Fracaso de la IA: 10 causas raíz y ejemplos reales
Ya sea un accidente de un coche autónomo, un algoritmo sesgado o una avería en un chatbot de atención al cliente, los fallos en los sistemas de IA implementados pueden tener consecuencias graves y plantear importantes cuestiones éticas y sociales.
Al identificar y abordar los problemas subyacentes, las empresas pueden mitigar los riesgos asociados con la IA y garantizar que se utilice de forma segura y ética de acuerdo con las mejores prácticas de IA responsable.
Descubra 10 razones comunes de las altas tasas de fracaso en proyectos de IA y explore ejemplos del mundo real.
Fallos organizativos y estratégicos
1. Objetivos empresariales poco claros
Implementar IA sin un problema empresarial bien definido y sin objetivos empresariales claros no basta para tener éxito. En lugar de partir de la solución para un problema empresarial indefinido, las empresas deben primero determinar y definir los problemas empresariales y después decidir si las técnicas y herramientas de IA ayudarían a resolverlos.
Además, medir los costes y los posibles beneficios de un proyecto de IA es un reto porque:
- Desarrollar un proyecto de IA y crear/entrenar un modelo de IA es de naturaleza experimental y puede requerir un largo proceso de ensayo y error.
- Los modelos de IA intentan resolver problemas empresariales probabilísticos, lo que significa que los resultados pueden no ser los mismos para cada caso de uso.
Un objetivo empresarial bien definido puede ofrecer una idea clara de si la IA es la herramienta adecuada o si existen herramientas o métodos alternativos para resolver el problema en cuestión. Esto puede ahorrar a las empresas costes innecesarios.
2. Sistemas de IA de caja negra
La IA de caja negra se refiere a modelos cuyos procesos internos de toma de decisiones no son comprensibles para los humanos. Aunque los usuarios pueden observar las entradas y salidas de estos sistemas, el razonamiento detrás de las decisiones del modelo permanece oculto.
Por ejemplo, un sistema de contratación de IA puede clasificar a los candidatos a un puesto en función de los currículos presentados, pero los factores y ponderaciones exactos que influyen en esa clasificación no son visibles. Esta falta de transparencia puede contribuir a posibles fallos porque los sesgos en los datos de entrenamiento pueden pasar desapercibidos, los errores resultan difíciles de rastrear y corregir, y las organizaciones pueden tener dificultades para explicar o justificar decisiones automatizadas.
Como resultado, los sistemas opacos pueden suscitar preocupaciones sobre la equidad, la rendición de cuentas y la confianza. Sin embargo, la IA de caja negra no es inherentemente un fallo, ya que muchos de estos modelos, especialmente sistemas complejos como las redes neuronales profundas, pueden ser muy precisos y eficaces.
El principal reto es que, cuando se producen problemas, sus causas son difíciles de identificar, lo que convierte a la IA de caja negra en un riesgo de fiabilidad y gobernanza más que en un fallo en sí mismo.
Por ejemplo, New Relic propone una solución a este reto. La empresa anunció una solución de observabilidad que ofrece visibilidad total de las aplicaciones creadas dentro de ChatGPT, lo que ayuda a las empresas a supervisar y optimizar cómo aparecen y funcionan sus servicios dentro de las interfaces impulsadas por IA.
La solución permite a los equipos de ingeniería hacer un seguimiento del rendimiento, el uso y la fiabilidad de las aplicaciones de ChatGPT, eliminando la naturaleza de «caja negra» de las experiencias de IA integradas.1
3. Falta de colaboración entre equipos
Tener un equipo de ciencia de datos trabajando de forma aislada en un proyecto de IA no es una receta para el éxito. Crear un proyecto de IA con éxito requiere la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de datos, profesionales de TI, diseñadores y profesionales de las líneas de negocio. Crear un entorno técnico colaborativo ayudaría a las empresas a:
- Garantizar que el resultado del proyecto de IA esté bien integrado en su arquitectura tecnológica general
- Estandarizar el proceso de desarrollo de IA
- Compartir aprendizajes y experiencia, desarrollar mejores prácticas
- Desplegar soluciones de IA a escala
Existen conjuntos de prácticas conocidas como DataOps y MLOps para salvar la brecha entre los diferentes equipos y poner en funcionamiento los sistemas de IA a escala. Además, establecer un Centro de Excelencia de IA federado (CoE) donde los científicos de datos de distintos dominios empresariales puedan colaborar puede mejorar la colaboración.
