¿Problemas de rentabilidad de la IA para las grandes empresas tecnológicas?

La Inteligencia Artificial supone una revolución en la industria tecnológica, más allá del Internet de las Cosas y otras innovaciones. Hablamos de una aplicación capaz de automatizar múltiples procesos en la industria digital. Sin embargo, su implementación exitosa también está plagada de riesgos de rentabilidad, que las empresas deben considerar cuidadosamente.

Desde el principio se vendió como una tecnología capaz de impulsar las operaciones y abaratar los costes en las empresas. Pero no todo es miel sobre hojuelas, puesto que existen múltiples desafíos que las organizaciones enfrentarán al momento de su implementación. Estos van desde costes iniciales excesivos, infraestructura necesaria para el funcionamiento, contratar talento adicional y más.

Datos insuficientes o de baja calidad

Un reto importante es la necesidad de recopilar y gestionar grandes volúmenes de datos. Ya que la IA basa su análisis en ellos para tomar decisiones e impulsar su algoritmo. Esto implica que las empresas deben invertir en sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos robustos. De lo contrario, resultaría en dificultades al momento de “educar” sus modelos de lenguaje.

Se trata de un problema importante de rentabilidad al momento de implementar IA en las empresas. Debido a que esta podría terminar enviando incoherencias, datos discrepantes o incluso discriminatorios. Pero eso no es todo, sino que también afectaría la seguridad de la compañía. Ya que los hackers podrían usarla para acceder a datos confidenciales, comprometiendo así a la organización.

Infraestructura o hardware obsoleto

Estos algoritmos procesan enormes cantidades de información en un solo instante. Lo que hace imposible su implementación en cualquier sistema, en pro de garantizar un óptimo rendimiento. Por ello, es necesario contar con la infraestructura adecuada de software y hardware. Siendo otro de los desafíos de rentabilidad al momento de emplear la IA en las organizaciones.

Debido a que muchas empresas no cuentan con dispositivos de hardware actualizados, los cuales abarcan desde procesadores hasta sistemas de almacenamiento especializado. Por lo que para superar esto, es necesario que las empresas inviertan en equipo compatible, que garantice un correcto flujo de datos. De esta manera, asegurando que la IA funcione a la perfección.

Falta de recursos y personal especializado en IA

Pero comprar el mejor equipo no basta, ya que también es necesario el personal adecuado para manejarlo. Es aquí donde entran los desarrolladores especializados en IA. Sin embargo, al tratarse de una tecnología en sus primeras etapas, es más bien escaso la cantidad de personal capacitado en la industria. Y gran parte de la fuerza laboral interna no cuenta con los conocimientos necesarios para manejarlo.

Los empleados deben contar con la experiencia necesaria para brindar un servicio de calidad a los clientes, implementando herramientas y solucionando problemas dentro del algoritmo. En resumen, ocuparán puestos como especialistas en datos, ingeniería robótica o machine learning, ciberseguridad de IA y más. Por otro lado, también es posible evaluar la posibilidad de subcontratar proveedores de dichos servicios.

Costes de implementación de la IA

Queda claro que no será barato desarrollar e implementar la Inteligencia Artificial en tu estrategia empresarial. Uno de los desafíos de rentabilidad que enfrentan las empresas tecnológicas que buscan soluciones de IA, y un muro con el muchas se estrellan. Puesto que no tienen en cuenta la adquisición de hardware y software especializado, así como los puntos ya mencionados.

También, se incluye el costo de capacitación o contratación de expertos en IA. Sin mencionar los desafíos éticos y legales que todo esto conlleva, los cuales afectaría negativamente a la compañía. Por otro lado, una vez que se toma en cuenta los factores, es posible implementar exitosamente la IA, reduciendo riesgos de rentabilidad y maximizando los beneficios.

Riesgos de retorno de inversión

Dicha implementación es un desafío enorme para cualquier empresa dedicada a tecnología o prestación de servicios. No solo por la cantidad de tiempo y recursos que hay que invertir. También porque no es seguro un retorno de la inversión. De hecho, muchas compañías pequeñas se vieron hundidas en esta travesía, dejando en claro los problemas de rentabilidad que supone la IA.

Por este motivo, es necesario que las compañías de tecnología logren trazar una estrategia clara, así como objetivos sólidos. Para así analizar detenidamente los riesgos de rentabilidad que conlleva. En pro de tomar medidas más proactivas para elaborar un presupuesto realista y tomar decisiones financieras informadas. Lo que resultaría en una correcta implementación de la IA en las organizaciones.