Una nueva encuesta de Gartner, Inc. reveló que 55% de las organizaciones que han desplegado previamente IA siempre consideran la IA para cada nuevo caso de uso que están evaluando. Más de la mitad de las organizaciones (52%) informan que los factores de riesgo son una consideración crítica al evaluar nuevos casos de uso de IA.
«Una estrategia AI-first es un sello distintivo de la madurez de la IA y un impulsor de un mayor retorno de la inversión», dijo Erick Brethenoux, Distinguido VP Analista de Gartner. «Sin embargo, AI-first no significa AI-only. Mientras que las organizaciones maduras en IA son más propensas a considerar la IA para cada caso de uso posible, también son más propensas a sopesar el riesgo como un factor crítico a la hora de determinar si seguir adelante.»
La encuesta se realizó entre octubre y diciembre de 2022 entre 622 encuestados de organizaciones de Estados Unidos, Francia, Reino Unido y Alemania que han desplegado IA. Gartner define una organización «madura en IA» como aquella que ha desplegado más de cinco casos de uso de IA en varias unidades de negocio y procesos, en producción durante más de tres años.
En todas las organizaciones, los encuestados habían desplegado una media de 41 casos de uso de IA, con casos de uso en producción durante 3,5 años. (véase la Fig. 1).
Fig. 1: Duración media de los casos de uso de IA en producción
Fuente: Gartner (julio de 2023)
Tanto el número de casos de uso como el tiempo en producción aumentaron con el tamaño de la empresa, con empresas globales que informaron de una media de 51 casos de uso en producción durante 4,3 años.
Las organizaciones maduras en IA implican a los asesores jurídicos desde la fase de ideación
El factor diferenciador más significativo identificado entre las organizaciones con IA madura fue la participación de asesores jurídicos en la fase de ideación de casos de uso de IA. Las organizaciones maduras en IA eran 3,8 veces más propensas a involucrar a expertos legales en la fase de ideación del ciclo de vida de un proyecto de IA.
«Existe incertidumbre en torno a la ética y la legalidad de varias tácticas de IA, así como el temor de violar las regulaciones de privacidad», dijo Brethenoux. «Las organizaciones que tienen más experiencia con la IA no quieren que se les diga que han cruzado una línea una vez que están más avanzadas en el proceso de desarrollo de un caso de uso de IA.»
Las organizaciones maduras en IA evalúan las métricas técnicas y de negocio del retorno de la inversión
Al evaluar el retorno de la inversión en IA, el 52% de las organizaciones maduras en IA se centran en una combinación de métricas técnicas y de negocio para evaluar el ROI. En las organizaciones menos maduras, las métricas técnicas se utilizan con mayor frecuencia para medir el valor de los casos de uso de IA.
Más organizaciones maduras en IA – 41% comparado con el 24% de todas las demás – utilizan métricas de negocio relacionadas con el éxito del cliente para estimar el ROI. Además, el 47% de las organizaciones maduras en IA citan el servicio al cliente como una de las tres principales funciones empresariales que se benefician de la IA, en comparación con el 34% de las demás.
«Muchos líderes empresariales y de TI se centran en el impacto de la IA en la optimización y la productividad, pero las organizaciones no prosperan a través de la reducción de costes», dijo Brethenoux. «Las organizaciones que están utilizando la tecnología de IA para atraer y retener a los clientes son capaces de articular más claramente el impacto en el negocio, impulsando un círculo virtuoso de compra ejecutiva para nuevos proyectos de IA.»
Las organizaciones maduras en IA también son más propensas a definir métricas más temprano en el ciclo de vida de la IA. El 67% de las organizaciones maduras en IA definen las métricas en la fase de ideación de cada caso de uso, en comparación con el 44% de las organizaciones menos maduras.
Tanto el número de casos de uso como el tiempo en producción aumentaron con el tamaño de la empresa, con empresas globales que informaron de una media de 51 casos de uso en producción durante 4,3 años.