4. Falta de talento
Debido a esta escasez de competencias, crear un equipo de ciencia de datos con talento puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Sin un equipo con la formación adecuada y experiencia en el dominio empresarial, las empresas no deberían esperar lograr nada significativo con su iniciativa de IA.
Las empresas deben analizar los costes y beneficios de crear equipos internos de ciencia de datos. En función de sus objetivos empresariales y de la escala de sus operaciones, la externalización puede ser inicialmente una alternativa más rentable a la implementación de aplicaciones de IA.
Fallos relacionados con los datos
Los datos son el recurso clave de todo proyecto de IA. Las empresas deben desarrollar una estrategia de gobernanza de datos para garantizar la disponibilidad, la calidad, la integridad y la seguridad de los datos que utilizarán en su proyecto. Trabajar con datos obsoletos, insuficientes o sesgados puede dar lugar a situaciones de «basura entra, basura sale», al fracaso del proyecto y al desperdicio de recursos empresariales:
5. Sobreajuste: memorizar en lugar de aprender
El sobreajuste se produce cuando los modelos de IA se especializan en exceso en los datos de entrenamiento y no logran generalizar a entradas nuevas. Este fallo de la IA es común en los modelos de aprendizaje profundo utilizados para la detección de fraudes financieros, donde la herramienta puede reconocer patrones de fraude pasados mientras pasa por alto tácticas emergentes.
El sobreajuste es una de las principales razones por las que fracasan los proyectos de IA, ya que las tecnologías impulsadas por IA deben adaptarse a entornos dinámicos en lugar de depender de patrones históricos. La mala calidad de los datos y la falta de observabilidad de la IA suelen agravar este problema.
6. Desatención de casos límite: pasar por alto escenarios poco frecuentes
Los casos límite, escenarios poco comunes pero críticos, suelen llevar a que los sistemas de IA tomen decisiones equivocadas. En los vehículos autónomos, un chatbot de IA diseñado para la navegación puede no procesar condiciones de conducción inusuales.
Ignorar los casos límite en las iniciativas de IA puede provocar pérdidas financieras, riesgos para la seguridad y pérdida de confianza de los clientes. Las organizaciones con grandes modelos de lenguaje y aprendizaje profundo deben integrar datos de alta calidad para mejorar la gestión de los casos límite.
7. Dependencia de la correlación: suposiciones falsas y resultados discriminatorios
Los proyectos de IA fracasan con frecuencia porque los modelos confunden correlación con causalidad. Por ejemplo, un sistema de contratación basado en IA podría favorecer a candidatos de un código postal concreto, no por sus competencias, sino por los sesgos incluidos en los datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a resultados discriminatorios.
8. Sesgo de datos: refuerzo de la desigualdad e implicaciones éticas
El sesgo de datos es un problema crítico en las iniciativas de IA, especialmente en los modelos de aprendizaje automático utilizados para la toma de decisiones. Un ejemplo muy conocido son los modelos de IA sanitaria entrenados principalmente con datos de pacientes blancos, lo que da lugar a diagnósticos inexactos para pacientes no blancos.
Estos sesgos integrados en las tecnologías de IA pueden generar implicaciones éticas y retos legales. Las organizaciones deben centrarse en las mejores prácticas de ciencia de datos para evitar una mala calidad de los datos y mejorar la precisión en los proyectos de IA.
9. Subajuste: modelos de IA que carecen de complejidad
El subajuste se produce cuando los modelos de ML son demasiado simplistas, lo que da lugar a un rendimiento deficiente. Un chatbot de IA mal diseñado, por ejemplo, puede tener dificultades para diferenciar la intención del usuario, lo que da lugar a mentiras del chatbot y recomendaciones incorrectas.
Los proyectos de IA fracasan cuando las organizaciones dependen de modelos insuficientemente entrenados sin perfeccionar su capacidad para procesar patrones complejos. No se puede pasar por alto la importancia crítica de la observabilidad de la IA y de la mejora continua de los modelos.
