El siguiente es un extracto de nuestro informe técnico, «Guía ejecutiva para inversiones en IA en 2025»:
La adopción de la IA en las empresas está aumentando de forma constante, y se prevé que la adopción de GenAI se duplique para finales de 2025. Según la encuesta de Gartner a directores de informática y ejecutivos tecnológicos de 2025, el 37 % de las empresas ya ha implementado soluciones GenAI y otro 35 % tiene previsto hacerlo durante el próximo año.
Sin embargo, a pesar del creciente interés por la IA, las empresas se enfrentan a importantes retos a la hora de ampliar la adopción de la IA más allá de los proyectos piloto y lograr un valor empresarial tangible. La encuesta revela que la tasa de conversión de los proyectos piloto de GenAI en implementaciones a nivel de producción es inferior al 50 %. Esta brecha pone de relieve las dificultades que encuentran las organizaciones para pasar de la experimentación a la implementación a gran escala.
Entre los retos comunes a la hora de ampliar la adopción de la IA se incluyen:
1. Falta de objetivos empresariales cuantificables.
Muchas organizaciones tienen dificultades para definir objetivos empresariales específicos y cuantificables para sus iniciativas de IA, lo que dificulta evaluar el éxito y demostrar el retorno de la inversión (ROI).
2. Retos relacionados con la gestión de datos y conocimientos
El acceso, la integración y la preparación de datos de alta calidad para los modelos de IA siguen siendo un obstáculo importante. Las empresas con sólidas capacidades de gestión de datos y conocimientos tienden a alcanzar mayores índices de éxito en materia de IA.
3. Escasez de expertos en IA
La escasez de profesionales cualificados en IA dificulta el desarrollo, la implementación y la gestión de soluciones de IA, lo que ralentiza los esfuerzos de adopción y ampliación.
4. Elegir al socio de IA equivocado
Elegir al socio de IA equivocado puede limitar mucho el crecimiento y el impacto real. Un socio que no sea el adecuado puede no tener la experiencia necesaria para convertir los proyectos piloto de IA en producción, lo que puede hacer que las iniciativas se estanquen y no se aproveche todo el potencial.
5. Resistencia organizativa al cambio
La integración de la IA en los flujos de trabajo y procesos existentes a menudo se enfrenta a la resistencia de los empleados, que temen la pérdida de puestos de trabajo o la interrupción de sus tareas, lo que dificulta su adopción generalizada.
Para superar estos retos y aprovechar todo el potencial de la IA, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico con una hoja de ruta bien definida y unos objetivos empresariales claros. Esto incluye la creación de centros de excelencia en IA (CoE), el desarrollo de estrategias integrales de IA, la inversión en infraestructura y gobernanza de datos, el fomento de la alfabetización en IA en toda la organización y el enfoque en la mejora continua mediante la actualización y el perfeccionamiento periódicos de los modelos de IA.
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