Un estudio realizado entre más de 2.000 empresas señala que tan solo un 9% de la industria ha adoptado soluciones de inteligencia artificial.
De acuerdo con Gartner, se estima que, para el 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado interfaces o modelos de programación de aplicaciones de IA generativa, esto debido al rol que a tomado en las propiedades de alta dirección y ha provocado una gran innovación en nuevas herramientas más allá de los modelos básicos. No obstante, el mayor desafío se encuentra en la calidad de los datos que alimentan la IA para el futuro.
”La IA ciertamente ha estado llegando a los titulares en 2023. Hay una multitud de opiniones alrededor de las ventajas y desventajas, pero una cosa es cierta: la IA sólo es tan buena como la calidad de los datos que alimentan la tecnología”, señala Alejandro Luna, Country Manager de Infor.
Un estudio realizado en 2022 por la asociación global GS1, con más de 2.000 empresas, señala que tan solo un 9% de la industria ha adoptado soluciones de IA. Un avance significativo en comparación con el 2021, donde era solo un 4%, sin embargo representa un desarrollo aún bastante lento. La cantidad de empresas que está evaluando la posibilidad de adoptar la IA Generativa crece a cada día, pero el avance no se da de manera más acelerada por tres motivos: la gestión de datos en las empresas, el contexto macroeconómico que exige resultados a corto plazo y el desconocimiento de posibles beneficios y ventajas operativas en la adopción de esta tecnología.
“Según estudios, la adopción de la IA Generativa puede aumentar en 6% los ingresos de la empresa y en las compañías que deciden hacer un all-in en IA, puede representar hasta un 20% del EBITDA. Es una ventaja tremenda, pero hay que hacer lo básico, que es preparar la data para que la IA sea eficiente”, añade Luna.
El principal cambio en el contexto empresarial es que el tema de transformación digital ya no solo forma parte del área de TI, sino que también ha pasado a la mesas de los CEOs y ocupa un puesto mayor en las decisiones corporativas. Ante esto, la IDC tiene como expectativa que para el 2023 el sector de software empresarial alcance los US$80 millones, lo cual representa un crecimiento del 5% en comparación con el año anterior.
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Luna afirma que el ritmo de cambio en el mundo de IA Generativa es rápido y las organizaciones que no respondan a tiempo pueden quedarse atrás. “Idealmente, las empresas deberían adoptar esta poderosa tecnología en lugar de rechazarla. Pero eso definitivamente no significa que la talla única sirve para todos cuando se trata de estos modelos de AI y ciertamente hay una serie de desafíos que deben abordarse antes de que los modelos GenAI puedan obtener una adopción generalizada en entornos empresariales”.
Para el experto uno de los principales es la confiabilidad, resalta que a pesar de que el contenido generado por IA parece original, la realidad es que imita un patrón basado en un conjunto de datos de entretenimiento similar al que ha estado expuesto. Asimismo, destaca los problemas de privacidad como uno de los principales, resalta que los datos y las condiciones de entrada que comparten los usuarios se utilizan para entrenar el modelo más grande.
Por último recalca el tema del sesgo, la calidad de los datos es importante al momento de aplicar técnicas analíticas o IA ya que la calidad de los resultados de estas soluciones serán basadas en los datos utilizados. El hecho de introducir datos erróneos o sesgados conlleva riesgos.
Luna menciona que a pesar de los desafíos, las empresas que adoptan la IA de manera correcta pueden cosechar ventajas sustanciales. “Tenemos casos de clientes en el que, con el apoyo de nuestra solución de IA, el tiempo de procesamiento de pedidos se ha reducido en un 30% y el ahorro con distribución ha llegado a la cifra de US $1,5 millón de dólares anuales”.
Con respecto a la evolución de la IA Generativa en los próximos años, el experto destaca que las inversiones en la tecnología aumentaran de sobremanera, tanto en términos de generación de mejores modelos como en el espacio de hardware, con chips más rápidos y potentes, así como la necesidad de más anchos de banda de red.
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