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6 razones por las que fracasan las iniciativas de IA generativa y cómo superarlas

Este recurso ha sido publicado por DataRobot

Este blog explora seis razones comunes por las que las iniciativas de IA generativa a menudo fracasan, proporcionando soluciones prácticas para superar estos desafíos. Entre los principales problemas se encuentran la falta de objetivos claros, la insuficiencia de datos y la escasa colaboración interfuncional, que pueden obstaculizar el despliegue de la IA. También destaca la importancia de alinear los esfuerzos de IA con los objetivos empresariales, garantizar la calidad de los datos y fomentar una cultura de innovación. Al abordar estos factores, las empresas pueden liberar todo el potencial de la IA generativa, asegurando resultados exitosos que impulsen un impacto significativo y el crecimiento del negocio. Esta guía es esencial para sortear los escollos de la implantación de la IA.

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