El camino hacia la madurez de la IA – Informe LXT 2023

Hoy en día, las empresas impulsadas por la innovación están invirtiendo importantes recursos en sistemas de inteligencia artificial (IA) para avanzar en su camino hacia la madurez de la IA. Según IDC, se espera que el gasto mundial en sistemas centrados en la IA supere los 300.000 millones de dólares para 2026, en comparación con los 118.000 millones de dólares en 2022.

En el pasado, los sistemas de IA fallaban con más frecuencia debido a la falta de madurez en los procesos. Alrededor del 60-80% de los proyectos de IA fallaban debido a una planificación deficiente, falta de experiencia, gestión de datos inadecuada o problemas de ética y equidad. Pero, con cada año que pasa, este número está mejorando.

Hoy en día, en promedio, la tasa de fracaso de los proyectos de IA ha disminuido a 46%, según el último informe de LXT. La probabilidad de fracaso de la IA se reduce aún más a 36% a medida que una empresa avanza en su camino hacia la madurez de la IA.

Exploraremos más a fondo el camino de una organización hacia la madurez de la IA, los diferentes modelos y marcos que puede emplear y los principales impulsores comerciales para construir una estrategia de IA efectiva.

¿Qué es la madurez de la IA?

La madurez de la IA se refiere al nivel de avance y sofisticación que una empresa ha logrado al adoptar, implementar y ampliar tecnologías habilitadas por la IA para mejorar sus procesos comerciales, productos o servicios.

Según el informe de madurez de la IA de LXT 2023, el 48% de las organizaciones medianas y grandes de EE. UU. han alcanzado niveles más altos de madurez de la IA (que se discuten a continuación), lo que representa un aumento del 8% con respecto a los resultados de la encuesta del año anterior, mientras que el 52% de las organizaciones están experimentando activamente con la IA.

El informe sugiere que el trabajo más prometedor se ha realizado en los dominios de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y reconocimiento de voz – subcategorías de la IA – ya que tenían la mayor cantidad de soluciones desplegadas en diferentes industrias.

Además, la industria de fabricación y cadena de suministro tiene la tasa de fracaso de proyectos de IA más baja (29%), mientras que la industria de comercio minorista y comercio electrónico tiene la más alta (52%).

Explorando diferentes modelos de madurez de la IA

Por lo general, las organizaciones impulsadas por la IA desarrollan modelos de madurez de la IA adaptados a sus necesidades comerciales. Sin embargo, la idea subyacente de la madurez remains consistente en todos los modelos, centrada en desarrollar capacidades relacionadas con la IA para lograr un rendimiento comercial óptimo.

Algunos modelos de madurez destacados han sido desarrollados por Gartner, IBM y Microsoft. Pueden servir como orientación para las organizaciones en su camino hacia la adopción de la IA.

Exploraremos brevemente los modelos de madurez de la IA de Gartner y IBM a continuación.

Modelo de madurez de la IA de Gartner

Gartner tiene un modelo de madurez de la IA de 5 niveles que las empresas pueden utilizar para evaluar sus niveles de madurez. Analicémoslos a continuación.

Ilustración del modelo de madurez de la IA de Gartner. Fuente: Informe de LXT 2023

• Nivel 1 – Conocimiento: Las organizaciones en este nivel comienzan a discutir posibles soluciones de IA. Pero, no hay proyectos piloto o experimentos en marcha para probar la viabilidad de estas soluciones en este nivel.
• Nivel 2 – Activo: Las organizaciones están en las etapas iniciales de experimentación y proyectos piloto de IA.
• Nivel 3 – Operativo: Las organizaciones en este nivel han tomado medidas concretas hacia la adopción de la IA, incluyendo el traslado de al menos un proyecto de IA a producción.
• Nivel 4 – Sistemático: Las organizaciones en este nivel utilizan la IA para la mayoría de sus procesos digitales. Además, las aplicaciones impulsadas por la IA facilitan la interacción productiva dentro y fuera de la organización.
• Nivel 5 – Transformacional: Las organizaciones han adoptado la IA como una parte inherente de sus flujos de trabajo comerciales.

Según este modelo, las empresas comienzan a lograr la madurez de la IA a partir del nivel 3 en adelante.

