Las 6 causas por las que se frena la adopción de la Inteligencia Artificial
La mayoría de los expertos afirman que la Inteligencia Artificial ya es una parte inseparable del futuro de los negocios digitales, debido a que ha demostrado un nivel de eficiencia superior al de los humanos en numerosos campos. Sin embargo, esto no implica que se deba ni que se pueda implementar la IA de forma rápida y exitosa.
Daniel Newman, analista principal y especialista en tecnología de Futurum, destaca que existen seis factores principales que están afectando la penetración de esta tecnología en numerosas industrias, por las dificultades que plantean a las organizaciones interesadas en dar este salto digital.
Las antiguas infraestructuras no están capacitadas para la IA
Tal y como pasó con otras etapas de la transformación digital, la infraestructura TI heredada no es capaz de soportar las cargas de trabajo de inteligencia artificial. En un estudio reciente, Newman indica que solo el 15% de las empresas cuentan con la infraestructura tecnológica adecuada para implementar con éxito alguna forma de IA. El resto no tiene sistemas con el suficiente rendimiento, capaces de procesar los datos con la rapidez que requiere la inteligencia artificial, y que garanticen su óptimo funcionamiento en el futuro.
Por lograrlo, la mayoría de empresas interesadas en adoptar esta tecnología deben invertir un capital significativo en nuevas plataformas de TI con la suficiente capacidad de cómputo y un almacenamiento de alta velocidad. Newman afirma que la nube pública puede ser una opción para dar el primer paso, aunque más adelante, haría falta realizar inversiones locales a medida que la IA se expanda en la organización.
Falta de profesionales especializados
Uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan las organizaciones en la era digital es la dificultad de encontrar profesionales cualificados en determinadas áreas, especialmente en las tecnologías emergentes como es el campo de la inteligencia artificial. Aunque se implemente a través de un proveedor externo, es necesario contar con profesionales cualificados en inteligencia artificial dentro de la empresa. Y esto debe suceder tanto en grandes empresas como en PYMEs, que es dónde más complicado es por los presupuestos y equipos de TI más limitados.
Los silos de datos plantean dificultades
La digitalización está generando nuevas fuentes de datos y en las organizaciones existen cada vez más repositorios de información, muchos de ellos silos aislados de datos. Por ello, uno de los grandes retos a los que se enfrentan es romper las barreras de estos silos y unificar todo esto en una plataforma que pueda alimentar a la IA. De otro modo no se puede extraer todo el valor que aporta esta información, que es el objetivo que motiva a las empresas a adoptar la inteligencia artificial. El analista recomienda invertir en cambiar el modelo de gestión de datos antes de dar el paso hacia la IA.
Falta de visión en la dirección
Según indica Newman, los líderes de las organizaciones ya se muestran más que dispuestos a cambiar el modelo de toma de decisiones a uno basado en los datos pero cuando se trata de basar las decisiones importantes para el negocio en las recomendaciones de una inteligencia artificial, la percepción cambia radicalmente. Según estudios recientes, solo el 26% de los líderes senior se muestra comprometido con las iniciativas de IA, y solo un 17% afirma que sus organizaciones han vislumbrado oportunidades ventajosas al implementar inteligencia artificial en toda la compañía. Por ello, Newman cree que hay un problema de falta de visión entre los líderes de las empresas, que todavía no confían en las mejoras que puede brindarles la adopción de la IA, especialmente para mejorar la toma de decisiones de negocio.
El precio todavía es elevado
Los elevados requisitos técnicos de la inteligencia artificial se perciben en muchas organizaciones como una barrera difícil de superar. Newman afirma que como en cualquier negocio, para ganar dinero hay que gastar dinero. Y en el caso de la IA esto es innegable, ya que muchas de las empresas que han invertido en inteligencia artificial desde sus inicios ya están cosechando grandes beneficios gracias a las mejoras que proporciona. El problema se encuentra sobre todo en las organizaciones de tamaño más modesto, que ven muy difícil invertir en IA, auque les convendría explorar formas de adoptar la IA, aunque sea a pequeña escala.
La curva de aprendizaje es pronunciada
Como todos los avances y procesos de transformación, la adopción de la inteligencia artificial requiere superar ciertas barreras, para después encontrarse con otras que no habían sido previstas. Esto desanima a muchas organizaciones, en las que se instala la idea de que es mejor dejar pasar el tiempo hasta que otros hayan resuelto estos inconvenientes y resulte menos problemático adoptar la IA. Pero este tiempo de espera puede significar quedarse tan atrás que después sea imposible competir en los negocios. Un estudio muestra que el 78% de las empresas que han invertido en inteligencia artificial ya están percibiendo beneficios, lo que demuestra que existe una recompensa potencial para quienes se enfrentan a las dificultades de implementar exitosamente la IA. La propia curva de aprendizaje que impone adentrarse en este nuevo camino sirve como una oportunidad para mejorar a lo largo del camino, algo de lo que carecen aquellos que esperan a que todo se vuelva más fácil.
Estas barreras están frenando la adopción de la inteligencia artificial, sin embargo todos los indicadores muestran que la IA se va a convertir en la mayor oportunidad comercial del mundo, tanto para las empresas como para los gobiernos, que podría incrementar el PIB mundial un 14% para 2030, creciendo entre 14 y 15 millones de dólares. Por ello, quienes quieran beneficiarse de las ventajas que aportará la IA en esta época deberán arriesgarse e invertir en este nuevo camino, a la escala que sean capaces. Este será un movimiento clave para continuar siendo competitivos en el futuro porque la transformación digital pasa por adoptar la IA en numerosas áreas de negocio.
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Fuente: IT User
