Para que exista el triunfo, hay que tener un sueño, necesidad, idea, entereza, tesón, organización para ponerle en marcha. Y estrellarse es un punto viable, que para quienes saben levantarse, es un paso elemental al triunfo. El éxito y fracaso en Proyectos de IA es lo mismo, una constante para poder lograr aportes óptimos a los múltiples y hasta muy complejos requerimientos de las personas.

Como se ha condensado en los artículos del afamado portal IA llamado Ser Inteligencia Artificial, este desarrollo tecnológico que aprende de sí y transforma esa retroalimentación en mayores virtudes, se ha acoplado a cada rama del saber y del hacer.

Pero sus desarrolladores e incluso en la construcción de sus respuestas (de texto, gráficas o de códigos por ejemplo), han manifestado que pueden fallar y que hace en extremo necesario la revisión, conocimiento y criterio de los usuarios.

Esta simbiosis humana y tecnológica es la base del éxito y fracaso en proyectos de IA y todos esperamos sea su constante. Ningún humano puede ser desplazado en el hacer y el saber por una inteligencia artificial, ya que se vería perjudicado en su evolución.

Y por otro lado, la IA llegaría a tener una comprensión quizás infinita, pero inútil al no tener quién la ponga en práctica, le dé una utilidad válida o ciertamente la disfrute. Ergo, humanidad e inteligencia artificial se mantienen y necesitan, constantemente activas para evolucionar.

Éxito y Fracaso en Proyectos de IA

Ambas puntas del ser y hacer, pueden depender de varios factores críticos, siendo éstos algunos puntos clave que influyen en ambos:

Éxito:

Datos de Calidad

Para llegar al mismo, todo el proceso ha de ser retroalimentado con datos limpios a los cuales acceder con facilidad y propiedad; que los mismos sean relevantes y bien etiquetados, ya que ello es fundamental para entrenar a todos los modelos de IA efectivos y que los mismos se repliquen para escalar nuevos objetivos.

Éxito y Fracaso en Proyectos de IA: Éxito en la experiencia técnica

El factor humano es indispensable e irremplazable, desde la vertiente técnica hasta el más común de los usuarios. Por ello, al menos en el caso técnico, se debe contar con un equipo con conocimientos profundos en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, además de las redes neuronales.

Objetivos claros

La segmentación está supeditada a las necesidades de los usuarios, en segmentos como texto, programación, administración, imágenes, estructuración 3D entre otras.

Por eso hay que definir metas claras y realistas para la implementación de la IA, ya que ello ayuda a guiar el desarrollo y la aplicación.

Éxito y Fracaso en Proyectos de IA: Infraestructura adecuada

Disponer de la infraestructura y los recursos computacionales necesarios para soportar los modelos de IA, es la parte grande del asunto. Que el uso de los productos que le utilizan sea novedoso, incluso más allá de lo que en principio se creía, le ayuda a tomar nuevas y mejores virtudes, útiles para el usuario como para la data y aprendizaje.

Fracaso

Falta de datos de calidad

La ausencia de datos suficientes o la presencia de sesgos en los datos pueden llevar a resultados imprecisos y mal fundamentados.

Éxito y Fracaso en Proyectos de IA: Complejidad Técnica Subestimada

No comprender la complejidad de la IA o tener expectativas poco realistas puede conducir a fracasos. La metodología debe tener objetividad, pero ser flexible y además, consultada y/o cotejada.

Gestión inadecuada

Una mala gestión de los datos y falta de habilidades de IA entre los empleados pueden ser problemáticas. La educación tecnológica, de micro a macro, además de constructivista, resulta positiva para que la inteligencia artificial brinde respuestas focalizadas mucho más prácticas y válidas.

Éxito y Fracaso en Proyectos de IA: Desajuste de expectativas

Promesas exageradas y una comprensión inadecuada de lo que la IA puede lograr también son causas comunes de fracaso. Para que haya resultados, el usuario debe documentarse y recordar que lo inviable o falta de ética, no es apropiado de consultar a la inteligencia artificial.