{"id":834726,"date":"2024-07-16T17:03:14","date_gmt":"2024-07-16T17:03:14","guid":{"rendered":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/?p=834726"},"modified":"2024-07-16T17:03:14","modified_gmt":"2024-07-16T17:03:14","slug":"la-ia-generativa-enfrenta-barreras-en-su-implementacion-solo-el-22-de-las-empresas-logran-resultados-efectivos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/la-ia-generativa-enfrenta-barreras-en-su-implementacion-solo-el-22-de-las-empresas-logran-resultados-efectivos-2\/","title":{"rendered":"La IA generativa enfrenta barreras en su implementaci\u00f3n: S\u00f3lo el 22% de las empresas logran resultados efectivos"},"content":{"rendered":"

\"\"SoftServe, proveedor l\u00edder de consultor\u00eda en tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n (TI) y servicios digitales, dio a conocer los resultados de un reciente estudio que evalu\u00f3 el uso actual de la inteligencia artificial generativa (IA Gen) en las empresas globales, encargado a la firma de investigaci\u00f3n y asesor\u00eda Forrester Consulting.<\/p>\n

A m\u00e1s de un a\u00f1o y medio del lanzamiento de ChatGPT y con la creciente disponibilidad de productos, soluciones y servicios basados en IA Gen, la investigaci\u00f3n revela que las empresas est\u00e1n obteniendo un valor menor al que los ejecutivos esperaban con la implementaci\u00f3n de esta innovaci\u00f3n. S\u00f3lo el 22% de las organizaciones informaron haber utilizado eficazmente la tecnolog\u00eda en todas sus funciones empresariales.<\/p>\n

A pesar de los desaf\u00edos, el entusiasmo por la inteligencia artificial generativa no disminuye y se mantiene firme. Seg\u00fan una encuesta realizada en el estudio, en la que participaron 777 tomadores de decisiones sobre la compra de tecnolog\u00eda, se india que las empresas siguen invirtiendo y buscando casos concretos al respecto para encontrar los que tengan un mayor impacto. Sin embargo, las \"\"corporaciones luchan con la preparaci\u00f3n interna de los datos, la gobernanza y el desarrollo de habilidades por parte del personal para sacarle el mayor provecho posible.<\/p>\n

Entre los principales hallazgos del reporte, titulado “\u00bfD\u00f3nde se esconde el valor transformador de la inteligencia artificial generativa?”, destacan cinco:<\/p>\n

Expectativas y realidad. M\u00e1s de la mitad de los entrevistados afirman que su compa\u00f1\u00eda ha establecido objetivos de negocio para el uso de la IA Gen, pero al menos 79% est\u00e1n preocupados por la capacidad de su organizaci\u00f3n para alcanzarlos, considerando los niveles actuales de experiencia interna o externa.<\/p>\n

Desaf\u00edos de habilidades. A pesar de que el 75% o m\u00e1s experimenta desaf\u00edos de preparaci\u00f3n en torno a las habilidades para manejar la inteligencia artificial generativa, las empresas siguen acumulando ejemplos pr\u00e1cticos; ya que la mayor\u00eda la han implementado en al menos tres casos de uso y pretenden ampliarla a dos m\u00e1s en el corto plazo, con \"\"planes para ponerla a prueba en una tarea espec\u00edfica adicional durante los pr\u00f3ximos 12 a 18 meses.<\/p>\n

Confianza en la estrategia. S\u00f3lo el 51% de los l\u00edderes conf\u00eda plenamente en que su estrategia actual les permitir\u00e1 alcanzar el m\u00e1ximo valor de la IA Gen para casos de uso futuros, mientras que el 77% est\u00e1 preocupado por el potencial de su empresa para obtener un valor comercial de esta innovaci\u00f3n a corto o largo plazo.<\/p>\n

Preparaci\u00f3n de datos. El 42% de las organizaciones pueden entrenar modelos de IA Gen, mientras que un alarmante 89% presenta dificultades para preparar los datos internos que alimentar\u00e1n las acciones de la inteligencia artificial generativa.<\/p>\n

Gobernanza: Menos de una cuarta parte (24%) tiene planes de gobernanza sobre dicha tecnolog\u00eda, aunque el 90% est\u00e1 de acuerdo en que adoptar una estrategia como esta es imprescindible para garantizar el uso responsable y la mitigaci\u00f3n de riesgos de la IA Gen.<\/p>\n

De acuerdo con Alex Chubay, Director General de SoftServe, a pesar de que la expansi\u00f3n de la inteligencia artificial generativa inici\u00f3 con rapidez, muchas iniciativas quedan estancadas o interrumpidas en las fases piloto a medida que m\u00e1s compa\u00f1\u00edas se dan cuenta de que su infraestructura de datos no est\u00e1 lo suficientemente preparada para desplegar adecuadamente tecnolog\u00edas de la IA Gen, m\u00e1s all\u00e1 de la prueba de concepto inicial.<\/p>\n

