El crecimiento y la expansión de la Inteligencia Artificial en la empresa, y el aumento de sus casos de uso está beneficiando sobre todo a los profesionales expertos en tecnología. Es decir, no solo a los que utilizan su potencial para optimizar su trabajo. También a los que se encargan de desarrollar la propia IA y hacerla crecer. Esto se debe a que les permite desarrollar aplicaciones con más rapidez, automatizar sus operaciones y asegurar su calidad, mejorar la red y eliminar el trabajo que dan las tareas manuales. Así lo señala un estudio sobre la adopción de la Inteligencia Artificial a nivel mundial en 2022 realizado por el Grupo Watson de IBM.
La encuesta en la que se ha basado el estudio se ha realizado entre más de 7.500 directivos y profesionales de todo el mundo, y ha desvelado que un 35% de las empresas emplean la Inteligencia Artificial en su negocio, un 4% más que el año pasado. Otro 42% está valorando la posibilidad de desplegarla. Mientras tanto, se aplica a soluciones listas para funcionar, como asistentes virtuales, además de integrarla en operaciones de negocio ya en marcha.
Cerca de la mitad de las empresas encuestadas ven ventajas en utilizar la Inteligencia Artificial para automatizar IT o los procesos de red o de negocio. Entre ellas están los ahorros en costes y la mayor eficiencia (54%), las mejoras en TI o en el rendimiento de la red (53%), y una mejor experiencia para los clientes (48%).
Otro 30% de los profesionales de TI encuestados aseguran que los empleados de su empresa ahorran tiempo utilizando nuevas herramientas y software de automatización con IA. Sobre todo en áreas como la relacionada con la tecnología, donde es frecuente que haya escasez de habilidades. Así que la Inteligencia Artificial está ayudando a las organizaciones a abordar esas carencias. Por ejemplo, automatizando las tareas de los trabajadores con ciertas capacidades para que puedan dedicarse a otras tareas, o utilizando aprendizaje asistido por IA.
La mayor penetración de la IA en la empresa se está dando en áreas como las de operaciones, detección de amenazas y seguridad y automatización de procesos de negocio. Un tercio de las empresas ya emplea la Inteligencia Artificial para automatizar sus procesos de tecnología (AIOps), lo que ayuda a mantener el rendimiento de las aplicaciones, mientras se consigue aumentar la eficiencia en la asignación de recursos.
Las empresas donde más se utiliza la IA para mejorar la eficiencia en las operaciones tecnológicas (ITOps) son las grandes: se hace en un 54% de ella. En las más pequeñas, solo se hace en un 40% de los casos. En cuanto a los principales casos de uso para la IA en las empresas, son los siguientes: automatización de las operaciones de TI, de la propia TI o de la gestión de activos de software (32%), monitorización activa (29%), automatización de la experiencia de atención al cliente (28%), automatización de los flujos de trabajo de empresa (27%), gestión de inventario en tiempo real (26%), servicios 5G(25%), y eficiencia y resiliencia de la cadena ¡de suministro (24%).
Como sucede con otras tecnologías, la adopción de la Inteligencia Artificial también se enfrenta a dificultades y complicaciones. Entre ellas están las habilidades, experiencia o conocimiento de la IA limitados (34%), precios elevados (295), falta de herramientas o plataformas para desarrollar modelos (25%), excesivas complicaciones en los proyectos o dificultad para integrar y escalar (24), y complejidad excesiva de los datos (24%).
La transparencia en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial es un motivo adicional de preocupación. Cuatro de cada cinco de los directivos que han participado en la encuesta señalan que poder explicar cómo ha tomado su Inteligencia Artificial es importante para su negocio. Las acciones que toman en la actualidad los profesionales de TI con respecto a ella incluyen la protección de la privacidad de los datos, con el objetivo de asegurar que es responsable y que se puede confiar en ella. La mayoría de profesionales de TI señalan que su empresa toma información de más de 20 fuentes de datos distintos para nutrir de información a sus sistemas de IA, Business Intelligence y analíticas.