Informe: La IA incrementa la facturaci贸n y eficiencia operativa

Un nuevo informe del Instituto de Investigaci贸n de Capgemini analiza el ritmo de adopci贸n de la inteligencia artificial (IA) en las empresas en los 煤ltimos tres a帽os.

Seg煤n el estudio, m谩s de la mitad de las firmas (53%) ya ha superado la etapa experimental, un marcado aumento en comparaci贸n con el 36% del informe de 2017 de Capgemini sobre la misma cuesti贸n. Adem谩s, el 78% de los l铆deres en IA a gran escala en sus procesos sigue progresando en sus iniciativas de IA al mismo ritmo que antes de la covid-19, mientras otro 21% ha acelerado la implementaci贸n. El contraste con las 芦empresas con dificultades禄 es evidente: el 43% ha retirado sus inversiones, mientras otro 16% ha suspendido todas las iniciativas de IA por la elevada incertidumbre empresarial relacionada con el coronavirus.

El informe The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale, muestra que la implementaci贸n satisfactoria de la IA a gran escala puede tener ventajas tangibles en sus ingresos. El 79% de l铆deres en IA a gran escala ha visto un incremento de m谩s del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales. Adem谩s, el 62% de los l铆deres en IA a gran escala ha notado un descenso del 25%, como m铆nimo, en el n煤mero de quejas de clientes, y un 71% asegura una reducci贸n de al menos un 25聽% en amenazas de seguridad.聽

Punto de vista sectorial: ciencias de la salud y retail siguen a la cabeza en la adopci贸n de IA; servicios financieros y servicios p煤blicos se quedan atr谩s

Dentro de los cinco sectores principales que lideran la adopci贸n de IA, ciencias de la salud y retail est谩n muy por delante de los otros: Un 27% y 21% de las empresas de estos sectores, respectivamente, es l铆der en IA a gran escala, respectivamente. Les siguen la automoci贸n y los productos de consumo, con un 17% cada uno, y telecomunicaciones (14%). Solo el 38% de las empresas de ciencias de la vida han suspendido o retirado inversiones a causa de la covid-19, en comparaci贸n con los sectores de seguros (66%), la banca (64%) y servicios p煤blicos (64%). Esto refleja la importancia de la salud electr贸nica en el contexto actual, donde los asistentes virtuales, las aplicaciones de rastreo de contactos y los chatbots est谩n proliferando conforme organizaciones como la Organizaci贸n Mundial de la Salud lanzan herramientas basadas en la IA para recopilar y proporcionar informaci贸n durante la pandemia.

Los datos de confianza y calidad son esenciales para llevar la IA a todas las funciones de la empresa.

Los l铆deres en IA a gran escala consideran que la mejor manera de obtener m谩s beneficios de sus sistemas de IA es 芦mejorar la calidad de los datos禄. Una pol铆tica de datos robusta garantiza que los equipos de IA tengan datos de calidad adecuada, y mejora la confianza depositada en estos a nivel ejecutivo. La implantaci贸n de las plataformas tecnol贸gicas necesarias, como una arquitectura h铆brida en la nube y la democratizaci贸n del acceso a datos, conforman los pilares para aplicar la IA a mayor escala.

La contrataci贸n de l铆deres en IA especializados es clave para fomentar los objetivos de una empresa a este respecto

El estudio de Capgemini muestra que el 70% de las empresas considera la falta de talento entre los niveles medio y s茅nior como un gran desaf铆o para la escalabilidad de la IA. M谩s de la mitad de los l铆deres en IA (58%) ha nombrado a un responsable de IA que pueda aportar a los equipos de desarrollo una visi贸n concreta, establecer directrices en torno a la priorizaci贸n de casos de uso, 茅tica y seguridad, y que unifique el uso de plataformas y herramientas para el desarrollo de la IA. Las compa帽铆as tambi茅n han de centrarse en una amplia gama de competencias para la implantaci贸n de aplicaciones de IA a gran escala dentro de la organizaci贸n que van m谩s all谩 de habilidades puramente t茅cnicas, tales como an谩lisis de negocio y especialistas en gesti贸n de cambio. Sin embargo, actualmente, hay una brecha considerable entre la oferta y la demanda en disciplinas importantes como el machine learning o la visualizaci贸n de datos. Por lo tanto, la formaci贸n y la mejora de cualificaciones son cr铆ticas para salvar esta distancia y garantizar que estos conjuntos de competencias se quedan en la propia empresa.

