NotiPress<\/p>\n\n\n\n
La adopci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) agencial enfrenta barreras cr\u00edticas que van m\u00e1s all\u00e1 de la infraestructura tecnol\u00f3gica. Desaf\u00edos identificados por expertos como Jeetu Patel, de Cisco, \u2014infraestructura, confianza y datos\u2014 se suman limitaciones internas dentro de las organizaciones, como falta de estrategia, resistencia al cambio y modelos operativos obsoletos.<\/p>\n\n\n\n
Durante la Reuni\u00f3n Anual del Foro Econ\u00f3mico Mundial (WEF, por sus siglas en ingl\u00e9s), Patel advirti\u00f3 que los sistemas actuales est\u00e1n limitados para soportar la IA agente, caracterizada por ejecutar tareas complejas de forma aut\u00f3noma. “Las arquitecturas actuales dise\u00f1adas para aplicaciones convencionales est\u00e1n demasiado limitadas para manejar la escala y la complejidad de la IA agente de manera eficiente”, se\u00f1al\u00f3. A\u00f1adi\u00f3 que es necesario desarrollar centros de datos preparados para IA, con latencia ultrabaja, escalabilidad y capacidad para operar en entornos edge y multinube.<\/p>\n\n\n\n
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Sin embargo, seg\u00fan los especialistas, muchas iniciativas empresariales fallan incluso con tecnolog\u00eda disponible. Haig Hanessian, de Cognition, explic\u00f3: “\u00bfCu\u00e1l es tu modelo de toma de decisi\u00f3n? Porque si tu modelo de toma de decisi\u00f3n no cambia, la IA no te va a cambiar nada”. A\u00f1adi\u00f3 que las empresas suelen instalar soluciones sin comprender el problema que buscan resolver, lo cual deriva en inversiones fallidas y frustraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
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El segundo reto identificado por Patel es la confianza, especialmente ante la imprevisibilidad de los modelos de IA y sus posibles errores. Advirti\u00f3 que “los fallos o las infracciones pueden tener consecuencias graves, desde el robo de datos hasta decisiones err\u00f3neas a gran escala, como aprobaciones financieras automatizadas o investigaciones m\u00e9dicas que salen mal”. En este contexto, la seguridad y validaci\u00f3n continua de los modelos son claves para una implementaci\u00f3n responsable.<\/p>\n\n\n\n
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Adem\u00e1s, la falta de condiciones organizacionales m\u00ednimas tambi\u00e9n representa una barrera. “No tiene sentido largarse a armar cosas con IA sin tener las condiciones m\u00ednimas para que funcione. Es una inversi\u00f3n innecesaria y una frustraci\u00f3n segura”, declar\u00f3 Hanessian. A esto se suma la resistencia interna al cambio. Fernando Leibowich Beker, CEO de Lidd AI, afirm\u00f3 que existen \u00e1reas que se oponen por temor a perder control: “Hay personas que no entienden, pero no pueden decir que no entienden porque su ego no los deja”.<\/p>\n\n\n\n
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Otros estudios demuestran tambi\u00e9n descoordinaci\u00f3n entre la cultura empresarial y el uso de inteligencia artificial. De acuerdo con un estudio del Massachusetts Institute of Technology (MIT), el 90% de los proyectos que utilizan IA o GenAI fracasan por razones estrat\u00e9gicas, principalmente por elegir mal el problema que buscan resolver o aplicar la tecnolog\u00eda donde no es necesaria.<\/p>\n\n\n\n
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Respecto a datos, Patel sostuvo que la nueva generaci\u00f3n de IA depender\u00e1 de informaci\u00f3n generada por m\u00e1quinas y datos sint\u00e9ticos, dada la reducci\u00f3n de datos p\u00fablicos y el avance hacia nubes privadas. Esta brecha debe resolverse para escalar los proyectos. Seg\u00fan un estudio citado por NotiPress, m\u00e1s del 80% de los proyectos de IA fracasan por falta de claridad en objetivos, datos insuficientes y expectativas desalineadas.<\/p>\n\n\n\n
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En su diagn\u00f3stico final, Patel concluy\u00f3 que el \u00e9xito requiere liderazgo proactivo, inversi\u00f3n estrat\u00e9gica y gobernanza de datos. Por su parte, expertos consultados coincidieron en que es esencial alinear prop\u00f3sito, modelo operativo y capacidades t\u00e9cnicas. De lo contrario, la IA agente no alcanzar\u00e1 su potencial ni en el sector p\u00fablico ni en el privado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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