Alrededor del 42% de las empresas de escala empresarial informan haber implementado activamente inteligencia artificial en sus negocios y, de ellas, el 59% ha acelerado su implementación o inversiones en la tecnología, según el Índice Global de Adopción de IA 2023 de IBM. de 1.000 empleados. «Herramientas de IA más accesibles, el impulso hacia la automatización de procesos clave y cantidades cada vez mayores de IA integrada en aplicaciones comerciales listas para usar son los principales factores que impulsan la expansión de la IA a nivel empresarial», afirmó Rob Thomas, vicepresidente senior de IBM Software, en un comunicado. «Vemos organizaciones que aprovechan la IA para casos de uso en los que creo que la tecnología puede tener un impacto profundo más rápidamente, como la automatización de TI, la mano de obra digital y la atención al cliente», afirmó. Aunque la investigación reveló que el 40% de las empresas encuestadas siguen “estancadas en la zona de pruebas”, Thomas dijo que confía en que superarán barreras como la brecha de habilidades y la complejidad de los datos este año. Qué está impulsando la adopción de la IA Los principales factores que impulsan la adopción de la IA son: Avances en las herramientas de IA que las hacen más accesibles (45%). La necesidad de reducir costes y automatizar procesos clave (42%). La creciente cantidad de IA integrada en aplicaciones empresariales estándar (37%). La mayoría de las empresas encuestadas (59%) que implementan o exploran activamente la IA han acelerado su implementación o inversiones en los últimos 24 meses. Las principales inversiones en IA para las organizaciones que exploran o implementan IA se realizan en investigación y desarrollo (44%) y recapacitación/desarrollo de la fuerza laboral (39%). Para los profesionales de TI, las dos mejoras más importantes de la IA en los últimos años son herramientas que son más fáciles de implementar (43%) y la mayor prevalencia de datos, IA y habilidades de automatización (42%). Los servicios financieros son una de las industrias más maduras en la adopción de IA, seguida de las telecomunicaciones, dijo un portavoz de IBM a TechRepublic. Más estadísticas del Índice global de adopción de IA de IBM 2023 La investigación también encontró que: Más de un tercio de los profesionales de TI empresariales (38%) informan que su empresa está implementando activamente IA generativa y otro 42% la está explorando. Organizaciones en India (59%), China (50%), Singapur (53%) y los Emiratos Árabes Unidos (58%) están liderando el uso activo de la IA, en comparación con mercados rezagados como España (28%), Australia ( 29%) y Francia (26%). Las empresas dentro de la industria de servicios financieros tienen más probabilidades de utilizar IA, y aproximadamente la mitad de los profesionales de TI en esa industria informan que su empresa ha implementado IA activamente. Dentro de la industria de las telecomunicaciones, el 37% de los profesionales de TI afirman que su empresa está implementando IA. El principal caso de uso de la IA es la automatización. Los casos de uso de la IA que están impulsando la adopción por parte de las empresas encuestadas que actualmente exploran o implementan la IA abarcan muchas áreas clave de las operaciones comerciales. En particular, la automatización es el principal caso de uso en varias áreas, entre ellas: Procesos de TI (33%). Procesamiento, comprensión y flujo de documentos (24%). Respuestas y acciones de autoservicio de clientes o empleados (23%). Procesos de negocio (22%). Procesos de red (22%). Otras áreas donde se utiliza la IA incluyen: Seguridad y detección de amenazas (26%). Monitoreo o gobernanza de la IA (25%). Analítica o inteligencia empresarial (24%). Trabajo digital (22%). Marketing y ventas (22%). Detección de fraude (22%). Búsqueda y descubrimiento de conocimiento (21%). Recursos humanos y adquisición de talento (19%). Planificación y análisis financiero (18%). Inteligencia de la cadena de suministro (18%). Las principales barreras para el uso de la IA El cuarenta por ciento de las empresas encuestadas están explorando o experimentando con la IA, pero no han implementado sus modelos. Las principales barreras que impiden el despliegue incluyen habilidades y experiencia limitadas en IA (33%), demasiada complejidad de datos (25%) y preocupaciones éticas (23%), dijo la compañía. La IA generativa plantea barreras de entrada diferentes a las de los modelos tradicionales