A pesar del auge de las inversiones corporativas en inteligencia artificial, numerosas organizaciones enfrentan dificultades para traducir sus proyectos en rentabilidad comprobable, según advirtió Juan José López Murphy, directivo de Globant, en un artículo de análisis tecnológico. El experto identificó dos fallas recurrentes: implementar herramientas sin un objetivo claro de negocio y desatender la calidad de los datos.
El especialista explicó que adoptar algoritmos como un fin en sí mismo o mantener información fragmentada impide que los modelos generen valor operativo real. En este entorno, el avance hacia herramientas de suscripción digital exige estructurar primero la gobernanza interna de la información antes de desplegar automatizaciones complejas.
Alineación de objetivos de negocio y madurez de datos corporativos
López Murphy concluyó que el éxito de la IA radica en capacitar a los equipos humanos y resolver problemas concretos de los clientes, evitando sobredimensionar expectativas técnicas que no se ajusten a la madurez de la empresa.
Fuente informativa: Globant — Análisis sobre adopción de inteligencia artificial.
