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El 53% de las empresas ya ha superado la etapa experimental en la adopción de IA

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inteligencia artificial IA

El 79% de líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales. Además, el 62% ha notado un descenso del 25%, como mínimo, en el número de quejas de clientes, y un 71% asegura una reducción de al menos un 25% en amenazas de seguridad.

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Un informe de Capgemini, sobre el ritmo de adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas, revela que el 53% ya ha superado la etapa experimental, un marcado aumento en comparación con el 36% del informe de 2017 de Capgemini sobre la misma cuestión. Además, el 78% de los líderes en IA a gran escala sigue progresando en sus iniciativas de IA al mismo ritmo que antes de la covid-19, mientras otro 21% ha acelerado la implementación. Por su parte, de las empresas con dificultades, el 43% ha retirado sus inversiones, mientras otro 16% ha suspendido todas las iniciativas de IA por la incertidumbre empresarial relacionada con el coronavirus.

Respecto a las ventajas que conlleva la implementación satisfactoria de la IA, el 79% de líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales. Además, el 62% ha notado un descenso del 25%, como mínimo, en el número de quejas de clientes, y un 71% asegura una reducción de al menos un 25 % en amenazas de seguridad.

Dentro de los cinco sectores principales que lideran la adopción de IA, ciencias de la salud y retail están muy por delante de los otros, con un 27% y un 21% de las empresas de estos sectores, respectivamente, que es líder en IA a gran escala. Les siguen la automoción y los productos de consumo, con un 17% cada uno, y telecomunicaciones (14%). Solo el 38% de las empresas de ciencias de la vida han suspendido o retirado inversiones a causa de la covid-19, en comparación con los sectores de seguros (66%), la banca (64%) y servicios públicos (64%).

Los líderes en IA a gran escala consideran que la mejor manera de obtener más beneficios de sus sistemas de IA es mejorar la calidad de los datos. Una política de datos robusta garantiza que los equipos de IA tengan datos de calidad adecuada, y mejora la confianza depositada en estos a nivel ejecutivo. La implantación de las plataformas tecnológicas necesarias, como una arquitectura híbrida en la nube y la democratización del acceso a datos, conforman los pilares para aplicar la IA a mayor escala.

El estudio de Capgemini muestra que el 70% de las empresas considera la falta de talento entre los niveles medio y sénior como un gran desafío para la escalabilidad de la IA. El 58% de los líderes en IA ha nombrado a un responsable de IA que pueda aportar a los equipos de desarrollo una visión concreta, establecer directrices en torno a la priorización de casos de uso, ética y seguridad, y que unifique el uso de plataformas y herramientas para el desarrollo de la IA. Sin embargo, actualmente, hay una brecha considerable entre la oferta y la demanda en disciplinas importantes como el machine learning o la visualización de datos. Por lo tanto, la formación y la mejora de cualificaciones son críticas para salvar esta distancia y garantizar que estos conjuntos de competencias se quedan en la propia empresa.