La IA generativa enfrenta barreras en su implementación: Sólo el 22% de las empresas logran resultados efectivos

A más de un año y medio del lanzamiento de ChatGPT y con la creciente disponibilidad de productos, soluciones y servicios basados en IA Gen, la investigación revela que las empresas están obteniendo un valor menor al que los ejecutivos esperaban con la implementación de esta innovación. Sólo el 22% de las organizaciones informaron haber utilizado eficazmente la tecnología en todas sus funciones empresariales.

A pesar de los desafíos, el entusiasmo por la inteligencia artificial generativa no disminuye y se mantiene firme. Según una encuesta realizada en el estudio, en la que participaron 777 tomadores de decisiones sobre la compra de tecnología, se india que las empresas siguen invirtiendo y buscando casos concretos al respecto para encontrar los que tengan un mayor impacto. Sin embargo, las corporaciones luchan con la preparación interna de los datos, la gobernanza y el desarrollo de habilidades por parte del personal para sacarle el mayor provecho posible.

Entre los principales hallazgos del reporte, titulado "¿Dónde se esconde el valor transformador de la inteligencia artificial generativa?", destacan cinco:

1. Expectativas y Más de la mitad de los entrevistados afirman que su compañía ha establecido objetivos de negocio para el uso de la IA Gen, pero al menos 79% están preocupados por la capacidad de su organización para alcanzarlos, considerando los niveles actuales de experiencia interna o externa.
2. Desafíos de habilidades. A pesar de que el 75% o más experimenta desafíos de preparación en torno a las habilidades para manejar la inteligencia artificial generativa, las empresas siguen acumulando ejemplos prácticos; ya que la mayoría la han implementado en al menos tres casos de uso y pretenden ampliarla a dos más en el corto plazo, con planes para ponerla a prueba en una tarea específica adicional durante los próximos 12 a 18 meses.
3. Confianza en la estrategia. Sólo el 51% de los líderes confía plenamente en que su estrategia actual les permitirá alcanzar el máximo valor de la IA Gen para casos de uso futuros, mientras que el 77% está preocupado por el potencial de su empresa para obtener un valor comercial de esta innovación a corto o largo plazo.
4. Preparación de datos. El 42% de las organizaciones pueden entrenar modelos de IA Gen, mientras que un alarmante 89% presenta dificultades para preparar los datos internos que alimentarán las acciones de la inteligencia artificial generativa.
5. Gobernanza: Menos de una cuarta parte (24%) tiene planes de gobernanza sobre dicha tecnología, aunque el 90% está de acuerdo en que adoptar una estrategia como esta es imprescindible para garantizar el uso responsable y la mitigación de riesgos de la IA Gen.

De acuerdo con Alex Chubay, Director General de SoftServe, a pesar de que la expansión de la inteligencia artificial generativa inició con rapidez, muchas iniciativas quedan estancadas o interrumpidas  en las fases piloto a medida que más compañías se dan cuenta de que su infraestructura de datos no está lo suficientemente preparada para desplegar adecuadamente tecnologías de la IA Gen, más allá de la prueba de concepto inicial.

"Las lagunas en las habilidades y el conocimiento de las tecnologías emergentes alrededor de la IA Gen, la viabilidad técnica y la preparación de los datos, por ejemplo, impiden a las organizaciones ir más allá de las victorias tácticas en modo piloto para realizar implementaciones a gran escala que les permitan nuevas capacidades y experiencias empresariales. Para dar ese salto cualitativo al siguiente nivel, se requiere un enfoque holístico que orqueste las prioridades organizacionales, los casos de uso y los datos en todo el ecosistema tecnológico: Desde la estrategia inicial hasta la ejecución final"; comenta.

Otras consideraciones clave en el uso empresarial de la IA Gen

Entre los descubrimientos de la investigación, que sirve como una guía para encontrar y desbloquear resultados transformadores de la inteligencia artificial generativa en una organización, independientemente de su actividad comercial, el trabajo encargado por SoftServe recomienda a los tomadores de decisiones tomar en cuenta lo siguiente:

• Diferencias entre expectativas y realidad - Aunque los encuestados coinciden en que los datos son fundamentales para la eficacia de las estrategias de IA Gen, sólo el 3% afirma que los modelos de sus organizaciones pueden aprovechar una gama completa de seis o más tipos de datos empresariales (operativos, de clientes, de empleados, de código fuente, públicos y de socios), lo que duplica la media de los encuestados con tres tipos de datos utilizados. Además, persiste una brecha en las competencias técnicas del personal, ya que el 88% afirma que cada vez es más importante contar con conocimientos profundos para la integración de datos, la optimización de modelos, el desarrollo de casos prácticos y el posterior desarrollo de aplicaciones.
• Involucrar a expertos externos es crucial - A pesar de la sobreabundancia de ejemplos palpables de esta innovación, el 80% de los responsables afirma que sus empleados tienen actualmente dificultades para conocerlos y comprender en general la complejidad de la IA Gen. Por otro lado, el 90% afirma que su organización necesita un socio especializado con capacidades técnicas más avanzadas para reconocer un valor transformador en los casos de uso futuros. Según el estudio, las empresas buscan proveedores tecnológicos con un soporte de despliegue acelerado (89%) y un mejor conocimiento de su sector (88%) para ayudarles en la ejecución e implementación.
• Tendencias notables en los resultados de la IA Gen - La investigación reveló que las compañías que obtienen un valor sustancial de la IA Gen priorizan los datos, la gobernanza y el desarrollo de habilidades con la ayuda de socios técnicos y expertos. De los cuatro países encuestados, Estados Unidos se situó a la cabeza en el aprovechamiento la inteligencia artificial generativa; seguido por Reino Unido, Singapur y Alemania, respectivamente.

Entre las distintas industrias consultadas, la minorista fue la que más tiende  a aprovechar el valor de la IA Gen y a entrenar los modelos de sus organizaciones con datos propios. Mientras que el sector de servicios financieros y seguros señaló que era más probable que se encontrara con dificultades, antes de obtener beneficios de la inteligencia artificial generativa; los líderes de dicho segmento también informaron que publicaron menos planes de gobernanza, en comparación con las empresas del comercio minorista y de otros mercados.

Por su parte, las compañías de sanidad, ciencias de la vida, petróleo y el gas, fabricación, proveedores de software independiente (ISV, por sus siglas en inglés) y de tecnología empresarial, mostraron una división equitativa en el valor obtenido mediante la IA Gen.

Finalmente, desde el punto de vista del capital disponible, el estudio encontró que las grandes empresas con ingresos superiores a los 5,000 millones de dólares tenían menos probabilidades de mostrar éxitos en materia de inteligencia artificial generativa; debido a las dificultades para organizar las capacidades necesarias en los amplios entornos de hardware, software e infraestructura.

Para obtener más datos y conclusiones de la investigación, acceda al documento completo de SoftServe en este link, cuya descarga es gratuita.

 Fuente: another.coPor: SoftServe

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