Nueva investigación revela que, aunque la mayoría de las empresas (90%) están adoptando la inteligencia artificial (IA), la infraestructura obsoleta y la falta de habilidades están impidiendo que aprovechen sus beneficios. Una encuesta de Cloudera a 600 líderes de TI de EE. UU., EMEA y APAC destacó los desafíos y casos de uso comunes de la IA en los negocios, incluyendo la desconexión entre las promesas de productividad y la realidad.
El informe de Cloudera indica que muchas organizaciones tienen dificultades para implementar la IA de manera efectiva, citando preocupaciones sobre riesgos de seguridad y cumplimiento (74%), capacitación o talento insuficiente (38%) y altos costos (26%).
Las empresas están luchando para adoptar la IA de manera efectiva
El estudio es uno de muchos que reconocen la importancia de una base de datos sólida para el despliegue de la IA. Una abrumadora mayoría (94%) de los encuestados confía en sus datos, sin embargo, más de la mitad (55%) expresó una gran frustración al acceder a ellos.
Problemas como conjuntos de datos contradictorios (49%), dificultad para gobernar datos en varias plataformas (36%) y sobrecarga de datos (35%) resaltan la necesidad de una arquitectura más moderna para garantizar que los datos sean accesibles.
El Director de Estrategia de Cloudera, Abhas Ricky, resumió: “Para la mayoría de las empresas, la calidad de sus datos no es buena, está distribuida en varias infraestructuras y no está documentada de manera eficiente, y estamos viendo las consecuencias de eso en los desafíos identificados por la encuesta”.
Con la configuración adecuada, la IA se utiliza comúnmente para mejorar la experiencia del cliente (60%), mejorar la eficiencia operativa (57%) y acelerar los procesos analíticos (51%).
El estudio también señaló el uso más amplio de la inteligencia artificial más allá de las funciones principales de TI, aludiendo a su aceptación generalizada y la esperanza de que la tecnología pueda mejorar la eficiencia en los equipos, particularmente en el servicio al cliente.
Mirando hacia el futuro, Ricky sugiere que las empresas reconsideren cómo ven los datos en el contexto de la IA: “En lugar de llevar los datos a los modelos, las empresas están comenzando a darse cuenta de las ventajas de llevar los modelos de IA a sus datos”.
