Gráficos: Adopción Global de Inteligencia Artificial en 2023
Gráficos: Adopción Global de Inteligencia Artificial en 2023
Los datos sugieren que el crecimiento en la adopción empresarial de la inteligencia artificial se debe a la implementación generalizada por parte de los primeros adoptantes, pero aún existen barreras.
🚀 Qué tal queridísimos, hoy nos toca analizar los resultados del nuevo índice de adopción de la Inteligencia Artificial a nivel global entregado por IBM.
Para hacer esto, analizaremos seis áreas claves con resultados entregados en el reporte que a mi parecer te pueden ser de mucha ayuda para conversar internamente en tu empresa o bien propulsar decisiones en este nuevo año.
Adopción Global y Exploración de tecnologías con Inteligencia Artificial en Empresas
Planes de inversión en Inteligencia artificial para los próximos 12 meses
Principales barreras que detienen la adopción de inteligencia artificial en las empresas
Temas relevantes en torno a la confianza corporativa en el uso de inteligencia artificial
Principales factores que están ayudando en la adopción de Inteligencia Artificial en las empresas
Tipos de aplicaciones y automatizaciones más comunes en las empresas
Si tienes una recomendación sobre el contenido o te gustaría profundizar en alguno de los siguientes párrafos, siéntete libre de contactarme por LinkedIn o Correo y conversamos, me encantaría conocer tus ideas.
Adopción Global y Exploración de tecnologías con Inteligencia Artificial en Empresas
El gráfico muestra la adopción y exploración de la inteligencia artificial (IA) por país.
Podemos ver dos tipos de puntos en el gráfico: los puntos azules representan los países que están explorando la IA, lo que significa que están investigando y probando la IA, pero no necesariamente la han implementado ampliamente en aplicaciones prácticas.
Los puntos púrpura representan los países que están desplegando la IA, lo que significa que están aplicando la IA en escenarios del mundo real y obteniendo beneficios tangibles de ella.
La altura de cada punto en el gráfico corresponde al porcentaje de adopción o exploración. Por ejemplo, un punto más alto indica un mayor porcentaje de empresas o entidades dentro de ese país que están adoptando o explorando la IA.
Algunos puntos clave que podemos inferir del gráfico son:
Variedad en la adopción y exploración: No hay un estándar global uniforme para la adopción de la IA. Algunos países están mucho más avanzados que otros.
La exploración precede a la adopción: Generalmente, parece que los países comienzan explorando la IA antes de desplegarla a gran escala.
Diversas velocidades de adopción: Algunos países tienen un porcentaje mucho más alto de adopción que otros, lo que podría deberse a factores como la inversión en tecnología, la infraestructura disponible y las políticas gubernamentales.
Líderes en adopción de IA: Si miramos específicamente los puntos púrpura, podemos identificar qué países están liderando en términos de implementación práctica de la IA.
Este gráfico es útil para entender cómo diferentes países están abordando la tecnología de IA. Los que están más arriba en el eje de despliegue de IA probablemente estén viendo más beneficios económicos y de eficiencia, mientras que los que aún están en la fase de exploración podrían estar preparándose para futuras implementaciones.
En términos de política y economía, los países que adoptan rápidamente la IA pueden tener una ventaja competitiva en el mercado global, mientras que aquellos que se quedan atrás podrían enfrentar desafíos para mantenerse al día con la innovación tecnológica.
Si comparamos el gráfico con los resultados del mismo índice pero en 2022, podemos inferir que:
Australia: Parece haber un aumento tanto en la exploración como en la implementación de IA.
Canadá: Muestra un incremento modesto en la exploración y un aumento en la implementación.
China: Ha habido un aumento significativo en la implementación y un cambio menor en la exploración.
Francia: Se nota un ligero aumento en la exploración y en la implementación de IA.
Alemania: Similar a Francia, con incrementos en ambos aspectos.
India: Presenta aumentos tanto en la exploración como en la implementación.
Italia: Hay un aumento en la implementación, mientras que la exploración parece haberse mantenido igual o aumentado ligeramente.
