Inteligencia artificial: ¿es realmente una prioridad para los negocios? Le contamos

Abr 26, 2023 - by administrador

 Mientras que el 56% de directivos en TI concuerda que el liderazgo debería considerar la IA/ML una prioridad urgente para impulsar los resultados empresariales, el 52% afirma que debería ser una prioridad para retener y atraer talento cualificado.

-          Según Chuck Ros, líder de la industria para alta tecnología de SoftServe, el equipo que se hace cargo de la AI/ML es de vital importancia ya que determinan cómo se alinea la tecnología con la estrategia empresarial, las necesidades del cliente y cómo se monetiza.

-          Para asegurar una estrategia de negocio exitosa, las empresas de software y nativas digitales deben alinearse con los resultados de negocio e invertir en AI/ML como innovación de productos en lugar de proyectos científicos de TI.

 

Bogotá, abril de 2023. Dado la transformación digital, la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado (AI/ML) han sido implementados en el mundo empresarial para potenciar los negocios. Sin embargo, los recientes datos publicados por SoftServe, multinacional líder en desarrollo y consultoría de software, indican una comprensión radicalmente diferente del valor de la AI/ML entre los ejecutivos de las empresas de software y nativas digitales.

 

El interés por esta revolucionaria tecnología ha aumentado con el reciente lanzamiento de herramientas como ChatGPT y el despliegue de Microsoft Bing potenciado por inteligencia artificial. No obstante, la encuesta realizada por SoftServe a casi 600 líderes de TI de nueve países muestra un gran entusiasmo por la IA/ML, pero una considerable decepción con ella.

 

Mientras que el 56% concuerda que el liderazgo debería considerar la IA/ML una prioridad urgente para impulsar los resultados empresariales, el 52% afirma que debería ser una prioridad para retener y atraer talento cualificado. Por el contrario, el 72% de los líderes de TI afirma que su equipo ejecutivo no comprende plenamente las capacidades técnicas de la IA/ML y su potencial para el éxito empresarial. Además, de los encuestados, el 42% afirma que su dirección no está tratando la IA/ML con la urgencia que debería, hasta el punto de que esta inversión vital está cayendo en la lista de prioridades.

 

Lo más preocupante es que el 83% está de acuerdo en que, en los próximos cinco años, los únicos editores de software empresarial y de consumo competitivamente viables serán aquellos que hayan integrado con éxito la funcionalidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado en los productos y en la estrategia empresarial general.

 

"Lo que estamos viendo es una importante brecha digital entre los líderes de las empresas que saben poco sobre cómo monetizar AI/ML y los equipos encargados de implementarlo", expresó Chuck Ros, líder de éxito de la industria para alta tecnología de SoftServe. "El equipo que se hace cargo de la AI/ML en las empresas de software y nativas digitales es de vital importancia. Esto determina cómo se alinea la tecnología con la estrategia empresarial, las necesidades del cliente y cómo se monetiza. Para la mayoría de este tipo de empresas la AI/ML todavía se encuentra en su interior, lo que indica que muchos ejecutivos no están seguros de su capacidad para transformar los productos, los servicios y el valor entregado a los clientes”.

 

El informe, el cual tuvo en cuenta las opiniones de vicepresidentes de TI, directores de información, directores de datos y directores de tecnología de Norteamérica y Europa, destaca que:

  • El 98% considera que la inversión en IA/ML es una prioridad, pero el 42% cree que sus directivos no dan suficiente urgencia a estas inversiones en IA/ML.
  • Las tres razones principales por las que las inversiones no alcanzan las expectativas son por la falta de talento o competencias (39%), financiación inadecuada o insuficiente (38%) o por la falta de integración empresarial (36%).
  • Casi tres de cada diez (29%) afirman que su organización está muy poco o nada preparada para gestionar datos y entrenar plataformas de IA/ML.
  • Casi todas (96%) están menos que totalmente preparadas.
  • Cuando se trata de la estrategia de inteligencia artificial en productos y funciones, la presión procede más de la dirección (53%) y de los miembros del consejo de administración (47%) que de los clientes.

 

Frente a estas conclusiones, SoftServe cree que hay dos acciones críticas que las empresas de software y nativas digitales deben tomar ahora para asegurar una estrategia de negocio exitosa y su longevidad: Por un lado, deben alinearse con los resultados de negocio y, aunque suene obvio, es sorprendentemente una de las barreras más significativas para el éxito. Desde la estrategia organizativa hasta los resultados empresariales, la falta de alineación perpetúa las iniciativas fortuitas, poniendo en peligro tanto la reputación de las TI como la de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado (AI/ML). En primer lugar, la dirección debe comprender mejor las mejores aplicaciones y casos de uso de la tecnología. Después, una vez implementada, la organización debe centrarse en el resultado: un aumento de los ingresos derivado de la monetización eficaz de esta tecnología crucial.

 

Por otro lado, la propiedad influye en los resultados. Los datos demuestran que las inversiones en IA/ML están muy por debajo de las expectativas. Estas inversiones deben gestionarse como innovación de productos en lugar de proyectos científicos de TI para calmar a programadores curiosos o consejos de administración exigentes. Para que la IA/ML tenga éxito dentro de los proveedores de software independiente (ISV), la propiedad debe pasar de TI a la gestión de productos, garantizando que el valor total de sus capacidades reciba el mismo rigor de desarrollo que el valor y experiencia del cliente.

 

Descargue aquí el libro electrónico para conocer más a fondo cómo las empresas de software y nativas digitales deben integrar rápidamente las funciones de IA/ML para competir y crecer.

 

 

Fuente de redaccion SoftServe

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