Un nuevo informe del Instituto de Investigación Capgemini examina el ritmo al que las empresas han adoptado la Inteligencia Artificial (IA) en los últimos tres años. Más de la mitad (53%) de las organizaciones han superado ya los proyectos piloto de IA, lo que supone un aumento considerable con respecto al 36% que figura en un informe de Capgemini de 2017 sobre el mismo tema.
Además, el 78% de las principales empresas de implementación de IA continúan desarrollando nuevas iniciativas de IA al mismo ritmo que antes de COVID-19, mientras que otro 21% dijo haber aumentado la velocidad de implementación. Estas cifras contrastan fuertemente con las que informan las empresas que «luchan» por implementar soluciones de IA, de las cuales el 43% dijo haber retirado sus inversiones y otro 16% dijo haber suspendido todas las iniciativas de IA debido a las altas incertidumbres asociadas con COVID-19.
El informe, titulado The Powered Enterprise AI: Unlocking the potential of AI at scale, revela que la implementación exitosa de tecnologías de IA a escala trae beneficios tangibles en cuanto a ingresos, ya que el 79% de las empresas líderes que adoptan IA a escala registran un aumento en las ventas de productos y servicios tradicionales de más del 25%. Además, el 62% de las empresas de este grupo han experimentado una disminución de al menos el 25% en el número de quejas de los clientes, mientras que el 71% ha experimentado una reducción de al menos el 25% en las amenazas a la seguridad.
En los cinco principales sectores de adopción de IA, las organizaciones de ciencias de la vida y de comercio minorista están muy por delante de los demás, representando el 27% y el 21% de los líderes de IA en una escala, seguidos por la industria automotriz y de bienes de consumo, ambos 17%, y las telecomunicaciones (14%).
Sólo el 38% de las organizaciones de Life Science y detallistas han suspendido o retirado sus inversiones debido a COVID-19, a diferencia de las empresas de los sectores de seguros (66%), banca (64%) y servicios públicos (64%). Esto refleja la importancia de la e-Health en el actual contexto de aumento del número de asistentes virtuales, aplicaciones de rastreo y chatbot, ya que varias organizaciones, empezando por la Organización Mundial de la Salud, están poniendo en marcha herramientas basadas en la IA para recoger y entregar información durante la actual pandemia.
Los líderes en la aplicación a escala de soluciones de IA creen que «mejorar la calidad de los datos» es el mejor enfoque, ya que permite obtener mayores beneficios de los sistemas de IA. La gobernanza eficaz de los datos garantiza la calidad de los datos de que disponen los equipos, así como la mejora de la confianza de la dirección en los propios datos. La creación de las plataformas tecnológicas necesarias, como una arquitectura híbrida de nubes y la democratización del acceso a los datos, son elementos fundamentales para la escalabilidad de la IA.
La investigación también muestra que para el 70 por ciento de las organizaciones, uno de los desafíos más difíciles es que no hay talento intermedio y/o superior de IA en la escala. Más de la mitad de los líderes de implementación de la IA a escala (58%) han nombrado a un gerente de IA para que proporcione a los equipos de desarrollo una visión y directrices para priorizar los casos de uso, la ética y la seguridad, todo ello mientras se armoniza el uso de las plataformas y herramientas de desarrollo de la IA.
Las organizaciones también deberían centrarse en una amplia gama de aptitudes de escalabilidad de las aplicaciones de la inteligencia artificial que van más allá de la mera pericia técnica, incluidos los analistas empresariales y los especialistas en gestión del cambio. Sin embargo, en la actualidad existe una brecha importante entre la oferta y la demanda en esferas importantes como el aprendizaje automático y la visualización de datos. Esto hace que la educación y la formación continuas sean esenciales para salvar esta brecha y asegurar que las habilidades necesarias se mantengan dentro de la empresa.
A pesar de la gran importancia que se da al consumidor y a la reglamentación en materia de inteligencia artificial ética, en el informe se señala que muchas organizaciones no se ocupan activamente de cuestiones como la necesidad de un equipo ético competente. El informe muestra que menos de un tercio de las organizaciones que luchan por implementar la IA a escala (29%) dicen tener un conocimiento detallado de cómo y por qué sus sistemas de IA logran un resultado determinado (la cifra es del 90% para los líderes de la IA a escala). Esto es importante porque la empresa necesita tener confianza en los sistemas de IA de la organización. Al mismo tiempo, es imposible ganar la confianza de los consumidores si los empleados que están en contacto directo con ellos son los primeros en no tenerla en los modelos o datos utilizados por sus organizaciones.
El informe termina con recomendaciones sobre los cuatro principios en los que deben centrarse las organizaciones para llevar la IA a una escala efectiva:
– Empoderamiento: creación de bases sólidas que proporcionen un fácil acceso a datos fiables y de calidad mediante plataformas y herramientas de datos e inteligencia artificial adecuadas, combinadas con prácticas ágiles.
– Operacionalizar: aplicar la Inteligencia Artificial mediante el modelo operacional adecuado, priorizar las iniciativas y asegurar una gobernanza equilibrada, integrando al mismo tiempo la ética
– Nutrir: cultivar diversos talentos y colaborar con el ecosistema y los socios
– Supervisar y amplificar: supervisar continuamente la precisión y el rendimiento del modelo para lograr y maximizar los resultados empresariales.
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