América Latina: Exhibe un aumento en la implementación.
Singapur: Muestra aumentos en ambos aspectos, aunque el cambio en la implementación parece ser más pronunciado.
Corea del Sur: Incremento en la implementación, con un cambio menor en la exploración.
España: Aumento en la implementación y posible aumento en la exploración.
Emiratos Árabes Unidos (UAE): Incremento en ambos aspectos, siendo más notable en la implementación.
Reino Unido (UK): Incremento en la implementación y exploración.
Estados Unidos (US): Aumento en la implementación, con un pequeño cambio en la exploración.
Global: A nivel global, hay un aumento en la implementación de IA, con un aumento ligeramente menos pronunciado en la exploración.
Planes de inversión en Inteligencia artificial para los próximos 12 meses
Esta imagen presenta un gráfico de puntos que muestra cómo las empresas planean invertir en inteligencia artificial (IA) en los próximos 12 meses. Los porcentajes asignados a cada categoría de inversión representan una parte del presupuesto o enfoque estratégico que las empresas están considerando para diferentes áreas relacionadas con la IA.
Podemos inferir lo siguiente:
1. 44% en Investigación y Desarrollo: La mayor inversión planificada es en I+D, lo que sugiere que las empresas están interesadas en desarrollar nuevas tecnologías de IA o mejorar las existentes. Esto implica un enfoque en la innovación y en el avance de las capacidades internas de la IA.
2. 39% en Reskilling/Desarrollo de la Fuerza Laboral: Casi igual de importante es la inversión en la capacitación y el desarrollo de los empleados actuales para que puedan trabajar efectivamente con la IA. Esto incluye enseñarles nuevas habilidades (reskilling) o mejorar sus habilidades actuales (upskilling) para manejar las nuevas tareas que la IA traerá o bien aquellas que deberán ejecutar en conjunto.
3. 38% en Construir Soluciones Propias de IA: Esta inversión indica que las empresas quieren desarrollar sus propias soluciones personalizadas de IA en lugar de depender de soluciones externas. Esto podría ser para mantener una ventaja competitiva o para adaptarse mejor a sus necesidades específicas.
4. 33% en Aumentar Tareas Humanas con Mano de Obra Digital: Una parte significativa también planea usar la IA para complementar el trabajo humano, utilizando "trabajadores digitales" para mejorar la productividad y eficiencia en tareas específicas, probablemente aquellas que son repetitivas o que pueden ser mejoradas con la asistencia de la IA.
5. 32% en Aplicaciones de IA "Listas para Usar": La menor inversión se destina a aplicaciones de IA que ya están disponibles en el mercado (off-the-shelf). Estas aplicaciones pueden ser utilizadas directamente sin desarrollo adicional, lo que sugiere que una parte de las empresas busca soluciones rápidas y menos costosas para adoptar la IA.
En resumen, el gráfico muestra un enfoque equilibrado entre desarrollar nuevas capacidades de IA y mejorar la capacidad de los empleados para trabajar con la tecnología, con una tendencia ligeramente menor hacia la compra de soluciones ya hechas. Esto refleja una visión estratégica donde las empresas no solo quieren adoptar la IA, sino también ser innovadoras y líderes en su aplicación.
Principales barreras que detienen la adopción de inteligencia artificial en las empresas
La imagen que detalla los principales obstáculos que las empresas enfrentan para la adopción exitosa de la inteligencia artificial (IA). Cada punto representa una barrera específica y está acompañado de un porcentaje que indica la proporción de encuestados que consideran que es un problema significativo. Aquí están los obstáculos listados:
33% - Habilidades y experiencia limitadas en IA: La barrera más citada es la falta de habilidades y conocimientos técnicos en IA. Esto sugiere que las empresas están luchando por encontrar o desarrollar el talento necesario para implementar y mantener soluciones de IA.
25% - Demasiada complejidad de datos: Este punto indica que las empresas encuentran desafiante manejar y procesar la gran cantidad de datos necesarios para la IA, lo cual puede incluir la limpieza de datos, la estructuración adecuada y la extracción de información valiosa.
