La importancia de la Inteligencia Artificial (IA) para lograr el éxito en las organizaciones no se subestima. De hecho, el 91% de los responsables de la toma de decisiones de alto nivel en México consideran que la IA es absolutamente esencial o muy importante para lograr el éxito, lo que incluye alcanzar objetivos estratégicos y aumentar ganancias.
Pero a pesar de este reconocimiento, pocos proyectos de IA pasan de la fase de planificación a la de finalización o implementación, y muchos tantos se desechan. Esto señala un estudio de Qlik, empresa de soluciones integración de datos, análisis e inteligencia artificial (IA). En este estudio participaron 4,200 ejecutivos y tomadores de decisiones en IA en empresas de diversas industrias en todo el mundo, incluyendo México, revelando lo que está obstaculizando el progreso de la IA y cómo superar estas barreras.
¿En dónde se enfocan tales proyectos de AI?
El análisis reporta que el 20% de las empresas globales tienen entre 50 y 100+ proyectos de IA en las etapas de alcance o planeación (un promedio de 14.4 para México), que aún no son “proyectos vivos”. Y un 37% de las empresas en México mencionan hasta 10 proyectos que avanzaron hasta la planificación o más allá, sólo para tener que pausarlos o cancelarlos por completo.
En cuanto a los proyectos de IA completados y en uso, el estudio encontró que las empresas en México están priorizando los desarrollos tecnológicos internos frente a las soluciones específicas compradas a proveedores externos con enfoque en áreas como: conocimiento de los datos de los clientes, eficiencias de ahorro de costos, pronósticos predictivos y optimización de operaciones.
¿Y qué hay del ROI?
Ser capaz de hacer avanzar más proyectos de IA desde su planificación hasta su implantación con éxito será vital para que las organizaciones vean el retorno de la inversión (ROI) realizada en la tecnología, y para servir mejor a los clientes frente a la competencia.
Dada la lucha por llevar a buen puerto los proyectos de IA, el 74% de los líderes de IA considera que las soluciones «ya preparadas» son la mejor forma de empezar a impulsar el retorno de la inversión y una buena base para mejorar el desarrollo de la IA, siendo un 73% en el caso de los encuestados en México.
¿Quiénes son los “culpables”?
Existne múltiples factores que ralentizan o bloquean totalmente los proyectos de IA en México, según este estudio, siendo los retos más significativos: los ajustes de la prueba de concepto en el mundo real (22%); la falta de habilidades para desarrollar la IA y para implementarla una vez desarrollada [20%]; los retos de gobernanza de datos [21%]; las limitaciones presupuestarias [18%]; y la falta de datos confiables con los que pueda trabajar la IA [18%].
Aunque existe un nivel abrumador de comprensión en torno a la necesidad de la IA, ya que casi todos los encuestados [95%] afirman saber qué tipos de IA podrían utilizarse en su empresa, la confianza de otras partes de la empresa parece estar frenando a las organizaciones.
En general, más de un tercio [37%] de los responsables de la toma de decisiones sobre IA afirman que sus altos directivos no confían en la IA, y el 42% cree que los empleados de alto nivel no confían en la tecnología. Una quinta parte [21%] cree que sus clientes tampoco confían en la IA.
Sin embargo, en México las principales limitaciones detectadas para alcanzar los objetivos utilizando IA son la falta de nivel de habilidades en IA (36%), la falta de recursos/personal (24%) y la insuficiencia de capacidades o herramientas especiales de datos y análisis (23%).
Preocupantemente, el 61% afirma que esta falta de confianza está reduciendo significativamente la inversión en IA en su negocio, con un 62% en el caso de México. Ante esto, el panorama de México es incierto: la mitad de las empresas han observado un ROI en sus proyectos de IA y la otra mitad no ha logrado resultados o no tiene una forma fiable de medir el ROI de la IA.
Compartir mejor el conocimiento entre una empresa y sus clientes puede ayudar a aumentar esa confianza y la inversión subsecuente, ya que el 74% de los participantes buscan promover más los beneficios de la tecnología dentro de su organización y entre sus clientes.
Generar confianza, fundamental para implantar la IA
Proporcionar formación y entrenamiento al personal y a los clientes para mejorar las competencias en IA es otra forma de generar confianza y garantizar que los proyectos de IA vayan más allá de la planificación y se implanten con éxito, lo que se refleja en un interés del 77% de las empresas en México.
A nivel mundial, el 65% de los responsables de la toma de decisiones sobre IA cree que su país tiene potencial para liderar el mundo en estas competencias dentro de los próximos cinco años. Para lograrlo, el 76% cree que sus industrias deben mejorar la capacitación del personal para la IA, y el 75% piensa que su gobierno debe proporcionar más financiación y formación en IA.
“Los líderes empresariales conocen el valor de la IA, pero se enfrentan a multitud de barreras que les impiden pasar de la prueba de concepto al despliegue de la tecnología”, aseveró James Fisher, Director global de Estrategia de Qlik.
Dijo que el primer paso para crear una estrategia de IA es diagnosticar dónde están los posibles bloqueos, ya sean problemas de habilidades, recursos o gobernanza de datos. “Al crear una imagen clara de los retos de la organización, se empieza a generar confianza y a conseguir que la dirección se comprometa a ayudar a conseguir el éxito”, concluyó Fisher.
