Gartner: pocas organizaciones tienen procesos de IA maduros

El uso de la inteligencia artificial (IA) se está extendiendo rápidamente en las organizaciones, según informó la última encuesta del analista Gartner. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones encuestadas admiten que sus procesos de IA no están maduros.

La encuesta, basada en una encuesta realizada a 644 organizaciones, encontró que el porcentaje de encuestados cuyas organizaciones están aplicando IA en múltiples procesos comerciales ha aumentado del 13% en 2021 al 28% este año.

Leinar Ramos, analista director senior de Gartner, dijo: “Esto significa que la IA está evolucionando de algo que solo se realizaba en ciertas islas de la organización a una actividad mucho más generalizada”.

Casi la mitad (49%) de las organizaciones encuestadas dijeron que su mayor desafío era estimar y entregar valor con iniciativas basadas en IA. Gartner identifica cinco resultados comerciales que las iniciativas de IA pueden respaldar, a saber: crecimiento de los ingresos, optimización de costos, reducción de riesgos, experiencia del cliente y mejora de la productividad de los empleados.

Según Ramos, los resultados de la encuesta muestran que las organizaciones necesitan desarrollar capacidades fundamentales de IA para abordar los desafíos que surgen del despliegue de la tecnología a escala. Esto implica equilibrar los proyectos e iniciativas de IA en todo el negocio.

Sin embargo, la encuesta de Gartner encontró que menos de una décima parte (9%) de las organizaciones encuestadas dijeron que tenían procesos maduros para la IA. Un enfoque en la IA es uno de los atributos de aquellas organizaciones que se identifican con procesos de IA maduros, dijo Ramos, lo que significa que tienen una forma sistemática de construir e implementar proyectos de IA en producción, incluido el monitoreo de modelos de IA y un programa de gestión de cambios.

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“Descubrimos que las organizaciones que realizaron cambios en las actividades de gestión con mayor frecuencia tienden a tener iniciativas de IA que tienen un mayor impacto en los resultados comerciales”, dijo.

Ramos dijo que existe una clara diferencia entre las organizaciones que afirman que sus datos están listos para la IA y las que dijeron que sus datos no están listos para la IA, y agregó: “Es necesario priorizar los datos cuando se trabaja en IA”.

Señaló que existe una idea errónea, especialmente con la IA generativa (GenAI), de que las organizaciones no necesitan preocuparse por los datos limpios, ya que comienzan con modelos previamente entrenados que ya han sido entrenados utilizando una gran cantidad de datos.

“Para los casos de uso más valiosos, se necesita algún tipo de fuente de datos para estos modelos. Tener sus datos preparados para la IA permite a las organizaciones generar buenos resultados comerciales con la IA”, añadió Ramos.

La encuesta encontró que utilizar GenAI integrado en aplicaciones existentes (como Copilot de Microsoft para 365 o Adobe Firefly) es la mejor manera de cumplir con los casos de uso de GenAI, y el 34% de los encuestados dijo que este es su método principal de usar GenAI.

Se descubrió que esto era más común que otras opciones, como personalizar los modelos GenAI con ingeniería rápida (25%), entrenar o ajustar modelos GenAI personalizados (21%) o usar herramientas GenAI independientes como ChatGPT o Gemini (19%). .

“GenAI está actuando como catalizador para la expansión de la IA en la empresa”, afirmó Ramos. “Esto crea una ventana de oportunidad para los líderes de IA, pero también una prueba de si podrán aprovechar este momento y ofrecer valor a escala”.

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