23% - Preocupaciones éticas: Un porcentaje significativo de encuestados identifica la ética como un problema clave, lo que puede abarcar desde el sesgo en los algoritmos hasta preocupaciones sobre privacidad y el impacto de la IA en la sociedad.
22% - Proyectos demasiado difíciles de integrar y escalar: La dificultad para integrar proyectos de IA en las operaciones existentes y escalarlos adecuadamente es otro obstáculo considerable para las empresas, señalando desafíos en la adaptación de la infraestructura actual y la gestión del cambio.
21% - Alto precio: Finalmente, el costo de adoptar IA es visto como un impedimento por más del 20% de los encuestados. Esto puede referirse al gasto asociado con el desarrollo o la compra de tecnología de IA, así como con la capacitación y el soporte continuo.
La formación y contratación de personal calificado, la gestión de datos, la consideración de factores éticos, y la integración y escalabilidad son componentes críticos de una estrategia de IA efectiva. Además, el aspecto financiero siempre es una consideración importante, ya que las inversiones en IA pueden ser sustanciales.
Temas relevantes en torno a la confianza corporativa en el uso de inteligencia artificial
El gráfico ilustra las diferentes medidas que las empresas están tomando para construir una inteligencia artificial (IA) confiable. Aquí están los puntos clave:
44% - Desarrollo de políticas éticas de IA: La mayor proporción de empresas está enfocada en establecer políticas que aseguren que la IA se utilice de manera ética, lo que implica considerar los impactos sociales y morales de la tecnología.
44% - Salvaguardar la privacidad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida: Este punto está empatado en importancia con el desarrollo de políticas éticas, destacando la preocupación de las empresas por proteger la privacidad de los datos en todas las etapas del uso de la IA, desde la recopilación hasta el procesamiento y almacenamiento de datos.
41% - Asegurar que podamos explicar las decisiones impulsadas por la IA: Conocido como la "explicabilidad" de la IA, un porcentaje significativo de empresas está tomando medidas para asegurarse de que puedan explicar cómo las decisiones fueron tomadas por los sistemas de IA, lo cual es fundamental para la confianza y la transparencia.
38% - Protección contra amenazas adversarias y posibles incursiones para mantener los sistemas saludables: Las empresas están invirtiendo en seguridad para proteger los sistemas de IA de ataques maliciosos que podrían manipular su funcionamiento o robar datos sensibles.
37% - Seguimiento del origen de los datos, cambios en los datos y versiones del modelo: Esto incluye la gestión de la procedencia de los datos y el mantenimiento de registros detallados de cómo los datos y los modelos de IA cambian con el tiempo, lo cual es clave para la integridad y la trazabilidad.
32% - Seguimiento de las variaciones en el rendimiento/modelo drift: Una preocupación importante es asegurarse de que los modelos de IA sigan siendo precisos y efectivos con el tiempo, lo que requiere monitorear su rendimiento y actualizarlos según sea necesario.
27% - Reducción del sesgo no intencionado: Las empresas están trabajando para identificar y minimizar los sesgos en los algoritmos de IA, lo que es crucial para evitar discriminación y asegurar la equidad en las decisiones automáticas.
Este gráfico subraya la importancia de la confiabilidad y la ética en el desarrollo y la implementación de la IA, con un enfoque en la transparencia, la seguridad y la justicia. Aunque las empresas están tomando medidas significativas, también se reconoce que aún se necesita más progreso para alcanzar una adopción exitosa y ética de la IA.
Principales factores que están ayudando en la adopción de Inteligencia Artificial en las empresas
El gráfico proporciona información sobre los principales factores que impulsan la adopción de la inteligencia artificial (IA) en las organizaciones. :
45% - Avances en IA haciéndola más accesible: Este es el factor más influyente, lo que sugiere que a medida que la IA se vuelve más avanzada y fácil de usar, más organizaciones están dispuestas a adoptarla. La accesibilidad puede referirse tanto a la usabilidad de la IA como a la reducción de costos y la disponibilidad de recursos educativos.