Las interacciones con una IA 茅tica tienen una funci贸n esencial en la generaci贸n de satisfacci贸n y confianza del cliente 

Independientemente de la gran atenci贸n que cliente y normativa ponen en la 茅tica de la IA, Capgemini ha observado que muchas empresas no est谩n abordando activamente ciertos problemas, como la necesidad de tener un equipo 茅tico capacitado. El informe indica que menos de un tercio de las empresas con dificultades para escalar la IA (29%, en comparaci贸n con el 90% de l铆deres en esta tecnolog铆a) est谩 de acuerdo en que cuentan con conocimientos detallados sobre c贸mo y por qu茅 sus sistemas de IA dan los resultados que dan. Esto es importante a nivel ejecutivo, a efectos de confiar en los sistemas organizativos de IA. A la vez, es imposible establecer una confianza con el cliente si el personal de cara al p煤blico carece de ella en los modelos o datos que utilizan las empresas.

En palabras de Anne-Laure Thieullent, Responsable Global de la oferta Inteligencia artificial y Anal铆tica Capgemini: 芦En el contexto de la reciente crisis de Covid-19, si bien las empresas esperan que los datos y la IA refuercen sus operaciones, todav铆a hay una necesidad de conexiones m谩s fuertes entre la implementaci贸n y los objetivos empresariales generales para llegar a una escala mayor. Nuestro estudio pone de relieve que las empresas con m谩s 茅xito combinan esfuerzos para racionalizar y modernizar su gesti贸n de datos y procesos de gobernanza; enfocarse en implementar herramientas m谩s 谩giles a trav茅s de ecosistemas de partners; usar metodolog铆as como DataOps y MLOps (machine learning ops) para desarrollar e implantar soluciones IA; crear equipos con perfiles diversos y generar modelos de negocios equilibrados禄.

El informe concluye con recomendaciones de cuatro principios para que las empresas se centren en la ampliaci贸n satisfactoria de la escala de IA:

— Facultar: desarrollar una base fuerte que ofrezca un acceso sencillo a datos de confianza y calidad a trav茅s de las plataformas y herramientas de datos e IA adecuadas, junto con pr谩cticas 谩giles.

— Poner en funcionamiento: implantar la IA a trav茅s del modelo operativo apropiado, priorizar iniciativas y garantizar un gobierno equilibrado, mientras se integra la 茅tica. 

— Educar: desarrollar el talento diversificado y la cooperaci贸n con ecosistemas y colaboradores.聽

— Llevar un seguimiento y amplificar: llevar un seguimiento continuo de la precisi贸n y rendimiento del modelo para cumplir y amplificar los resultados de negocio.聽

Si desea leer una copia completa del informe, haga clic aqu铆 (requiere registro).

Metodolog铆a de investigaci贸n聽

El Instituto de Investigaci贸n de Capgemini ha encuestado a 950 empresas con iniciativas de IA en marcha y ha realizado entrevistas detalladas a directivos que supervisan iniciativas de IA. La encuesta se ha centrado en firmas con ingresos de un m铆nimo de mil millones en el 煤ltimo ejercicio fiscal de once pa铆ses (Australia, China, Francia, Alemania, la India, Italia, Pa铆ses Bajos, Espa帽a, Suecia, Reino Unido y Estados Unidos) en once sectores (automoci贸n, banca, productos de consumo, energ铆a, seguros, ciencias de la vida, fabricaci贸n, p煤blico/gubernamental, retail, telecomunicaciones, servicios p煤blicos).


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