Martes 29 de octubre del 2024

El Deloitte AI Institute presentó la tercera parte de su encuesta trimestral «El estado de la IA generativa en las empresas», un análisis que explora el panorama actual de la adopción e implementación de la IA generativa en las organizaciones. El informe se basa en una encuesta realizada a 2,770 directores y ejecutivos de 14 países, con experiencia en IA.

«A medida que las pruebas y casos de uso prometedores comienzan a dar frutos, es claro que llegamos a un momento crucial para la IA generativa, equilibrando las altas expectativas de los líderes con desafíos, como la calidad de datos, costos de inversión, medición efectiva y panorama regulatorio en evolución», afirma Jim Rowan, director y líder de IA aplicada de Deloitte Consulting.

Los encuestados dicen que, aun cuando los ejecutivos y miembros de la junta directiva permanecen emocionados por la IA generativa, ya muestran señales de que el entusiasmo comienza a disminuir a medida que el brillo de la “nueva tecnología” se desvanece. El interés continúa alto o muy alto entre la mayoría de los ejecutivos superiores (63%) y las juntas directivas (53%); sin embargo, estas cifras muestran una disminución de 11 y 8 puntos porcentuales, respectivamente, en comparación con la encuesta del primer trimestre de 2024.

Si bien el objetivo es seleccionar y escalar rápidamente los proyectos de inteligencia artificial generativa con mayor potencial para crear valor, muchos esfuerzos se encuentran en la etapa piloto o de prueba de concepto; en este sentido, la mayoría de los encuestados (68 %) afirma que su organización ha trasladado el 30% o menos de sus pruebas con IA generativa a producción.

Los datos cobran protagonismo entre los líderes expertos en IA, ya que el 75% de las organizaciones está aumentando sus inversiones en tecnología en torno a la gestión de datos debido a la IA generativa. Pero, a medida que las empresas buscan escalar, también se exponen a obstáculos imprevistos: los problemas relacionados con el manejo de datos hicieron que el 55% de las organizaciones encuestadas evitara ciertos casos de uso de IA generativa.

Resolver las deficiencias de datos ha surgido como un paso crucial para abordar las demandas específicas de la IA generativa en la arquitectura de datos. Para modernizar sus capacidades al respecto, las organizaciones están emprendiendo algunas acciones: mejorar la seguridad de los datos (54%), modernizar las prácticas de calidad de los datos (48%), actualizar los marcos de gobernanza de datos o desarrollar nuevas políticas de datos (45%).

Aunque los encuestados reconocieron que la gestión del riesgo sobre la IA generativa es fundamental, tres de las cuatro principales barreras que se identifican para una implementación exitosa de esta tecnología se relacionan con el riesgo, incluidas las preocupaciones sobre el cumplimiento normativo (36%); dificultad para gestionar riesgos (30%) y la falta de un modelo de gobernanza (29%).

Es probable que dichas preocupaciones estén impulsadas por riesgos específicos de la IA generativa, como el sesgo del modelo, o nuevas inquietudes sobre privacidad y protección de nuevas superficies de ataque. Para generar confianza y garantizar el uso responsable, las organizaciones ya trabajan en la construcción de nuevas barreras de protección y capacidades de supervisión.

Pese a que las organizaciones encuestadas comienzan a superar la prueba de concepto, el 41% ha tenido dificultades para definir y medir el impacto exacto de sus esfuerzos respecto a la implementación de la IA generativa y solo el 16% ha elaborado informes periódicos para el director financiero sobre el valor creado con esta tecnología.

A medida que las aplicaciones y los casos de uso maduren, los líderes estarán menos decididos a invertir basándose en visiones superficiales y por el miedo de perderse algo, haciendo que la medición sea un factor crítico para mantener el interés y el apoyo de la alta dirección y el Consejo. Para demostrar valor, las organizaciones están utilizando indicadores específicos con el propósito de evaluar el desempeño de la IA generativa (48%), construir un marco para evaluar las inversiones en esta tecnología (38%) y dar seguimiento de los cambios en la productividad de sus colaboradores (38%).

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