Si bien no faltan exageraciones en torno a la inteligencia artificial (IA), las empresas están comenzando a darse cuenta de lo difícil que puede ser ofrecer algo útil con esta tecnología.
Los ingresos que acaparan los titulares del fabricante de chips Nvidia son un indicador de cuánto dinero se gasta en la construcción de infraestructura para soportar cargas de trabajo de inferencia de IA y aprendizaje automático, pero en realidad, muchas empresas están luchando con la tecnología.
Los últimos resultados financieros de Nvidia muestran que su negocio de centros de datos registró ingresos de 26.300 millones de dólares en el último trimestre, gran parte de los cuales provinieron de las ventas de hardware de aceleración de IA a proveedores de nube, empresas de Internet de consumo y empresas que se suben a la ola de la IA.
Sin embargo, una encuesta de Sapio Research para Hewlett Packard Enterprise (HPE) encontró que sólo un tercio (32%) de los líderes de TI en el Reino Unido e Irlanda creen que sus organizaciones están completamente preparadas para aprovechar los beneficios de la IA.
La encuesta realizada a 400 líderes de TI en el Reino Unido e Irlanda para HPE Diseñe una ventaja de IA El informe encontró que, si bien el compromiso con la inteligencia artificial muestra inversiones crecientes, las empresas están pasando por alto áreas clave que influirán en su capacidad para ofrecer resultados exitosos en IA. Estos incluyen bajos niveles de madurez de los datos, posibles deficiencias en su red y aprovisionamiento informático, y consideraciones vitales de ética y cumplimiento.
Matt Armstrong-Barnes, tecnólogo jefe de IA en Hewlett Packard Enterprise, dijo: “Las empresas están invirtiendo en IA sin adoptar primero una visión holística de la tecnología y de cómo implementarla. Profundizar antes de considerar si están preparados para beneficiarse de la IA y quién debe participar en su implementación generará una desalineación entre departamentos y una fragmentación que limitará su potencial”.
La encuesta se encuentra entre una serie de nuevas investigaciones que muestran la brecha entre la exageración de la IA y la realidad en términos de resultados comerciales. Una encuesta separada de KPMG entre líderes empresariales del Reino Unido informó que, a pesar de las promesas de la IA generativa (GenAI), existen importantes preocupaciones sobre sus implicaciones para el desempeño empresarial.
Los líderes empresariales encuestados en la encuesta de KPMG citaron la inexactitud de los resultados, incluidas las alucinaciones, como la mayor preocupación al adoptar GenAI (60%). Según KPMG, las juntas directivas también están preocupadas por errores en los datos e información subyacentes que distorsionan los resultados del modelo (53%), así como por problemas relacionados con la ciberseguridad (50%).
KPMG también informó que solo el 30% de los directores encuestados dijeron que se habían publicado y comunicado en toda su organización pautas de uso responsable de GenAI para mitigar estos posibles problemas.
Es importante que las empresas definan cuidadosamente una estrategia clara de IA en lugar de simplemente perseguir la próxima innovación tecnológica. Esta estrategia debe equilibrar el valor, el costo y el riesgo asociados con los casos de uso de la IA.
Leanne Allen, KPMG Reino Unido
Leanne Allen, directora de IA de KPMG Reino Unido, dijo: “Dadas las preocupaciones de las juntas directivas, es importante que las empresas definan cuidadosamente una estrategia clara de IA en lugar de simplemente perseguir la próxima innovación tecnológica. Esta estrategia debe equilibrar el valor, el costo y el riesgo asociados con los casos de uso de la IA. Este equilibrio estratégico es crucial tanto para el progreso como para la confianza de las partes interesadas”.
Un desafío para lograr el éxito de la IA es la calidad de los datos. La investigación de HPE mostró que la madurez de los datos entre los encuestados se mantiene en un nivel bajo. Descubrió que solo un pequeño porcentaje (6%) de las organizaciones puede ejecutar operaciones de transferencia y extracción de datos en tiempo real para permitir la innovación y la monetización de datos externos, mientras que solo el 29% ha configurado modelos de gobernanza de datos y puede ejecutar análisis avanzados.
HPE también informó que menos de seis de cada 10 encuestados dijeron que su organización era completamente capaz de manejar cualquiera de las etapas clave de la preparación de datos para su uso en modelos de IA, desde el acceso (57%) y el almacenamiento (51%), hasta el análisis (54%). ) y procesamiento (52%). Según HPE, esta discrepancia no sólo corre el riesgo de ralentizar el proceso de creación del modelo de IA, sino que también aumenta la probabilidad de que el modelo proporcione información inexacta y un retorno de la inversión (ROI) negativo.
Investigaciones adicionales, de Vanson Bourne para Fivetran, presentadas en el IA en 2024: esperanzas y obstáculos El informe encontró que casi todas (97%) de las 550 organizaciones encuestadas enfrentaron barreras en su adopción de IA. El estudio informó que sólo el 40% de los líderes de TI encuestados miden completamente el ROI de sus programas de IA.
Significativamente, la encuesta de Vanson Bourne informó que, en promedio, las empresas perdieron el 6% de sus ingresos anuales globales debido a decisiones comerciales mal informadas basadas en sistemas de inteligencia artificial que utilizan datos inexactos o de baja calidad.
Sin embargo, Vanson Bourne también descubrió que las organizaciones en la fase inicial de adopción de la IA están obteniendo un retorno de la inversión del 62 %, en promedio, lo que indica que los beneficios financieros comienzan siendo altos antes de que los datos subóptimos conduzcan a modelos de IA de bajo rendimiento e impacten negativamente el retorno financiero.
El estudio informó que, en promedio, el retorno de la inversión financiera es ligeramente mayor (56%) para quienes construyen sus propios modelos de IA, en comparación con quienes utilizan proveedores externos, ya sea de código abierto (52%) o de código cerrado (51%). .
“Si las empresas continúan con su enfoque actual hacia la IA, esto afectará negativamente su éxito a largo plazo”, afirmó Armstrong-Barnes de HPE. “Deben adoptar un enfoque integral de extremo a extremo en todo el ciclo de vida de la IA para optimizar la interoperabilidad e identificar mejor los riesgos y oportunidades”.