Marco de madurez de la IA de IBM

IBM ha desarrollado su propia terminología y criterios únicos para evaluar la madurez de las soluciones de IA. Las tres fases del marco de madurez de la IA de IBM incluyen:

Fases del marco de madurez de la IA de IBM

• Plata: En este nivel de capacidad de IA, las empresas exploran herramientas y tecnologías relevantes para prepararse para la adopción de la IA. También incluye la comprensión del impacto de la IA en el negocio, la preparación de datos y otros factores comerciales relacionados con la IA.
• Oro: En este nivel, las organizaciones logran una ventaja competitiva al entregar un resultado comercial significativo a través de la IA. Esta capacidad de IA proporciona recomendaciones y explicaciones respaldadas por datos, es usable por los usuarios de la línea de negocio y demuestra una buena higiene de datos y automatización.
• Platino: Esta capacidad de IA sofisticada es sostenible para flujos de trabajo críticos de la misión. Se adapta a los datos de usuario entrantes y proporciona explicaciones claras de los resultados de la IA. Además, se tienen medidas sólidas de gestión y gobernanza de datos que respaldan la toma de decisiones automatizada.

Principales barreras en el camino hacia la madurez de la IA

Las organizaciones enfrentan varios desafíos para alcanzar la madurez. El informe de LXT 2023 identifica 11 barreras, como se muestra en el gráfico a continuación. Analicemos algunas de ellas aquí.

Gráfico de desafíos de madurez de la IA. Fuente: Informe de LXT 2023

1. Integración de la IA con la tecnología existente

Alrededor del 54% de las organizaciones enfrentan el desafío de integrar la tecnología heredada o existente en los sistemas de IA, lo que lo convierte en la mayor barrera para alcanzar la madurez.

2. Calidad de los datos

Los datos de entrenamiento de alta calidad son fundamentales para construir sistemas de IA precisos. Sin embargo, recopilar datos de alta calidad sigue siendo un gran desafío para alcanzar la madurez. El informe encuentra que el 87% de las empresas están dispuestas a pagar más por adquirir datos de entrenamiento de alta calidad.

3. Brecha de habilidades

Sin las habilidades y recursos adecuados, las organizaciones luchan por construir casos de uso de IA exitosos. De hecho, el 31% de las organizaciones enfrenta una falta de talento capacitado para respaldar sus iniciativas de IA y alcanzar la madurez.

4. Estrategia de IA débil

La mayoría de la IA que observamos en sistemas del mundo real se puede categorizar como débil o estrecha. Es una IA que puede realizar un conjunto finito de tareas para las que ha sido entrenada. Alrededor del 20% de las organizaciones no tienen una estrategia de IA integral.

Para superar este desafío, las empresas deben definir y documentar claramente sus objetivos de IA, invertir en datos de calidad y elegir los modelos adecuados para cada tarea.

Principales impulsores comerciales para avanzar en las estrategias de IA

El informe de madurez de LXT identifica diez impulsores comerciales clave para la IA, como se muestra en el gráfico a continuación. Analicemos algunos de ellos aquí.

Ilustración de los principales impulsores comerciales para la IA. Fuente: Informe de LXT 2023

1. Agilidad empresarial

La agilidad empresarial se refiere a la velocidad a la que una organización puede adaptarse a las tendencias y oportunidades digitales cambiantes utilizando soluciones comerciales innovadoras. Es el principal impulsor de las estrategias de IA para alrededor del 49% de las organizaciones.

La IA puede ayudar a las empresas a lograr la agilidad empresarial al permitir una toma de decisiones más rápida y precisa, automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa.

2. Anticipar las necesidades de los clientes

Alrededor del 46% de las organizaciones consideran que anticipar las necesidades de los clientes es uno de los principales impulsores comerciales para las estrategias de IA. Al utilizar la IA para analizar los datos de los clientes, las empresas pueden obtener información sobre el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes, lo que les permite adaptar sus productos y servicios para satisfacer mejor las expectativas de los clientes.

3. Ventaja competitiva

La ventaja competitiva permite a las empresas diferenciarse de sus competidores y obtener una ventaja en el mercado. Es un impulsor clave para las estrategias de IA, según el 41% de las organizaciones.

4. Simplificar la toma de decisiones

La toma de decisiones automatizada basada en la IA puede reducir significativamente el tiempo necesario para tomar decisiones informadas críticas. Es por eso que alrededor del 42% de las organizaciones consideran que simplificar la toma de decisiones es un impulsor comercial importante para las estrategias de IA.

5. Desarrollo de productos

Desde que se reconoció como el principal impulsor comercial para las estrategias de IA en 2021, el desarrollo de productos innovadores ha descendido al séptimo lugar, con el 39% de las organizaciones que lo consideran un impulsor comercial en 2023.

Esto muestra que la aplicabilidad de la IA en los procesos comerciales no depende enteramente de la calidad del producto. Otros aspectos comerciales, como la alta resiliencia, la sostenibilidad y un tiempo de comercialización rápido, son fundamentales para el éxito comercial.

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