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Incapacidad para Medir el Éxito o el Fracaso

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Incapacidad para Medir el Éxito o el Fracaso

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Al no haber metas claras ni hitos definidos, es imposible saber si el proyecto de IA está dando resultados

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Ausencia de un Plan de Implementación Escalonado

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Ausencia de un Plan de Implementación Escalonado

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Al no tener un líder, no se desarrolla un plan realista con pilotos, metas a corto plazo y fases claras.

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No hay un líder de alto nivel con poder e influencia que apoye el proyecto de IA, lo que se convierte en la raíz de varios problemas.

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Modelos de IA Sesgados, Erróneos o Ineficaces

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Modelos de IA Sesgados, Erróneos o Ineficaces

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Los sistemas de IA se alimentan de datos de mala calidad y desorganizados

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La falta de un plan para los datos lleva al caos. La cultura reactiva impide detenerse a diseñar procesos ordenados.

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Falta de una Arquitectura de Datos Definida

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Falta de una Arquitectura de Datos Definida

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No existe un plan o diseño sobre cómo deben fluir, almacenarse y gestionarse los datos en la organización.

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Incapacidad de analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) y tomar decisiones estratégicas informadas.

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Aumento de costos operativos e ineficiencia

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Aumento de costos operativos e ineficiencia

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Procesos manuales, propensos a errores y más lentos, consumiendo más tiempo y recursos de los necesarios.

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Los sistemas antiguos usan lenguaje anticuado que no son compatibles con las nuevas tecnologías, haciendo su integración muy compleja

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Miedo al desplazamiento, desconocimiento y preferencia por las herramientas y procesos habituales.

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Presupuesto elevado requerido para la adquisición de licencias, hardware nuevo y contratación de expertos.

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Ciclos de actualización largos y complejos

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Ciclos de actualización largos y complejos

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Los sistemas antiguos son difíciles y riesgosos de modificar, ralentizando cualquier intento de modernización.

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Las empresas tradicionales tienden a rechazar las nuevas tecnologías, para seguir haciendo las cosas " como siempre"

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La gente no define a la tecnología como un pilar fundamental para su empresa

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Falta de capacitación y personal con conocimientos en ciencia de datos

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Baja asignación en área de tecnología o investigación

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Baja asignación en área de tecnología o investigación

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Los recursos se van a otras áreas, dificultando que puedan progresar con la inversión de innovación

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Inercia organizacional y silos departamentales

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Inercia organizacional y silos departamentales

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Estructuras rígidas y falta de colaboración entre áreas que impiden un proyecto transversal como la IA.

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Los profesionales más calificados buscan oportunidades en empresas más innovadoras, debilitando el capital humano.

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Mayor vulnerabilidad ante cambios en el mercado

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Mayor vulnerabilidad ante cambios en el mercado

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Incapacidad para adaptarse con rapidez a cambios en la demanda o nuevas regulaciones

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Problema Central: Integración de nuevas tecnologías con IA

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Problema Central: Integración de nuevas tecnologías con IA

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Debido a la combinación de barreras técnicas (sistemas obsoletos) y humanas (resistencia cultural), lo que impide a las empresas modernizar sus operaciones.