El camino hacia la madurez de la IA – Informe LXT 2023

Hoy en día, las empresas impulsadas por la innovación están invirtiendo recursos significativos en sistemas de inteligencia artificial (IA) para avanzar en su viaje hacia la madurez de la IA. De acuerdo a IDCse espera que el gasto mundial en sistemas centrados en IA supere los $ 300 mil millones para 2026, en comparación con $ 118 mil millones en 2022.

En el pasado, los sistemas de IA fallaban con mayor frecuencia debido a la falta de madurez de los procesos. Acerca de 60-80% de los proyectos de IA solían fallar debido a una mala planificación, falta de experiencia, manejo inadecuado de datos o problemas de ética y equidad. Pero, con cada año que pasa, este número está mejorando.

Hoy, en promedio, la tasa de fracaso de los proyectos de IA se ha reducido a 46%, según el último reporte de LXT. La probabilidad de falla de la IA se reduce aún más al 36 % a medida que una empresa avanza en su viaje hacia la madurez de la IA.

Exploremos más a fondo el camino de una organización hacia la madurez de la IA, los diferentes modelos y marcos que puede emplear, y los principales impulsores comerciales para construir una estrategia de IA efectiva.

¿Qué es la madurez de la IA?

La madurez de la IA se refiere al nivel de avance y sofisticación que una empresa ha logrado al adoptar, implementar y escalar tecnologías habilitadas para la IA para mejorar sus procesos comerciales, productos o servicios.

De acuerdo con la Informe de madurez LXT AI 2023el 48 % de las organizaciones medianas y grandes de EE. UU. han alcanzado niveles más altos de madurez de la IA (que se analiza a continuación), lo que representa un aumento del 8 % con respecto a los resultados de la encuesta del año anterior, mientras que el 52 % de las organizaciones están experimentando activamente con la IA.

El informe sugiere que el trabajo más prometedor se ha realizado en los dominios de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y reconocimiento de voz, subcategorías de IA, ya que tenían la mayor cantidad de soluciones implementadas en todas las industrias.

Además, la industria de la cadena de suministro y fabricación tiene la tasa de fracaso de proyectos de IA más baja (29 %), mientras que el comercio minorista y el comercio electrónico tienen la más alta (52 %).

Explorando diferentes modelos de madurez de IA

Por lo general, las organizaciones impulsadas por IA desarrollan modelos de madurez de IA adaptados a sus necesidades comerciales. Sin embargo, la idea subyacente de madurez sigue siendo consistente en todos los modelos, enfocada en el desarrollo de capacidades relacionadas con la IA para lograr un rendimiento comercial óptimo.

Algunos modelos de madurez prominentes han sido desarrollados por Gartner, IBMy microsoft. Pueden servir como guía para las organizaciones en su viaje de adopción de IA.

Exploremos brevemente los modelos de madurez de IA de Gartner e IBM a continuación.

Modelo de madurez de IA de Gartner

Gartner tiene un modelo de madurez de IA de 5 niveles que las empresas pueden usar para evaluar sus niveles de madurez. Discutámoslos a continuación.

Ilustración del modelo de madurez de Gartner AI. Fuente: Informe LXT 2023

  • Nivel 1: Conciencia: las organizaciones en este nivel comienzan a discutir posibles soluciones de IA. Pero no hay proyectos piloto o experimentos en marcha para probar la viabilidad de estas soluciones a este nivel.
  • Nivel 2: activo: las organizaciones se encuentran en las etapas iniciales de experimentación y proyectos piloto de IA.
  • Nivel 3 – Operacional: Las organizaciones en este nivel han tomado medidas concretas hacia la adopción de IA, incluido el paso de al menos un proyecto de IA a producción.
  • Nivel 4 – Sistemático: Las organizaciones en este nivel utilizan IA para la mayoría de sus procesos digitales. Además, las aplicaciones impulsadas por IA facilitan la interacción productiva dentro y fuera de la organización.
  • Nivel 5: transformacional: las organizaciones han adoptado la IA como parte inherente de sus flujos de trabajo comerciales.

Según este modelo, las empresas comienzan a alcanzar la madurez de la IA desde el nivel 3 en adelante.

