2023 fue un año decisivo, ya que la inteligencia artificial generativa se convirtió en un fenómeno de masas, impulsada en gran medida por el éxito de ChatGPT. Ahora, al entrar en 2024, las organizaciones buscan integrar la inteligencia artificial generativa en sus flujos de trabajo para aprovechar todo su potencial empresarial.
Sin embargo, una reciente encuesta de Forrester Consulting a 220 tomadores de decisiones en inteligencia artificial en empresas de América del Norte revela preocupaciones persistentes sobre los riesgos de la inteligencia artificial generativa y las barreras que dificultan una adopción más amplia.
Superando Obstáculos Principales
La encuesta destaca obstáculos significativos para la operacionalización de la inteligencia artificial generativa, incluyendo desafíos comunes como las alucinaciones. Estos problemas mantienen a muchas organizaciones atrapadas en fases de exploración o experimentación, inhibiendo su capacidad para implementar modelos fundamentales para los casos de uso planificados.
Reconociendo el Potencial Transformador de la IA Generativa
A pesar de estos desafíos, las organizaciones de diversos sectores reconocen las capacidades transformadoras de la inteligencia artificial generativa. En la encuesta de Forrester realizada en nombre de Dataiku, el 83% de los encuestados indicó que están explorando o experimentando con inteligencia artificial generativa. Notablemente, más del 60% la consideran críticamente o altamente importante para su estrategia empresarial, con planes de aumentar las inversiones en iniciativas de datos e inteligencia artificial hasta un 10% en el próximo año.
Los líderes empresariales han identificado múltiples aplicaciones para la inteligencia artificial generativa, incluyendo:
- Mejora de experiencias del cliente (64%)
- Desarrollo de productos (59%)
- Análisis de datos de autoservicio (58%)
- Gestión del conocimiento (56%)
La encuesta refleja un creciente entusiasmo por las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial generativa, con los encuestados anticipando mejoras en la oferta y eficiencias operativas en los próximos dos años.
Persisten Desafíos para la Implementación
A pesar del optimismo, persisten obstáculos significativos para una adopción efectiva de la inteligencia artificial generativa. Los desafíos clave incluyen posibles violaciones de leyes de protección de datos y privacidad (31%) y la necesidad de habilidades y gobernanza mejoradas (31%) para navegar las complejidades de esta tecnología. Además, más del 50% de los líderes señalaron los riesgos de sesgos y alucinaciones que podrían comprometer la calidad de los resultados.
Estos riesgos se ven agravados por la infraestructura insuficiente para la inteligencia artificial generativa. La encuesta identificó la falta de infraestructura de datos como la principal barrera, con un 35% de los encuestados citando dificultades en el consumo, almacenamiento y compartición de datos. También se reportaron inconvenientes al integrar con sistemas existentes (35%) y limitaciones computacionales (27%).
Otras barreras mencionadas incluyen mecanismos de gobernanza (35%), interpretabilidad y explicabilidad de la IA (25%), brechas de habilidades (31%) y escalabilidad de modelos.
Soluciones Propuestas para los Desafíos
Para superar estos obstáculos de implementación, las organizaciones deberían adoptar enfoques colaborativos que aprovechen plataformas de inteligencia artificial que ofrezcan soluciones empaquetadas para un desarrollo acelerado, integración fluida y marcos de gobernanza sólidos.
Según McKinsey, la inteligencia artificial generativa tiene el potencial de añadir entre $2.6 billones y $4.4 billones a las ganancias anuales corporativas a nivel global, siendo el mayor impacto esperado en los sectores bancario, de alta tecnología y ciencias de la vida.
Clasificación
