Los sistemas Legacy y la pobre calidad de las herramientas, principales barreras para la adopción de IA
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Hacer la transición de los sistemas heredados existentes es la principal barrera para la incorporación de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático en las organizaciones.
Los desarrolladores que trabajan hoy en día en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning reconocen a partes iguales que los sistemas legacy (18%) y la calidad de las aplicaciones (17,4%), son las principales barreras para la adopción de la IA en las organizaciones. La encuesta de Evans Data sobre IA, ML y Big Data recoge también otros factores, como el presupuesto o el coste de los materiales, cuestiones regulatorias o de gobernanza, y restricciones de la política corporativa.
La encuesta, realizada entre desarrolladores activos de IA, también constató que la selección del modelo es un aspecto particularmente desafiante de la implementación de AI o ML, junto con la optimización de parámetros específicos y el aumento de la precisión del algoritmo. La ingesta de datos es la fase de desarrollo relacionado con la IA que resulta ser más “irritante” para un tercio de los desarrolladores de inteligencia artificial, mientras que el desarrollo de algoritmos es el principal problema para casi una cuarta parte.
"Los sistemas heredados ya están instalados y el estado actual de las herramientas especializadas son cuestiones bastante esperadas a medida que la tecnología de software evoluciona para abarcar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático", explica Janel Garvin, CEO de Evans Data Corp, a raíz del estudio, quien, además, reconoce que "también hemos observado lista de problemas próximos citados, además de esos dos, y ese rango cercano es ilustrativo de un mercado nuevo, pero de rápida maduración ".
