Las PYMES se han enfrentado a varios retos durante el proceso de implementación de la IA. Aunque cada situación era única, algunos de los retos comunes eran:
- Déficit de competencias: la implantación de la IA exige competencias especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automático y programación. A menudo, las pymes carecían de experiencia interna.
- Calidad y disponibilidad de los datos: Los modelos de IA requieren datos de alta calidad para el entrenamiento y la validación. En ocasiones, las PYMES tuvieron dificultades para recopilar datos suficientes y limpios.
- Gestión del cambio: La introducción de la IA puede alterar los procesos y flujos de trabajo establecidos. La resistencia al cambio entre los empleados fue un reto.
- Integración con los sistemas existentes: Integrar los sistemas de IA con los sistemas y el software heredados fue un reto. A menudo, las PYMES tuvieron que modificar o sustituir la infraestructura existente para dar cabida a las tecnologías de IA.
- Preocupaciones éticas y de privacidad: El uso de la IA suscitó preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la parcialidad y la transparencia. Las PYMES tenían que asegurarse de que sus sistemas de IA cumplían las normas éticas y la normativa pertinente.
- Escalabilidad: A medida que las pymes crecen, necesitan soluciones de IA que puedan escalar con sus crecientes demandas. La adopción de plataformas o soluciones de IA escalables les permitió adaptarse al crecimiento sin reinventar su infraestructura de IA.
- Falta de concienciación: Algunas pymes desconocían los beneficios potenciales de la IA o cómo podía aplicarse a su negocio.
Para superar estos retos, las PYMES adoptaron a menudo un enfoque proactivo y estratégico. Buscaron la orientación de expertos, participaron en proyectos piloto, colaboraron con asociaciones del sector y aprendieron de las experiencias de otras PYMES que habían adoptado con éxito la IA.