de IA, señala el informe. Por ejemplo, los profesionales de TI de las organizaciones encuestadas que no exploran ni implementan la IA generativa informaron que las preocupaciones sobre la privacidad de los datos (57%) y la confianza y la transparencia (43%) son los mayores inhibidores de la IA generativa. Otro 35% también dijo que la falta de habilidades para la implementación es un gran inhibidor, según el informe. Cómo abordar las barreras de entrada de la IA Un portavoz de IBM dijo: “Las empresas deben establecer estrategias de IA que definan claramente los problemas que quieren resolver, asegurarse de tener los datos correctos en el lugar correcto para impulsar esos resultados, superar las brechas de habilidades seleccionando las personas y las herramientas de automatización adecuadas, e incorporar la gobernanza de la IA desde el inicio de su proceso de adopción”. Para algunas organizaciones, el mejor enfoque podría ser comenzar con algo pequeño y específico. “En 2024, esperamos que los líderes empresariales comiencen a analizar y probar la IA caso por caso y no a grandes rasgos”, dijo el portavoz, “asumiendo que la tecnología es la herramienta adecuada para resolver cada problema. Las empresas que utilicen IA por primera vez utilizarán asistentes de IA disponibles en el mercado creados para necesidades empresariales específicas”. El impacto de la IA en la fuerza laboral Entre las organizaciones encuestadas, una de cada cinco informó que no tiene empleados con las habilidades adecuadas para usar nuevas herramientas de IA o automatización, y el 16% no puede encontrar nuevos empleados con las habilidades para abordar esa brecha. Las empresas que utilizan la IA para abordar la escasez de mano de obra o habilidades dijeron que están recurriendo a la IA para reducir las tareas manuales o repetitivas con herramientas de automatización (55%) o automatizar las respuestas y acciones de autoservicio del cliente (47%). Solo el 34% dijo que está capacitando o recapacitando a los empleados para que trabajen juntos con nuevas herramientas de automatización e inteligencia artificial. La importancia de una IA gobernada y confiable Según el informe de IBM, los profesionales de TI comprenden la necesidad de una IA gobernada y confiable, pero las barreras antes mencionadas dificultan que las empresas encuestadas la pongan en práctica. Por ejemplo, la investigación encontró que los profesionales de TI están de acuerdo en general en que es más probable que los consumidores elijan servicios de empresas con prácticas de IA transparentes y éticas (el 85% está totalmente o algo de acuerdo). Dijeron que la capacidad de explicar cómo su IA llegó a una decisión es importante para su negocio (83% entre las empresas que exploran o implementan IA). Sin embargo, un hallazgo sorprendente fue que, aunque muchas empresas que ya implementan IA se enfrentan a múltiples barreras en el proceso, mucho menos de la mitad informó que están tomando medidas clave hacia una IA confiable, como por ejemplo: Reducir el sesgo (27%). Seguimiento de la procedencia de los datos (37%). Asegurándose de que puedan explicar las decisiones de sus modelos de IA (41%). Desarrollar políticas éticas de IA (44%). La reducción del sesgo comienza con la gobernanza, afirmó el portavoz de IBM. «Para aprovechar todo el potencial de la IA y reducir los sesgos, los datos y las herramientas de gobernanza de la IA son esenciales para escalar modelos manteniendo al mismo tiempo la equidad, la transparencia y el cumplimiento», dijo el portavoz. «Sin estas salvaguardas, los resultados de la IA pueden ser sesgados, discriminatorios o, a veces, simplemente incorrectos», añadió el portavoz. Sin el uso de herramientas de gobernanza, la IA puede exponer a las empresas a varios problemas de privacidad de datos, incluida la filtración de datos privados y confidenciales o la infracción de derechos de autor. Las organizaciones también corren el riesgo de sufrir complicaciones legales y dilemas éticos, por lo que incorporar la gobernanza desde el principio puede ayudar a evitar problemas posteriores. Metodología de encuesta de IBM IBM dijo que la encuesta se realizó en noviembre de 2023 entre una muestra representativa de 8.584 profesionales de TI en Australia, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, Singapur, Corea del Sur, España, Emiratos Árabes Unidos, Reino Unido, Estados Unidos y LATAM.

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