“Las lagunas en las habilidades y el conocimiento de las tecnolog\u00edas emergentes alrededor de la IA Gen, la viabilidad t\u00e9cnica y la preparaci\u00f3n de los datos, por ejemplo, impiden a las organizaciones ir m\u00e1s all\u00e1 de las victorias t\u00e1cticas en modo piloto para realizar implementaciones a gran escala que les permitan nuevas capacidades y experiencias empresariales. Para dar ese salto cualitativo al siguiente nivel, se requiere un enfoque hol\u00edstico que orqueste las prioridades organizacionales, los casos de uso y los datos en todo el ecosistema tecnol\u00f3gico: Desde la estrategia inicial hasta la ejecuci\u00f3n final”; comenta.<\/p>\n

Otras consideraciones clave en el uso empresarial de la IA Gen<\/p>\n

Entre los descubrimientos de la investigaci\u00f3n, que sirve como una gu\u00eda para encontrar y desbloquear resultados transformadores de la inteligencia artificial generativa en una organizaci\u00f3n, independientemente de su actividad comercial, el trabajo encargado por SoftServe recomienda a los tomadores de decisiones tomar en cuenta lo siguiente:<\/p>\n

Diferencias entre expectativas y realidad – Aunque los encuestados coinciden en que los datos son fundamentales para la eficacia de las estrategias de IA Gen, s\u00f3lo el 3% afirma que los modelos de sus organizaciones pueden aprovechar una gama completa de seis o m\u00e1s tipos de datos empresariales (operativos, de clientes, de empleados, de c\u00f3digo fuente, p\u00fablicos y de socios), lo que duplica la media \"\"de los encuestados con tres tipos de datos utilizados. Adem\u00e1s, persiste una brecha en las competencias t\u00e9cnicas del personal, ya que el 88% afirma que cada vez es m\u00e1s importante contar con conocimientos profundos para la integraci\u00f3n de datos, la optimizaci\u00f3n de modelos, el desarrollo de casos pr\u00e1cticos y el posterior desarrollo de aplicaciones.<\/p>\n

Involucrar a expertos externos es crucial – A pesar de la sobreabundancia de ejemplos palpables de esta innovaci\u00f3n, el 80% de los responsables afirma que sus empleados tienen actualmente dificultades para conocerlos y comprender en general la complejidad de la IA Gen. Por otro lado, el 90% afirma que su organizaci\u00f3n necesita un socio especializado con capacidades t\u00e9cnicas m\u00e1s avanzadas para reconocer un valor transformador en los casos de uso futuros. Seg\u00fan el estudio, las empresas buscan proveedores tecnol\u00f3gicos con un soporte de despliegue acelerado (89%) y un mejor conocimiento de su sector (88%) para ayudarles en la ejecuci\u00f3n e implementaci\u00f3n.<\/p>\n

Tendencias notables en los resultados de la IA Gen – La investigaci\u00f3n revel\u00f3 que las compa\u00f1\u00edas que obtienen un valor sustancial de la IA Gen priorizan los datos, la gobernanza y el desarrollo de habilidades con la ayuda de socios t\u00e9cnicos y expertos. De los cuatro pa\u00edses encuestados, Estados Unidos se situ\u00f3 a la cabeza en el aprovechamiento la inteligencia artificial generativa; seguido por Reino Unido, Singapur y Alemania, respectivamente.<\/p>\n

Entre las distintas industrias consultadas, la minorista fue la que m\u00e1s tiende a aprovechar el valor de la IA Gen y a entrenar los modelos de sus organizaciones con datos propios. Mientras que el sector de servicios financieros y seguros se\u00f1al\u00f3 que era m\u00e1s probable que se encontrara con dificultades, antes de obtener beneficios de la inteligencia artificial generativa; los l\u00edderes de dicho segmento tambi\u00e9n informaron que publicaron menos planes de gobernanza, en comparaci\u00f3n con las empresas del comercio minorista y de otros mercados. \u200b<\/p>\n

Por su parte, las compa\u00f1\u00edas de sanidad, ciencias de la vida, \"\"petr\u00f3leo y el gas, fabricaci\u00f3n, proveedores de software independiente (ISV, por sus siglas en ingl\u00e9s) y de tecnolog\u00eda empresarial, mostraron una divisi\u00f3n equitativa en el valor obtenido mediante la IA Gen.<\/p>\n

Finalmente, desde el punto de vista del capital disponible, el estudio encontr\u00f3 que las grandes empresas con ingresos superiores a los 5,000 millones de d\u00f3lares ten\u00edan menos probabilidades de mostrar \u00e9xitos en materia de inteligencia artificial generativa; debido a las dificultades para organizar las capacidades necesarias en los amplios entornos de hardware, software e infraestructura.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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