Falta de comprensión. Las empresas no saben qué es la IA y cómo pueden implementarla en sus operaciones. Las habilidades técnicas para desarrollar y mantener sistemas de IA son escasas.
Ética y regulación. La IA plantea cuestiones éticas y regulatorias, como la responsabilidad de las decisiones tomadas por los sistemas de IA, el sesgo en los algoritmos de IA y la privacidad y la protección de los datos.
Resistencia al cambio. Las nuevas tecnologías siempre generan resistencia al cambio por parte de empleados y stakeholders. El cambio organizacional y cultural necesario para adoptar la IA puede ser un desafío significativo.
Gestión de datos. La IA requiere grandes cantidades de datos para entrenar y mejorar los modelos. Las empresas pueden enfrentar dificultades para recopilar, almacenar y gestionar estos datos.
Integración de sistemas. La arquitectura de IT existente de una empresa puede no ser compatible con las tecnologías de IA, lo que requeriría una reestructuración significativa.
Coste. El coste de desarrollo e implementación de la IA en las empresas incluye la creación de la infraestructura de IA y la contratación de personal especializado, el mantenimiento y la mejora continuos de los sistemas de IA.