La mitad de los modelos de IA nunca llegan a la producción

Una encuesta de Gartner revela que el 80% de los ejecutivos piensa que la automatización puede aplicarse a cualquier decisión empresarial. En promedio, el 54% de los proyectos de IA pasan del piloto a la producción.

Una encuesta reciente de Gartner, Inc. reveló que el 80% de los ejecutivos piensa que la automatización puede aplicarse a cualquier decisión empresarial. Conforme la automatización se integra en el negocio digital, la encuesta reveló cómo las organizaciones están evolucionando su uso de la inteligencia artificial (IA) como parte de sus estrategias de automatización.

“La encuesta ha mostrado que las empresas se están alejando de un enfoque puramente táctico de la IA y están empezando a aplicarla de forma más estratégica”, dijo Erick Brethenoux, distinguido analista y VP de Gartner. “Por ejemplo, un tercio de las organizaciones están aplicando la IA en varias unidades de negocio, creando un diferenciador competitivo más fuerte al apoyar las decisiones en todos los procesos de negocio.”

La encuesta se llevó a cabo en línea desde octubre hasta diciembre de 2021 entre 699 encuestados en Estados Unidos, Alemania y Reino Unido, en organizaciones que han implementado la IA o tienen la intención de hacerlo dentro de tres años.

Persiste el reto de pasar la IA de piloto a producción

La encuesta de Gartner reveló que, de media, el 54% de los proyectos de IA pasan de la fase piloto a la de producción. Esto es un ligero aumento con respecto a la encuesta de Gartner 2019 sobre la IA en las organizaciones, que informó de un promedio del 53% de los proyectos de IA que llegan a la producción.

“Escalar la IA sigue siendo un desafío significativo”, dijo Frances Karamouzis, distinguida analista VP de Gartner. “Las organizaciones todavía luchan por conectar los algoritmos que están construyendo con una propuesta de valor de negocio, lo que hace que sea difícil para las gerencias de TI y comercial justificar la inversión que se requiere para operacionalizar los modelos.”

El 40% de las organizaciones encuestadas indicaron que tienen miles de modelos de IA desplegados. Esto crea una complejidad de gobernanza para la organización, lo que desafía aún más la capacidad de los líderes de datos y análisis para demostrar el retorno de la inversión de cada modelo.

El talento no es una barrera significativa para la adopción de la IA

Aunque a menudo se asume que la escasez de talento afecta a las iniciativas de IA, la encuesta reveló que no es una barrera significativa para la adopción de la IA. El 72% de los ejecutivos informó que tienen o pueden conseguir el talento de IA que necesitan.

“Las organizaciones más exitosas utilizan una combinación de desarrollo interno y contratación externa para el talento en IA. Esto asegura que el equipo se renueva continuamente aprendiendo nuevas habilidades y técnicas de IA y considerando nuevas ideas de fuera de la organización”, dijo Brethenoux.

Preocupación por la seguridad y la privacidad de la IA

Los problemas de seguridad y privacidad no se consideraron un obstáculo importante para la adopción de la IA, ya que sólo fueron citados por el 3% de los ejecutivos encuestados. Sin embargo, el 41% de las organizaciones informaron de que habían experimentado previamente una violación de la privacidad o un incidente de seguridad de la IA.

Cuando se les preguntó por las partes que más preocupaban a la organización en lo que respecta a la seguridad de la IA, el 50% de los encuestados citó la preocupación por los competidores, socios u otras terceras partes, y el 49% se mostró preocupado por los delincuentes informáticos. Sin embargo, entre las organizaciones que se han enfrentado a un incidente de seguridad o privacidad de la IA, el 60% informó que los datos fueron comprometidos por una parte interna.

“Las preocupaciones de seguridad de la IA de las organizaciones son a menudo erróneas, dado que la mayoría de las violaciones de la IA son causadas por personas internas”, dijo Brethenoux. “Aunque la detección y la prevención de ataques son importantes, los esfuerzos de seguridad de la IA deberían centrarse igualmente en minimizar el riesgo humano”.


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