Errores habituales en un proyecto de IA

Empezar por la tecnología en lugar de por el problema de negocio, lo que lleva a pilotos sin valor. Otros errores frecuentes: ignorar la calidad de los datos, descuidar la adopción y no medir el ROI. Esto no es asesoramiento legal.

Más por falta de adopción que por la tecnología: la herramienta no se usa. La gestión del cambio y la medición son tan importantes como la solución técnica.

Empezando por el problema y un caso de uso de ROI, preparando los datos, cuidando la adopción desde el inicio, midiendo sobre una línea base y abordando el cumplimiento pronto.

Empezar pequeño, demostrar valor y escalar evita el error del 'gran proyecto de golpe' que se atasca. Ver la hoja de ruta de integración.