10. Deriva de datos: la dificultad de la IA para adaptarse al cambio
Las herramientas de IA asumen que los datos permanecen constantes, pero los cambios del mundo real, como el cambio en el comportamiento de los clientes en una plataforma de redes sociales, pueden provocar una deriva de los datos.
Los modelos de IA utilizados en la previsión financiera o en la investigación jurídica deben actualizarse con frecuencia para mantener su precisión. Las organizaciones que invierten en tecnologías de IA deben priorizar la observabilidad de la IA para garantizar que los modelos sigan siendo fiables a medida que surgen millones de nuevos puntos de datos.
Antes de embarcarse en un proyecto de IA, las empresas deben asegurarse de que disponen de datos suficientes y pertinentes procedentes de fuentes fiables que representen sus operaciones empresariales, tengan etiquetas correctas y sean adecuados para la herramienta de IA desplegada. De lo contrario, las herramientas de IA pueden producir resultados erróneos y resultar peligrosas si se utilizan en la toma de decisiones.
Los expertos en recopilación de datos pueden ayudar a su empresa si no dispone de datos de buena calidad fácilmente disponibles.
Además de la observabilidad, algunas organizaciones están adoptando sistemas de monitoreo agéntico que rastrean de forma autónoma el comportamiento de los modelos en producción. Los sistemas de monitoreo agéntico rastrean continuamente las entradas, las salidas y el comportamiento de los agentes en producción. Analizan las distribuciones de características, los patrones de respuesta y las trazas de ejecución para detectar problemas como la deriva de datos, la degradación del rendimiento o acciones anómalas de los agentes.
Cuando se detectan anomalías, los pipelines de monitorización pueden activar respuestas automatizadas, como alertas, comprobaciones de evaluación, flujos de reentrenamiento, acciones de reversión o notificaciones a los equipos responsables. Al identificar de forma proactiva los cambios en los datos del mundo real y en el comportamiento de los agentes, la monitorización agéntica ayuda a mantener el rendimiento, la fiabilidad y la seguridad del sistema.
¿Cuáles son algunos ejemplos de fracasos en proyectos de IA?
Demandas por infracción de derechos de autor
El rápido crecimiento de la IA generativa ha provocado más de 70 demandas por infracción de derechos de autor contra empresas de IA, principalmente por parte de autores, artistas y organizaciones de medios, que afirman que sus obras protegidas por derechos de autor se utilizaron para entrenar sistemas de IA sin permiso.
Algunas decisiones judiciales sugirieron que entrenar modelos con datos obtenidos legalmente puede considerarse uso legítimo, mientras que el uso de copias pirateadas o no autorizadas podría seguir infringiendo la ley de derechos de autor.
Por ejemplo, Bandcamp anunció una política que prohíbe la música y el audio generados total o mayoritariamente por inteligencia artificial.
La plataforma afirma que su objetivo es preservar la creatividad humana y mantener una relación directa entre los artistas y sus seguidores, y subraya que la música es una expresión cultural y social más que un simple producto digital.
Con las nuevas normas, las pistas generadas por IA y el uso de herramientas de IA para imitar a otros artistas o estilos están prohibidos, y los usuarios pueden denunciar las presuntas infracciones para su revisión. La política pretende garantizar que los oyentes puedan confiar en que la música de Bandcamp está creada por personas reales y proteger a los músicos independientes de verse eclipsados por grandes volúmenes de contenido generado por IA.2
Incidentes relacionados con coches autónomos
Un análisis reciente del programa de robotaxis de Tesla reveló que los vehículos autónomos se ven implicados en accidentes con mucha más frecuencia que los conductores humanos.
Según los propios informes de seguridad de Tesla y los datos regulatorios, la flota registró 14 accidentes en aproximadamente 800.000 millas de conducción, lo que equivale aproximadamente a un accidente cada 57.000 millas. En comparación, los conductores humanos suelen sufrir un accidente leve cada 229.000 millas aproximadamente, lo que sugiere que los robotaxis de Tesla se estrellan unas cuatro veces más a menudo y hasta ocho veces más cuando se utilizan los parámetros federales de seguridad.3
Apple Intelligence: resúmenes de noticias engañosos
La BBC presentó una queja ante Apple por las inexactitudes de los resúmenes de noticias generados por IA de Apple, conocidos como «Apple Intelligence». Estos resúmenes, entregados como notificaciones de iPhone, atribuían erróneamente información falsa a la BBC.
