El 56% de las empresas ha adoptado inteligencia artificial en al menos una función

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Las empresas de todo el mundo han continuado incorporando en 2021 la IA en sus productos y procesos, con beneficios sustanciales. No solo se adoptan más prácticas y más complejas, sino que utilizan las herramientas de manera más eficiente y sacan cada vez mayor partido de los recursos en la nube. Así lo pone de manifiesto el informe global ‘El Estado de Inteligencia Artificial 2021’ de McKinsey & Company, que revela que el 56% de las empresas ha adoptado IA en al menos una función, frente al 50% de 2020.

El uso de IA se incrementa más en las compañías radicadas en países de economías emergentes (del 45% en el 2020 al 57%) que en los de economías desarrolladas. A su vez, se incrementa en cinco puntos porcentuales la proporción de encuestados que atribuye al menos un 5% de sus beneficios (EBIT) a la IA, del 22% al 27%.

Mientras la percepción acerca de la contribución de la IA a la mejora de ingresos se mantiene estable, en el último análisis se le atribuye un papel en la reducción de costes mucho más significativo. La mayoría de los encuestados afirman que el uso de IA ha permitido reducir los costes en más del 20%. Dos tercios de los encuestados han señalado la intención de sus compañías de mantener las inversiones en IA durante los próximos tres años, como ya recogía el estudio publicado en 2020.

Las empresas que ven el mayor impacto en los resultados de la adopción de la IA son más propensas a seguir las mejores prácticas de la IA tanto básicas como avanzadas, incluyendo Operaciones de Machine Learning (MLOps), trasladar su trabajo de IA a la nube, y gastar en IA de manera más eficiente y eficaz que sus pares. En el caso de las herramientas básicas, la mayor diferencia entre las empresas que usan mucho la IA y las que la usan menos se produce con respecto a la existencia de un marco claro para la gobernanza de la IA que abarque el proceso de desarrollo de modelos. Esta es una práctica que adoptan el 38% de los encuestados en empresas de alto uso de la IA, respecto a sólo el 20% en el caso del resto de empresas.

En cuanto a las prácticas avanzadas de gestión de datos, en torno a la mitad de las empresas más avanzadas se identifican con las actuaciones propuestas en el estudio, salvo en el caso de “Generar datos sintéticos para entrenar los modelos de IA cuando se carece de datos reales suficientes”. Esta práctica se limita al 27% de las empresas, tanto si son avanzadas en el uso de la IA como si no lo son. En materia de datos, la mayor diferencia se observa a la hora de “Contar con procesos internos escalables para el etiquetado de datos de entrenamiento de IA”, que utiliza apenas el 22% de las empresas no avanzadas en IA, frente al 48% de las empresas avanzadas.

El uso de modelos, herramientas y tecnologías avanzados es mínimo en las empresas que utilizan menos la IA. La mayor diferencia con las empresas avanzadas se produce al “Adoptar un enfoque de ciclo de vida completo para desarrollar e implantar modelos de IA”, que apenas usa el 26% de las empresas menos avanzadas, frente al 57% de las más avanzadas. Llama también la atención que solo un 16% de las empresas menos avanzadas considere la posibilidad de “Renovar la gama de tecnologías IA/ML cada año para aprovechar los avances tecnológicos más recientes”.

En cuanto a la capacitación de los usuarios, hay prácticas que se adoptan en ambos grupos de empresas, como la consulta a los usuarios en las diferentes fases de desarrollo e implantación, que realiza el 50% de las empresas en ambos grupos; o la formación sobre el uso de los modelos, que reconoce realizar el 46% de las empresas más avanzadas y el 45% de las menos avanzadas.

Por otra parte, el estudio recuerda también que el desarrollo y uso de herramientas de IA no está exento de riesgos. El mayor riesgo percibido sigue siendo la ciberseguridad, aunque escalan puestos respecto del año pasado la igualdad y la justicia. Destaca también la diferencia entre la relevancia que las economías avanzadas atribuyen a los riesgos asociados al cumplimiento normativo o a la explicabilidad de los modelos, frente a las economías emergentes, que atribuyen una relevancia más alta que las avanzadas a los riesgos asociados al desplazamiento de trabajadores.