los proyectos piloto. Según el artículo, algunas empresas cuentan con marcos, pero aún no han aplicado políticas o controles formales.

Gunaydin escribe que el trabajo de base puede desarrollarse a la vez que las implementaciones si se planifica y se integra desde el inicio. El artículo presenta estos obstáculos como solucionables y afirma que invertir de forma específica en competencias, sistemas, datos y controles podría ayudar a las empresas medianas a obtener un valor medible y sostenible de sus proyectos de IA. Las opiniones son del autor y no representan necesariamente las de TechRadar Pro o Future plc.