EPAM identificó dos barreras clave para una adopción más amplia. La primera fue la disponibilidad de los datos. Muchas organizaciones carecían de la infraestructura necesaria para apoyar la IA de nivel empresarial. "Es muy difícil escalar la IA si los datos no están preparados para eso", explicó Tikhomirov. "Desarrollar plataformas de datos y acercar los datos a los modelos de IA (modernizar y simplificar los datos) fue una gran tendencia".
El segundo desafío fue la alineación organizativa. En muchos casos, las iniciativas de IA eran impulsadas por equipos técnicos sin el apoyo total de los interesados empresariales. "Si solo corrige parte de un proceso con IA, no necesariamente se acelera todo el proceso", dijo Tikhomirov. "El retorno de la inversión es menos tangible, en estos casos".
EPAM dedicó el año a ayudar a los clientes a abordar estas brechas fundamentales. Eso incluyó corregir los activos de datos, administrar el cumplimiento normativo y alinear a los equipos internos en torno a objetivos compartidos.