La mayor disponibilidad de herramientas de desarrollo, el deseo de reducir costos y la automatización están impulsando la adopción de IA entre las empresas. Pero los desafíos relacionados con las habilidades de los empleados, la complejidad de los datos y las preocupaciones éticas siguen siendo barreras para una adopción más amplia de la tecnología. Estos son algunos de los hallazgos clave del estudio publicado por IBM, que encuestó a 8.500 profesionales de TI en todo el mundo para evaluar la implementación de IA en empresas con más de 1.000 empleados. El estudio encontró que aproximadamente el 42% de las empresas ya están utilizando activamente la IA y el 59% planea aumentar su uso e inversión en la tecnología. Las empresas con 1.000 empleados o menos tienen menos probabilidades de adoptar IA de propósito general e IA generativa que las empresas más grandes, encontró el estudio. "Las herramientas de IA más accesibles, el deseo de automatizar procesos clave y la creciente presencia de capacidades de IA integradas en aplicaciones comerciales listas para usar son impulsores clave de la expansión de la IA en la empresa", dijo Rob Thomas, vicepresidente senior de IBM Software, en un comunicado. “Las empresas están utilizando IA cuando la tecnología puede generar rápidamente un impacto profundo, como en la automatización de procesos de TI, el trabajo digital y el servicio al cliente”, agregó.

La IA está contribuyendo a una amplia gama de funciones organizacionales, siendo la automatización de procesos de TI y el marketing las aplicaciones más populares. A la vanguardia del uso de la IA en sus empresas, los profesionales de TI enfatizan la importancia de poder crear y ejecutar proyectos de IA independientemente de dónde residan sus datos. La confianza en estas capacidades es alta, según el estudio, ya que la mayoría de los profesionales de TI confían en que sus organizaciones tienen las herramientas adecuadas para encontrar datos en toda la empresa. En los últimos dos años, muchas de las organizaciones que ya están explorando o implementando IA han acelerado su implementación, y la "investigación y el desarrollo" y la "capacitación de las personas" han surgido como prioridades de inversión, dijo IBM. "En el dinámico panorama de la IA generativa, las organizaciones utilizan cada vez más tecnología de código abierto, con una división uniforme entre tecnologías internas y de código abierto", dijo IBM. Entre las empresas que citan el uso de la IA para compensar la escasez de mano de obra o habilidades, el estudio encontró que están utilizando la IA para reducir las tareas manuales o repetitivas con herramientas de automatización (55%) o para automatizar las respuestas y acciones de autoservicio para los clientes (47%).

Los altos costos dificultan la adopción

Según el estudio de IBM, los principales casos de uso de la IA son: automatización de procesos de TI (33%); seguridad y detección de amenazas (26%); monitoreo o gobernanza de IA (25%); análisis o inteligencia empresarial y procesamiento de documentos, comprensión y automatización del flujo de trabajo (24%); automatización de respuestas y acciones de autoservicio de clientes o empleados (23%); automatización de procesos comerciales, automatización de procesos de red, trabajo digital, marketing y ventas, y detección de fraudes (22%). “En el lado de las barreras, desafíos como el conocimiento limitado, herramientas de desarrollo de IA insuficientes y altos costos están obstaculizando la adopción”, dijo Big Blue. “En el contexto de la IA generativa, están surgiendo barreras adicionales, incluidas las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y una escasez persistente de habilidades de implementación”, agregó el proveedor. Las principales barreras para la adopción exitosa de la IA para las empresas que exploran o implementan IA son las habilidades y la experiencia limitadas en IA (33%) y la complejidad excesiva de los datos (25%). Por ejemplo, según los profesionales de TI encuestados, la mayoría de las empresas (63%) utilizan 20 o más fuentes de datos para informar a los sistemas de IA, BI y análisis. Otras barreras, según el estudio de IBM, incluyen preocupaciones éticas (23%), proyectos de IA que son demasiado difíciles de integrar y escalar (22%), altos costos (21%) y falta de herramientas para desarrollar modelos de IA (21%).

Los observadores de la industria ven un enorme potencial en las tecnologías de IA. Por ejemplo, IDC dice que en los próximos cuatro años, el gasto empresarial en servicios, software e infraestructura de IA generativa se disparará, de 16 mil millones de dólares este año a 143 mil millones de dólares en 2027. Sin embargo, la gran mayoría de las empresas no están preparadas. Solo el 14% de las empresas encuestadas en el Índice de preparación para la IA de Cisco publicado recientemente dijeron que estaban completamente preparadas para implementar y aprovechar las tecnologías impulsadas por IA. En particular, Cisco descubrió que la mayoría de las redes empresariales actuales no están equipadas para manejar cargas de trabajo de IA. Las empresas entienden que la IA aumentará las cargas de infraestructura, pero solo el 17% tiene redes completamente flexibles para manejar la complejidad. "El 23% de las empresas tienen una escalabilidad limitada o nula para abordar los nuevos desafíos de la IA dentro de sus infraestructuras de TI actuales", señaló el OEM. "Para satisfacer los mayores requisitos de computación y energía de la IA, más de las tres cuartas partes de las empresas necesitarán unidades de procesamiento de gráficos (GPU) adicionales en los centros de datos para soportar las cargas de trabajo de IA actuales y futuras. Además, el 30% dice que la latencia y el rendimiento de su red son subóptimos o no son óptimos, y el 48% está de acuerdo en que sus redes necesitan más mejoras para satisfacer las necesidades futuras”.