Investigación revelada por la firma de analistas Gartner indica que los casos de uso más populares de la inteligencia artificial rara vez coinciden con aquellos que generan resultados tangibles para las empresas.
De acuerdo con datos publicados por la consultora, la brecha entre las expectativas infladas y el retorno real de la inversión está llevando a las organizaciones a replantear sus estrategias de adopción tecnológica para centrarse en procesos más específicos.
Tina Nunno, vicepresidenta y miembro de Gartner, explicó que muchos líderes de tecnologías de la información caen en la trampa de seguir la atención mediática en lugar de evaluar el impacto empresarial real. La especialista señaló que las decisiones de implementación suelen verse influenciadas por anuncios destacados o estrategias de proveedores, descuidando el análisis costo beneficio y los fundamentos básicos del negocio.
La encuesta realizada por Gartner a ejecutivos de la alta dirección mostró una desconexión evidente entre las aplicaciones más comunes y las más efectivas. Los tres casos de uso más extendidos correspondieron a la detección y respuesta ante amenazas de ciberseguridad, señalada por el 54% de los encuestados, la automatización de la mesa de ayuda de TI con un 54%, y la generación automatizada de código con un 44%. Sin embargo, solo esta última figuró en la lista de las iniciativas con retornos operativos o financieros positivos.
En contraste, los casos de uso que reportaron mayor éxito fueron la optimización inteligente de activos y costos de TI, respaldada por el 40% de los consultados, la generación de datos sintéticos con un 28%, y la generación automatizada de código con un 23%. Según el análisis de la firma, las organizaciones de alto rendimiento adoptan un enfoque más específico y quirúrgico, rediseñando procesos puntuales en lugar de aplicar soluciones genéricas sin un objetivo claro.
Esta falta de un propósito definido incide directamente en la capacidad de las empresas para escalar la tecnología. Las cifras de Gartner revelan que apenas el 22% de los encuestados ha logrado escalar la inteligencia artificial de manera exitosa a través de múltiples unidades de negocio. Nunno enfatizó que preparar los datos y desarrollar las competencias técnicas internas requiere un esfuerzo considerable, constituyendo un paso previo indispensable antes de lograr una adopción masiva.
Los hallazgos de Gartner concuerdan con investigaciones recientes presentadas por Dell Technologies en su estudio sobre transformación digital. Dicho informe señala que el 52% de las empresas clasificadas como líderes en la adopción de inteligencia artificial cuenta con casos de uso específicos y claramente definidos. Ambas consultoras coinciden en que la preparación estructural de los datos y la alineación con metas de negocio medibles determinan el éxito operativo frente al entusiasmo inicial generado por la tecnología.
Fuente: Gartner
