Los proyectos con Inteligencia Artificial se duplicarán para el 2020
- julio 22 2019
Según Garnet, se acelerarán las implementaciones de proyectos con IA para el próximo año.
Casi el 60% de las empresas ya han desplegado proyectos de IA, dice el estudio.
Está previsto que el número de proyectos impulsados con Inteligencia Artificial (IA) aumente vertiginosamente. Según una reciente encuesta de Gartner, los proyectos desarrollados con Inteligencia Artificial seguirán avanzando, esperando que se dupliquen para el 2020.
Según la encuesta de la consultora internacional, los motores clave del incremento en los proyectos con Inteligencia Artificial son la mejora de la experiencia del cliente (CX) y la automatización de procesos.
“Vemos una aceleración sustancial en la adopción e implementación de Inteligencia Artificial“, dice el vicepresidente de investigación de Gartner, Jim Hare “El número creciente de proyectos con IA significa que las empresas pueden necesitar reorganizarse internamente para asegurarse de que dichos proyectos cuenten con el personal y los fondos adecuados. Una buena práctica es establecer un Centro de Excelencia de IA, para distribuir habilidades, obtener fondos, establecer prioridades y compartir las mejores prácticas de la mejor manera posible”.
La adopción de proyectos con IA en las organizaciones
Gartner encuestó a más de 100 líderes en IT y dirección de negocios, revelando que el 59% ya había desplegado IA en sus organizaciones.
Además, Gartner encontró que las empresas que actualmente trabajan con Inteligencia Artificial tienen un promedio de cuatro proyectos en marcha impulsados con esta tecnología. Pero, los encuestados esperan agregar seis proyectos más en los próximos 12 meses y otros 15 en los próximos tres años.
Esto significa que, para el 2022, esas organizaciones estiman tener implementados un promedio de 35 proyectos de IA o Machine Learning (ML).
Los desafíos adoptando proyectos con IA en la empresa
Para los encuestados, los principales desafíos a la hora de adoptar IA fueron: la falta de habilidades (56%), la comprensión de los casos de uso de IA (42%) y las inquietudes con respecto al alcance o la calidad de los datos (34%).
Continuando con la evaluación del estudio, Jim Hare recalcó: “Encontrar las habilidades adecuadas en el personal de la empresa es una preocupación importante cuando se trata de tecnologías avanzadas. Se puede abordar estas brechas utilizando proveedores de servicios especializados, asociándose con universidades y estableciendo programas de formación para los empleados existentes.”
Jim Hare también señaló la importancia de la calidad de los datos: “Sin embargo, establecer una base de administración de datos sólida no es algo que se pueda improvisar. La calidad de los datos es fundamental para brindar una información precisa, generar confianza y reducir el sesgo. La preparación de los datos debe ser una de las principales preocupaciones para todos los proyectos de Inteligencia Artificial”.
¿Cómo medir los éxitos en los proyectos de Inteligencia Artificial?
La encuesta de la consultora muestra que la mayor parte de las organizaciones utilizan la eficiencia como una medida de éxito objetivo. Gartner Whit Andrews, vicepresidente y analista de Gartner, terminó señalando: “El uso de los objetivos de eficiencia como una forma de mostrar valor, es más frecuente en las organizaciones que dicen ser conservadoras o generales en sus perfiles de adopción. Las compañías que dicen ser agresivas en las estrategias de adopción son más propensas a indicar que buscaban mejoras en el compromiso del cliente“.
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