- La IA no puede existir sin datos; entonces, ¿por qué Estados Unidos contrata más expertos en IA que ingenieros de datos?
- Las regiones menos maduras en tecnología son quizás las peores infractoras, aprovechando las exageraciones
- A los trabajadores de IA se les paga más que a los ingenieros de datos
Según una investigación de RAND, más de cuatro de cada cinco proyectos de IA fracasan: casi el doble de la tasa de proyectos de tecnología que no son de IA, y nuevos datos sobre empleo en Estados Unidos pueden revelar la razón detrás de esto.
Según DoubleTrack, la razón clave no es la IA en sí, sino los datos en los que se basa. La razón principal por la que la IA falla son los datos deficientes, no disponibles o no controlados, no los modelos deficientes. De hecho, casi dos de cada tres (63%) organizaciones carecen de confianza en su gestión de datos gracias a la IA.
Y hasta la fecha, las tendencias de contratación sugieren que muchas empresas aún no han comprendido esto, lo que las lleva a su posible fracaso. Según datos de Gartner, tres de cada cinco proyectos de IA sin datos preparados para la IA podrían abandonarse de aquí a 2026.
La IA falla debido a una mala preparación de los datos
Los datos de DoubleTrack encontraron que los empleadores estadounidenses publicaron 111,296 roles de IA/ML, pero solo 76,271 roles de infraestructura de datos, lo que deja una brecha del 46% entre los dos puestos muy distintos. Los sectores de ventas, legal, ingeniería, marketing y tecnología han visto una mayor disponibilidad de funciones en las funciones de IA y ML.
Por ejemplo, había un 232% más de roles de IA que de datos en ventas, lo cual es arriesgado dado lo confusos que pueden ser los datos de CRM. El marketing estaba más cerca del equilibrio, pero aún tenía un 54% más de funciones de IA.
El informe también encontró que los especialistas en IA ganan un promedio de 15.000 dólares más que los ingenieros de datos, lo que significa que las empresas recompensan a los empleados que no pueden cumplir sin la base adecuada.
En términos geográficos, los estados con mayor índice de IA fueron Mississippi (264%), Missouri (179%), Kansas (176%) y Montana (175%), que generalmente se consideran regiones menos maduras en tecnología, lo que indica que están persiguiendo la promoción.
La conclusión es que las empresas no deberían medir el éxito de la IA en términos de velocidad porque corren el riesgo de saltarse importantes trabajos de datos.
“Las empresas que corren mayor riesgo actualmente no están avanzando lentamente hacia la IA”, resume el informe. “Ellos son los que han reclutado agresivamente para roles de IA sin la correspondiente inversión en calidad de datos, gobernanza e infraestructura”.
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