Aunque el 75% de las empresas afirman estar implementando Inteligencia Artificial, el 72% reporta problemas significativos de calidad de los datos y una incapacidad para escalar las prácticas de los mismos. Y es que los datos y los sistemas que las empresas implementan para obtenerlos, almacenarlos y protegerlos son fundamentales para la adopción y optimización exitosa de la IA.

Así lo señala el F5’s 2024 State of AI Application Strategy Report, que proporciona una visión única del estado actual de la adopción de la IA (Inteligencia Artificial) en el ámbito empresarial.

“La IA es una fuerza disruptiva que permite a las empresas crear experiencias digitales innovadoras e incomparables. Sin embargo, los aspectos prácticos de la implementación de la IA son increíblemente complejos y, sin un enfoque adecuado y seguro, puede aumentar significativamente la postura de riesgo de una organización”, advirtió Kunal Anand, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Tecnología de F5.

Anand destacó una tendencia preocupante: muchas empresas, en su afán por aprovechar la IA, pasan por alto la necesidad de una base sólida. Esta supervisión no sólo disminuye la eficacia de sus soluciones de IA, sino que también “las expone a una multitud de amenazas a la seguridad”, señaló.

A medida que las empresas construyen un nuevo stock para soportar la gama cada vez más amplia de servicios digitales impulsados por IA, el estudio destaca los desafíos que enfrentan en la infraestructura, los datos, el modelo, los servicios de aplicaciones y las capas de aplicaciones que deben superarse para una adopción escalable generalizada.

IA generativa: del entusiasmo a la realidad

De acuerdo con las opiniones obtenidas en este reporte, las organizaciones parecen estar entusiasmadas con las perspectivas del impacto empresarial de la IA generativa. Los encuestados la llamaron “la tendencia tecnológica más interesante de 2024”. Sin embargo, sólo el 24% de las organizaciones dicen haber implementado IA generativa a escala.

Aunque el uso de la IA generativa va en aumento, su uso más frecuente suele cumplir funciones menos estratégicas. Los casos de uso más comunes que los encuestados dicen haber implementado incluyen otras herramientas de productividad de los empleados (utilizadas por el 40% de los encuestados) e instrumentos de servicio al cliente como chatbots (36%). Sin embargo, las herramientas para la automatización del flujo de trabajo (36%) fueron consideradas el caso de uso de IA de mayor prioridad.

Obstáculos para escalar la IA en infraestructura y capas de datos

Mientras los líderes empresariales examinan los desafíos para implementar aplicaciones basadas en IA a escala, citan tres preocupaciones principales encontradas en la capa de infraestructura:

El 62% cita el costo de los sistemas de computación como una de las principales preocupaciones para escalar la IA.

El 57% cita la seguridad del modelo como su principal preocupación. Para abordar esto, los líderes empresariales esperan gastar un 44% más en seguridad en los próximos años a medida que escalan las implementaciones.

Más de la mitad de los encuestados (55%) citan el rendimiento en todos los aspectos del modelo como una preocupación.

Por lo que respecta a la capa de datos, su madurez es un desafío más inmediato y potencialmente mayor que afecta la implementación generalizada de la IA:

El 72% de los encuestados citan la calidad de los datos y la incapacidad de escalar las prácticas de los mismos  como los principales obstáculos para escalar la IA.

El 53% cita la falta de habilidades en inteligencia artificial y datos como un impedimento importante.

Aunque el 53% de las empresas afirman que cuentan con una estrategia de datos definida, más del 77% de las organizaciones encuestadas afirman que carecen de una fuente única de verdad para sus datos.

Ciberseguridad: una preocupación y consideración clave

Según el estudio, la ciberseguridad es una de las principales preocupaciones de quienes tienen la tarea de prestar servicios de IA. Factores como los ataques impulsados por IA, la privacidad de los datos, la fuga de datos y una mayor responsabilidad se encuentran entre las principales preocupaciones de seguridad de la IA.

Cuando se les preguntó cómo planean defenderse contra estas amenazas para proteger las implementaciones de IA (o si ya lo están haciendo), los encuestados hicieron referencia a servicios de aplicaciones como la seguridad de API, el monitoreo y la protección contra DDoS y bots:

El 42% afirma que está utilizando o planea utilizar soluciones de seguridad API para proteger los datos a medida que atraviesan los modelos de entrenamiento de IA.

El 41% usa o planea utilizar herramientas de seguimiento para tener visibilidad del uso de aplicaciones de IA.

El 39% utiliza o planea utilizar protección DDoS para modelos de IA

Finalmente, el 38% utiliza o planea utilizar protección contra bots para modelos de IA.