¿Es posible aprender de nuestros errores? Me gustaría creer que sí, pero la historia parece demostrar que seguimos repitiendo los mismos fallos. No hace mucho, experimentamos el auge de las «Puntocom», un fenómeno donde numerosas empresas se precipitaron a crear portales web y ofrecer servicios online sin una clara visión, movidos por el miedo a quedar rezagados. Muchos de esos proyectos fracasaron espectacularmente, y no por deficiencias tecnológicas.
El ciclo se repite. Cada vez que surge una nueva tecnología con potencial disruptivo, caemos presa del «Síndrome del objeto brillante». Nos dejamos deslumbrar por las convocatorias de innovación sin reflexionar sobre nuestra verdadera necesidad o capacidad para implementarla. Al igual que en el pasado, ahora los fracasos son abundantes.
La cruda realidad que enfrentan los proyectos de IA generativa
Esta es la trampa en la que muchos emprendedores y empresas han caído deslumbrados por las promesas de la inteligencia artificial generativa sin abarcar el verdadero significado de su implementación. Atraídos por su atractivo, sin una estrategia sólida, han iniciado proyectos frágiles que enfrentan dificultades debido a la falta de fundamentos y planificación.
Se estima que el porcentaje de proyectos de inteligencia artificial que fracasan es significativamente más alto que en otros ámbitos de tecnología de la información, alcanzando hasta un 80%. Un reciente estudio de un reciente estudio de RAND Corporation identifica las principales causas de estos fracasos que incluyen la mala gestión de los proyectos y expectativas irrealistas respecto a las capacidades de la IA. Las perspectivas tampoco son muy alentadoras.
Uno de los últimos estudios de Gartner revela que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados tras las pruebas de concepto a finales de 2025. Entre las razones, se encuentran los controles de riesgo inadecuados, el aumento de costos y la falta de claridad en el valor empresarial.
Aprendiendo del pasado para asegurar el éxito futuro
La lección que emerge de estos fracasos, ya sean en el sector de las puntocom, criptomonedas, big data o, actualmente, en la IA, es que la tecnología por sí sola no asegura el triunfo. Es crucial que cualquier iniciativa de inteligencia artificial generativa (IAG) esté respaldada por una estrategia bien definida, objetivos claros y una comprensión profunda tanto sus capacidades como limitaciones.
Se estima que el porcentaje de proyectos de inteligencia artificial (IA) que fracasan es significativamente más alto que en otros ámbitos de tecnología de la información, alcanzando hasta un 80%
Esto debería aplicarse también a la implementación de inteligencia artificial generativa en los procesos de las empresas de desarrollo. La tecnología promete optimizar procesos de software acortando tiempos de desarrollo y reduciendo la necesidad de grandes equipos. Sin embargo, es fundamental preguntarnos ¿Realmente está contribuyendo a mejorar la productividad y la calidad o hemos caído en la trampa del «objeto brillante»?
Al igual que ya hemos mencionado, la implementación de innovaciones tecnológicas como la IAG en el entorno empresarial va más allá de un enfoque entusiasta o del miedo a quedar rezagados se requerirá un enfoque estratégico y un conjunto de pasos claros que nos permitan medir y asegurar mejoras tangibles.
Una de las primeras y más importantes acciones es establecer objetivos definidos. Las empresas deben precisar qué problemas buscan solucionar y fijar metas que puedan ser cuantificadas, como la reducción de plazos de desarrollo o la mejora en la calidad del código.
Conociendo nuestras metas, también es esencial entender el punto de partida a través de un análisis preliminar del proceso actual. Aquí, el benchmarking se convierte en una herramienta clave, tanto a nivel interno como externo. Comparando proyectos que han utilizado y los que no han utilizado IAG, se puede discernir si las mejoras en rendimiento y eficiencia son reales o solo aparentes.
Las métricas tradicionales, como el tiempo de entrega o la cantidad de software generado, deberían complementarse con otros indicadores que evalúen la calidad del desarrollo, su sostenibilidad a largo plazo y la capacidad de la IA para adaptarse a entornos complejos. Para ello, tener acceso a buenos datos es fundamental. Pero, ¿Realmente vale la pena implementar una tecnología cuyo costo excede el beneficio que ofrece? Examinar la relación entre costos y beneficios es crucial. Igualmente es fundamental considerar también los gastos asociados con la implementación, el mantenimiento y la capacitación del equipo.
La esencia del éxito reside en la fusión de la tecnología con una visión bien definida y un seguimiento constante y preciso de los resultados. Realizar un monitoreo continuo de su impacto permite realizar ajustes en los procesos y asegurar que los beneficios se mantengan o incluso se incrementen con el tiempo. Empresas que colaboran con clientes para llevar a cabo este análisis y monitoreo constantes con el fin de verificar si la implementación de la inteligencia artificial están realmente optimizando la productividad y la calidad del desarrollo. Esto permite evaluar si la adopción de la inteligencia artificial generativa representa una decisión estratégica que fortalece la competitividad, o si, por el contrario, se trata de una moda que no justifica su costo.
Al igual que sucedió con las empresas de las puntocom, aquellas organizaciones que busquen aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial generativa deben estar dispuestas a realizar el esfuerzo necesario: planificación cuidadosa, definición de objetivos claros, monitoreo constante, adaptación y, sobre todo, reconocer que la tecnología es solo una herramienta. Y es únicamente cuando esta herramienta se integra adecuadamente en los procesos cuando realmente no sólo brilla sino que resplandece.
Fuente: https://revistabyte.es/actualidad-it/ia-generativa-21/