Marco de madurez de IA de IBM

IBM tiene desarrollado su propia terminología y criterios únicos para evaluar la madurez de las soluciones de IA. Las tres fases del marco de madurez de IA de IBM incluyen:

Fases del marco de madurez de IA de IBM

  • Plata: en este nivel de capacidad de IA, las empresas exploran herramientas y tecnologías relevantes para prepararse para la adopción de IA. También incluye comprender el impacto de la IA en los negocios, la preparación de datos y otros factores comerciales relacionados con la IA.
  • Oro: en este nivel, las organizaciones logran una ventaja competitiva al ofrecer un resultado comercial significativo a través de la IA. Esta capacidad de IA proporciona recomendaciones y explicaciones respaldadas por datos, es utilizable por usuarios de línea de negocio y demuestra una buena higiene y automatización de datos.
  • Platino: esta sofisticada capacidad de IA es sostenible para flujos de trabajo de misión crítica. Se adapta a los datos de usuario entrantes y proporciona explicaciones claras de los resultados de la IA. Además, existen sólidas medidas de gestión y gobernanza de datos que respaldan la toma de decisiones automatizada.

Principales obstáculos en el camino para lograr la madurez de la IA

Las organizaciones enfrentan varios desafíos para alcanzar la madurez. El Informe LXT 2023 El informe identifica 11 barreras, como se muestra en el siguiente gráfico. Vamos a discutir algunos de ellos aquí.

Gráfico de desafíos de madurez de IA. Fuente: Informe LXT 2023

1. Integración de la IA con la tecnología existente

Alrededor del 54 % de las organizaciones enfrentan el desafío de integrar tecnología heredada o existente en los sistemas de IA, lo que la convierte en la mayor barrera para alcanzar la madurez.

2. Calidad de los datos

Los datos de entrenamiento de alta calidad son vitales para construir sistemas de IA precisos. Sin embargo, la recopilación de datos de alta calidad sigue siendo un gran desafío para alcanzar la madurez. El informe encuentra que el 87% de las empresas están dispuestas a pagar más por adquirir datos de capacitación de alta calidad.

3. Brecha de habilidades

Sin las habilidades y los recursos adecuados, las organizaciones luchan por crear casos de uso de IA exitosos. De hecho, el 31 % de las organizaciones se enfrentan a la falta de talento cualificado para respaldar sus iniciativas de IA y alcanzar la madurez.

4. Estrategia de IA débil

La mayor parte de la IA que observamos en los sistemas del mundo real se puede clasificar como débil o limitada. Es una IA que puede realizar un conjunto finito de tareas para las que está entrenada. Alrededor del 20% de las organizaciones no tienen una estrategia integral de IA.

Para superar este desafío, las empresas deben definir y documentar claramente sus objetivos de IA, invertir en datos de calidad y elegir los modelos adecuados para cada tarea.

Principales impulsores comerciales para avanzar en sus estrategias de IA

El madurez LXT El informe identifica diez impulsores comerciales clave para la IA, como se muestra en el gráfico a continuación. Vamos a discutir algunos de ellos aquí.

Una ilustración de los impulsores comerciales clave para la IA. Fuente: Informe LXT 2023

1. Agilidad empresarial

La agilidad empresarial se refiere a la rapidez con la que una organización puede adaptarse a las cambiantes tendencias y oportunidades digitales utilizando soluciones empresariales innovadoras. Sigue siendo el principal impulsor de las estrategias de IA para alrededor del 49 % de las organizaciones.

La IA puede ayudar a las empresas a lograr agilidad comercial al permitir una toma de decisiones más rápida y precisa, automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa.

2. Anticiparse a las necesidades del cliente

Alrededor del 46 % de las organizaciones consideran que anticiparse a las necesidades de los clientes es uno de los impulsores comerciales clave para las estrategias de IA. Mediante el uso de IA para analizar los datos de los clientes, las empresas pueden obtener información sobre el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes, lo que les permite adaptar sus productos y servicios para satisfacer mejor las expectativas de los clientes.

3. Ventaja competitiva

La ventaja competitiva permite a las empresas diferenciarse de sus competidores y obtener una ventaja en el mercado. Es un impulsor clave para las estrategias de IA, según el 41% de las organizaciones.

4. Agilice la toma de decisiones

La toma de decisiones automatizada basada en IA puede reducir significativamente el tiempo necesario para tomar decisiones críticas basadas en datos. Esta es la razón por la que alrededor del 42 % de las organizaciones consideran la simplificación de la toma de decisiones como un importante impulsor comercial para las estrategias de IA.

5. Desarrollo de productos

De ser reconocido como el principal impulsor comercial para las estrategias de IA en 2021, el desarrollo de productos innovadores ha caído al séptimo lugar, y el 39 % de las organizaciones lo consideran un impulsor comercial en 2023.

Esto muestra que la aplicabilidad de la IA en los procesos comerciales no depende completamente de la calidad del producto. Otros aspectos comerciales, como la alta resiliencia, la sostenibilidad y un tiempo de comercialización rápido, son fundamentales para el éxito comercial.

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