Inteligencia Artificial y Machine Learning, alta prioridad para las empresas

62% de los participantes en una encuesta afirmó que la Inteligencia Artificial y Machine Learning es una alta prioridad para su organización.

 |   mayo 20, 2022
Inteligencia Artificial y Machine Learning, alta prioridad para las empresas

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En un texto previo repasamos el Informe anual de investigación de Inteligencia Artificial/Machine Learning 2022 de la firma especializada en computación en la nube Rackspace.

La empresa destacó que el 62% de los encuestados afirmó que la IA/ML es una alta prioridad para su organización.

También destacó los modos en que esas herramientas ayudan al crecimiento y posicionamiento de las empresas.

  • Realizar predicciones lógicas que mejoran las ganancias
  • Crear una experiencia más personalizada para el cliente
  • Identificar fraude en tiempo real

Los participantes de esa encuesta mencionaron aplicaciones de uso específico como el reconocimiento de video por computadora, el reconocimiento facial y la automatización, así como aplicaciones de CRM, como las formas más importantes en las que la IA/ML ayudará a sus empresas.

Los porcentajes se dividieron de la siguiente manera:

  • 78% – Reconocimiento de imagen/video por computadora / Moderación automatizada de contenido del usuario
  • 77% – Gestión de relaciones con los clientes
  • 76% – Reconocimiento facial / Automatización de logística/ Manufactura / Procesamiento automatizado de documentos / Chatbots interactivos
  • 75% – Vehículos autónomos
  • 74% – Pronóstico financiero/minería de información / Aplicaciones biomédicas
  • 73% – Personalización/recomendación para usuarios Interfaces de control por voz
  • 70% – Mantenimiento predictivo/monitoreo industrial

Sin embargo, los autores del reporte aseguraron que existen más beneficios de IA/ML por aprovechar.

Casi tres cuartas partes (72 %) de los encuestados afirmaron haber obtenido beneficios sustanciales a partir de la IA/ML.

Innovación por medio de la Inteligencia Artificial y Machine Learning

Los encuestados se mostraron optimistas en cuanto a que la IA/ML tiene el poder de impulsar mejoras adicionales, incluyendo la innovación y en el desempeño/funcionalidad de los productos.

Además, la encuesta indicó que actualmente la IA/ML se percibe como la tecnología más importante (64%) para la estrategia empresarial. Esto explica por qué se observan cada vez más organizaciones aumentando sus presupuestos generales para esos rubros.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

Más de las tres cuartas partes de los encuestados (78 %) dijeron medir el rendimiento de la inversión de las iniciativas de IA/ML en sus empresas. Pero el 36 % de las organizaciones señalaron que medir y demostrar el valor empresarial de esas herramientas es el desafío más común.

Al evaluar el éxito o el fracaso de los proyectos de IA/ML, el 60 % de los encuestados considera el crecimiento de los ingresos como uno de los indicadores principales.

¿Cómo medir las ventajas de la Inteligencia Artificial y Machine Learning?

Probablemente, las medidas monetarias llegan a lo más alto porque las métricas como la mejora de los procesos y el tiempo para obtener información son más difíciles de calcular.

Estos fueron los KPIs más usados por los encuestados:

  • 60% – Crecimiento de ingresos
  • 55% – Ahorro de costos
  • 54% – Márgenes de ganancia
  • 51% – Satisfacción del cliente
  • 44% – Mejora / Automatización de procesos
  • 41% – Nuevos productos
  • 41% – Diferenciación del mercado
  • 38% – Tiempo de obtener beneficios
  • 36% – Tiempo de llegada al mercado
  • 18% – Tiempo para obtener información

Los encuestados identificaron tres obstáculos principales para las organizaciones en su recorrido hacia la IA/ML.

  • 44% – Obstáculos por tecnologías heredadas
  • 41% – Dificultad para identificar el retorno de la inversión
  • 15% – Falta de habilidades/personal

Además, hubo un aumento del 9 % en las dificultades para alinear las estrategias de IA/ML con
las del negocio, lo que indica que muchos procesos se vieron interrumpidos durante el
último año debido a una estrategia deficiente.

Obtener el apoyo de la organización y lograr un consenso sobre los entregables, los logros y el cronograma es esencial para mantener los proyectos encaminados y comprometidos con la empresa.

Acciones para obtener beneficios de la Inteligencia Artificial y Machine Learning

El reporte concluyó con un repaso sobre las implicaciones para las empresas que están empezando o tienen dificultades para implementar incitativas de IA/ML.

“Estos datos les dan una perspectiva interior de los potenciales beneficios y obstáculos. Al observar los resultados, se diferencian tres medidas de acción”:

1. La estrategia debe ser primordial: ante la ausencia de un destino sólido y la aceptación de la organización, su camino hacia la IA y el machine learning podría desperdiciar mucho dinero y recursos, y nunca llegar a estar listo para la producción.

Comience por reunir a las principales partes interesadas, luego presente un caso de negocio sólido y logre consenso sobre los resultados, los hitos y los plazos para mantener su proyecto en marcha.

2. Abordar la calidad de los datos: un programa de IA y machine learning requiere de datos limpios e integrados.

El primer paso en un programa exitoso de IA y machine learning es limpiar sus datos, lo que incluye establecer definiciones, eliminar silos de datos, establecer un control y alinear los procesos comerciales.

3. Concentrarse en capacitar al talento: los encuestados mencionaron constantemente la falta de comprensión y el perfeccionamiento del talento como preocupaciones.

Un enfoque específico sobre la mejora de las habilidades y la capacitación interna mejorará la comprensión de la IA/ML.

Evalúe los actuales esfuerzos de capacitación de su empresa y el talento ya implementado para determinar si puede cumplir con los roles o si necesita acceder a capacitación externa, aumentar la asistencia a conferencias/eventos y recomendar cursos/lecturas en línea.

THE LOGISTICS WORLD


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Carlos Juárez

Licenciado en Periodismo con más de 15 años de experiencia reporteril. Cubro fuentes mundiales, de economía y negocios para THE LOGISTICS WORLD. Colaborador en UnoTV y Crítico de cine y cultura en Gaio Ninja y Grupo Fórmula Yucatán.


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