Entonces ¿por qué muchas PoC en IA se quedan en experimento?
Detrás de ello puede haber varias causas:
- Los sistemas heredados frenan la adopción de la IA. Quizás los procesos y sistemas actuales de la compañía han quedado obsoletos y dificultan la integración de soluciones de IA o hacen que sea demasiado compleja o cara.
- Los recursos resultan insuficientes. Por ejemplo, falta personal capacitado que actúe como responsable del caso de uso y tenga conocimientos y autoridad para coordinar datos los procesos de negocio.
- Las pruebas de concepto de Inteligencia Artificial no están diseñadas para escalar. Cuando esto ocurre, se vuelve complicado pasar la PoC a una fase de producción y, en consecuencia, se estanca.
- No hay un retorno de inversión claro, por lo que el valor económico que aporta el proyecto se desconoce y la PoC deja de priorizarse.
- El equipo tiene expectativas poco realistas respecto a los resultados de la IA. Muchas veces se espera más de lo que puede ofrecer un determinado proyecto, motivado por la falta de alfabetización de IA de los equipos.
La parte negativa de esto, es que las compañías pierden los recursos invertidos y las oportunidades de crecimiento. Sin embargo, no son pocas las organizaciones que cometen estos errores.
Una PoC estratégica de una PoC aislada se diferencia en que se diseña para un uso concreto y se establecen planes de medición y de implementación claros y realistas.
Una PoC estratégica busca probar que la solución mejora un proceso real y que la organización cuenta con los recursos necesarios para adoptarla. Esa diferencia marca el paso entre una demo y una implantación.
La importancia del papel del centro de IA en el proof of concept
El mayor freno para escalar pruebas de concepto de Inteligencia Artificial no siempre es técnico, sino también organizativo. Por ejemplo, quizás haya áreas de la compañía que no están coordinadas o se trabaja con datos dispersos.
Un Centro de Excelencia de IA:
- Define qué problemas merece la pena resolver. Alinea la IA con las necesidades del negocio.
- Establece plantillas y métricas para que todas las PoC se midan igual.
- Compara y valora todas las propuestas con los mismos criterios para decidir qué PoC se hacen primero, etc.
Las pruebas de concepto de IA no tienen éxito hasta que no se integran, solo suponen el primer paso. Si quieres que tengan impacto en tu negocio, pero sientes que no avanzas, desde Panel IALab podemos ayudarte.
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