La mayoría de los proyectos de IA que fracasan repiten los mismos errores. Conocerlos es la mejor forma de evitarlos. Esto no es asesoría legal.
Los errores más frecuentes
- Empezar por la tecnología, no por el problema de negocio.
- Ignorar los datos: su estado determina la calidad de la IA.
- Olvidar el cumplimiento (LFPDPPP) y el control del dato.
- “IA en todo” a la vez, en vez de un caso acotado.
- Descuidar la adopción: una buena herramienta sin uso no aporta.
Cómo evitarlos
Con método: empezar por el problema, evaluar datos, diseñar cumplimiento desde el inicio, acotar con un piloto y planear la adopción. Una implementación de osFoundry bien encuadrada evita rehacer trabajo.
El valor de un partner con experiencia
Un partner que ya recorrió el camino no repite errores conocidos. dgm, además, es independiente: te dice cuándo algo no conviene.
Cómo te ayuda dgm
dgm aplica un método por fases que previene estos errores. Lee Checklist de adopción de IA para empresas mexicanas.