A pesar del aumento en el desarrollo de la IA, la mayoría de las iniciativas permanecen actualmente en desarrollo. IDC “Los resultados de la encuesta muestran que, si bien las iniciativas de IA/ML están ganando terreno de manera constante con el 31 % de los encuestados ha respondido que ahora tienen IA en producción, la mayoría de las empresas aún se encuentran en una fase de experimentación, evaluación/prueba o creación de prototipos. Del 31 % con IA en producción, solo un tercio afirma haber alcanzado un estado maduro de adopción en el que toda la organización se beneficia de una estrategia de IA en toda la empresa”.
Entonces, ¿Por qué tantas empresas que tienen prácticas de software eficientes, muchos datos y equipos de ciencia de datos capacitados, luchan por hacer que la IA funcione? Cuatro desafíos principales entre personas, procesos, tecnologías y datos suelen ser los culpables:
Desafío 1: Hay una brecha de habilidades de ML.
Desafío 2: AI/ML es un proceso multidisciplinario. Variaciones en las habilidades, las herramientas, los datos y los procesos a menudo crean obstáculos.
Desafío 3: Progreso lento en la implementación y mantenimiento de modelos a menudo minimiza el impulso, la confianza y el apoyo.
Desafío 4: Los requisitos de computación y datos de Steep pueden crear demandas de recursos inviables.