Un caso notable fue una notificación que afirmaba falsamente que Luigi Mangione, detenido por el asesinato del consejero delegado de UnitedHealthcare, Brian Thompson, se había suicidado, una afirmación no difundida por la BBC.
Los errores posteriores incluyeron una notificación que anunciaba incorrectamente que el jugador de dardos Luke Littler había ganado el Campeonato Mundial de Dardos de la PDC antes de que se disputara la final.
En respuesta a estos problemas, Apple reconoció que sus funciones de IA seguían en fase beta y anunció planes para desactivar temporalmente los resúmenes de notificaciones de las aplicaciones de noticias y entretenimiento. La empresa también declaró que se publicaría una actualización de software para aclarar cuándo las notificaciones están generadas por IA, con el fin de evitar futura desinformación y mantener la integridad de la difusión de noticias.4
Fracaso del chatbot de Air Canada
Air Canada tuvo problemas legales después de que su chatbot de IA informara mal a un cliente sobre los reembolsos de tarifas por duelo. El chatbot afirmó erróneamente que podía solicitar un reembolso en un plazo de 90 días desde la reserva, pero la aerolínea lo denegó posteriormente, citando su política real.
El cliente presentó una queja y un tribunal dictaminó que Air Canada era responsable de toda la información de su sitio web, y ordenó a la aerolínea que cumpliera con el reembolso.5
Respuestas sesgadas de Amazon Alexa
El asistente de voz de Amazon, Alexa, recibió críticas por ofrecer respuestas aparentemente sesgadas que favorecían a la vicepresidenta Kamala Harris frente al expresidente Donald Trump.
Cuando los usuarios preguntaban a Alexa por qué debían votar a Harris, la asistente destacaba sus logros y su compromiso con los ideales progresistas. Por el contrario, cuando se le preguntaba lo mismo sobre Trump, Alexa se negaba a dar un respaldo, citando una política contraria a promocionar a figuras políticas concretas.
Amazon atribuyó esta discrepancia a un error derivado de una reciente actualización de software destinada a mejorar las capacidades de IA de Alexa. La empresa afirmó que el problema se corrigió rápidamente tras su descubrimiento y subrayó que Alexa está diseñada para ofrecer información imparcial sin favorecer a ningún partido político ni candidato.6
IBM Watson para Oncología
La asociación de IBM con la Universidad de Texas M.D. es un ejemplo bien conocido de fracaso en un proyecto de IA. Según StatNews, documentos internos de IBM muestran que Watson daba con frecuencia consejos erróneos sobre el tratamiento del cáncer, como recetar medicamentos que provocan hemorragias a un paciente con hemorragia grave.
Los datos de entrenamiento de Watson contenían un pequeño número de datos hipotéticos de pacientes con cáncer en lugar de datos reales de pacientes. Según un informe de la Administración del Sistema de la Universidad de Texas, el proyecto costó $62 millones para M.D. Anderson sin ningún logro.7
Herramienta de contratación de IA de Amazon
La herramienta de contratación de IA de Amazon que discriminaba a las mujeres es otro ejemplo popular de fracaso de la IA. La herramienta se entrenó con un dataset que contenía sobre todo currículos de candidatos masculinos, e interpretó que las candidatas mujeres eran menos preferibles.8
Discriminación racial y por sexo en las herramientas de reconocimiento facial
Una investigación de The Guardian descubrió que los sistemas de IA de Microsoft, Amazon y Google, utilizados por las plataformas de redes sociales para recomendar contenido, muestran un notable sesgo de género en su tratamiento de los cuerpos masculinos y femeninos.
El estudio reveló que las imágenes de mujeres se etiquetaban con más frecuencia como «picantes» en comparación con fotos similares de hombres. En un caso, la IA de Microsoft clasificó imágenes de pruebas de detección de cáncer de mama del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU. como potencialmente explícitas desde el punto de vista sexual.9
Otro ejemplo es que los investigadores de IA descubrieron que las tecnologías comerciales de reconocimiento facial, como las de IBM, Microsoft y Amazon, funcionaban mal con mujeres de piel oscura y bien con hombres de piel clara.10
Cita esta investigación
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7 actualizacionesSe amplió la introducción para incluir un resumen de 10 razones comunes para los fallos en proyectos de IA.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.
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