El informe State of the CIO 2024 de Foundry indica que el 80 % de los CIO tienen la tarea de investigar y evaluar posibles incorporaciones de IA a su conjunto de tecnologías, y el 74 % está trabajando más de cerca con sus líderes empresariales en aplicaciones de IA. A pesar de enfrentarse a la demanda de ofrecer valor empresarial a partir de datos, aprendizaje automático e inversiones en IA, solo el 54 % de los CIO informan de aumentos en el presupuesto de TI. Las inversiones en IA fueron solo el tercer factor, mientras que las mejoras de seguridad y los crecientes costes de la tecnología ocuparon un puesto más alto. Los equipos de CIO, TI y ciencia de datos deben tener cuidado de que el entusiasmo por la IA no genere una exuberancia irracional. Un estudio reciente muestra que las métricas de éxito más importantes para los proyectos de análisis incluyen el retorno de la inversión, el crecimiento de los ingresos y la mejora de la eficiencia, pero solo el 32 % de los encuestados implementa con éxito más del 60 % de sus modelos de aprendizaje automático. El informe también indicó que más del 50 % no mide periódicamente el rendimiento de los proyectos de análisis, lo que sugiere que es posible que incluso más proyectos de análisis no logren ofrecer valor empresarial. Las organizaciones no deberían esperar tasas de implementación elevadas a nivel de modelo, ya que se requiere experimentación e iteración para traducir los objetivos comerciales en modelos precisos, paneles útiles y flujos de trabajo impulsados ​​por IA que mejoren la productividad. Sin embargo, las organizaciones que no logran generar valor comercial a partir de su cartera de inversiones en ciencia de datos pueden reducir el gasto, buscar métodos de implementación alternativos o quedarse atrás de sus competidores.