El 21% de los profesionales de TI en Latinoamérica ahora está utilizando inteligencia artificial en su negocio, en tanto el 43% informó que sus organizaciones han acelerado la implementación de IA como consecuencia de la pandemia de COVID-19, de acuerdo con la investigación “Global AI Adoption Index 2021” realizada por Morning Consult a petición de IBM, la cual  también señaló cuáles son los desafíos más importantes, entre ellos la falta de habilidades de IA y una creciente complejidad de datos.

El estudio mostró las empresas de Latinoamérica enfrentan desafíos en la adopción de IA, pero al mismo tiempo se observa que la tecnología ha cobrado nuevo impulso, a raíz de los cambios en las necesidades de negocio que trajo la pandemia global, que a su vez motivan una mayor necesidad de IA.

Más del 50% de las empresas de Latinoamérica están explorando la adopción de IA. La mitad de las empresas latinoamericanas reconocen que la pandemia ha intensificado su enfoque en la atención al cliente, así como también ha crecido el foco en otras áreas como marketing y ventas (36%), automatización de procesos (33%) y seguridad (31%).

La inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que las empresas operan hoy, desde cómo se comunican con sus clientes a través de asistentes virtuales, hasta la automatización de flujos de trabajoclave, e incluso la gestión de la seguridad de red.

Seis de cada diez (62%) profesionales de TI latinoamericanos informó que su compañía actualmente está usando software o herramientas de automatización, y el 22% dijo que su compañía planea adoptar el uso de software o herramientas de automatización en los próximos 12 meses. Además, dos terceras partes (64%) de las compañías que está explorando e implementando IA comentó que impulsar grandes eficiencias en procesos y tareas es el motivo para usar o considerar la automatización, en tanto que el ahorro de costos es un mayor determinante en compañías que ya están implementando IA. 

Casi el 90% de las empresas que utilizan IA comentó que su capacidad de explicar cómo la IA llegó a una decisión es crítica. Si bien, en Latinoamérica las empresas ahora son conscientes de la importancia de una IA confiable, el 74% de los profesionales de TI de la región informó que una falta de habilidades / capacitación para desarrollar y administrar IA constituye una barrera grande o mediana para el desarrollo de IA que sea explicable y confiable. Además, el 89% de los profesionales de TI latinoamericanos están totalmente o algo de acuerdo con que los consumidores tienen más probabilidad de elegir los servicios de una compañía que ofrezca transparencia y un marco ético sobre cómo se construyen, administran y utilizan sus datos y modelos de IA.

Debido a la proliferación de datos a lo largo de la organización, los profesionales de TI deben extraer datos de más de 20 fuentes diferentes para informar su IA. En Latinoamérica, casi el 90% de los profesionales de TI admitió que poder ejecutar sus proyectos de IA donde sea que residan los datos es un punto clave a favor de la adopción de la tecnología.

Seis de cada diez (61%) profesionales de TI de Latinoamérica comentó que su compañía está usando o considerando usar soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar la experiencia de sus clientes. El servicio al cliente es el caso de uso principal para NLP; 42% de los profesionales de TI en Latinoamérica informó que su compañía está usando soluciones NLP para mejorar la experiencia de los clientes y fue el caso de uso de IA que los profesionales de TI más citaron como mayor foco de atención debido a la pandemia de COVID-19.

Si bien la adopción está posicionada para el crecimiento, las empresas aún enfrentan una serie de desafíos para la adopción de IA. Las barreras persistentes a lo largo de mercados e industrias destacan la necesidad de un foco continuo en abordar las brechas de habilidades y soluciones.

• Las tres barreras principales para la adopción de IA para los negocios son: Experiencia o conocimientos limitados en IA (40%), falta de herramientas / plataformas para desarrollar modelos de IA (28%) y aumento de la complejidad de los datos y silos de datos (22%) .
• Los profesionales de TI en Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México mencionó que incluir IA en su negocio es la parte más difícil del viaje de IA de su organización, mientras que los profesionales de TI en Perú consideró que recolectar datos para hacerla simple y accesible es la parte más difícil.