42% - Necesidad de reducir costos y automatizar procesos clave: Un factor significativo es la necesidad de eficiencia operativa. Las organizaciones buscan la IA para automatizar procesos que tradicionalmente requerían mucho tiempo y recursos, con el objetivo de reducir costos.
37% - Cantidad creciente de IA integrada en aplicaciones comerciales estándar listas para usar: Con la IA cada vez más integrada en productos de software que las empresas ya utilizan, la barrera para la adopción es más baja, lo que facilita a las empresas incorporar la IA en sus operaciones.
31% - Presión competitiva: Las organizaciones sienten la necesidad de adoptar la IA debido a la presión del mercado y la competencia, lo que las lleva a buscar ventajas competitivas a través de la tecnología.
26% - Directivas del liderazgo: Las decisiones estratégicas y el apoyo del liderazgo son también factores importantes, ya que las directivas de los líderes pueden priorizar la adopción de la IA y asignar recursos para su implementación.
Estos factores ilustran un panorama donde la combinación de avances tecnológicos, presiones económicas y estrategias competitivas están empujando a las empresas hacia la adopción de la IA.
Tipos de aplicaciones y automatizaciones más comunes en las empresas
El gráfico muestra las aplicaciones más comunes de la IA y la automatización en las empresas:
33% - Automatización de Procesos de TI: La automatización de los procesos de tecnología de la información es la aplicación más común, lo que incluye la gestión de redes, soporte de sistemas y mantenimiento de infraestructura mediante IA.
26% - Seguridad y Detección de Amenazas: Un cuarto de las empresas utiliza IA para la seguridad y la detección de amenazas, lo que sugiere que la IA juega un papel importante en la identificación y prevención de posibles ciberataques y brechas de seguridad.
25% - Monitorización de IA o gobernanza: Esto implica el uso de IA para monitorear el rendimiento y la eficacia de otros sistemas de IA dentro de la empresa, asegurando que se adhieran a las normativas y políticas.
24% - Automatización del procesamiento, comprensión y flujo de documentos: Las empresas están empleando IA para gestionar y procesar documentos, lo que puede incluir la clasificación de documentos, la extracción de información y la gestión de flujos de trabajo.
24% - Análisis de Negocios o Inteligencia Empresarial: La IA también se utiliza para analizar datos y proporcionar insights que pueden ayudar en la toma de decisiones estratégicas.
23% - Automatización del servicio de autoayuda para clientes o empleados: La IA está facilitando la automatización de respuestas y acciones en plataformas de servicio al cliente y recursos humanos, permitiendo a usuarios encontrar soluciones sin intervención humana.
22% - Automatización de procesos empresariales: Esta categoría se refiere a la automatización de procesos más generales dentro de la empresa, como podrían ser la logística, la adquisición o la administración.
Notas al cierre
El análisis conjunto proporciona una imagen holística de la adopción y la percepción de la IA en el entorno empresarial. Las empresas están invirtiendo en IA principalmente para innovar, mejorar la eficiencia y mantener la competitividad.
La investigación y el desarrollo, así como la capacitación de la fuerza laboral, son prioridades de inversión, reflejando la necesidad de construir una base sólida de conocimientos y habilidades en IA.
Los obstáculos para la adopción de la IA incluyen la falta de habilidades técnicas, la complejidad de los datos y las preocupaciones éticas, destacando la importancia de la confianza y la integridad en el uso de la IA.
A pesar de estos desafíos, las organizaciones están avanzando en la incorporación de la IA en aplicaciones prácticas como la seguridad, el análisis de negocios y la automatización de procesos de TI y de documentos.
En resumen, el análisis pinta un panorama de un compromiso creciente con la IA, impulsado tanto por factores de mercado como por avances tecnológicos, con un reconocimiento claro de los desafíos que deben superarse para lograr una integración exitosa y ética de la IA en las operaciones empresariales.
Si quieres acceder al reporte por completo, lo puedes revisar en el siguiente link