Brecha de habilidades, infraestructura obsoleta obstaculizan el uso de la inteligencia artificial.

Puntos clave:

Aunque la gran mayoría de las empresas están adoptando la inteligencia artificial en cierta medida (88 por ciento), muchas todavía carecen de la infraestructura de datos necesaria y de las habilidades de los empleados para beneficiarse verdaderamente de ella, según una nueva encuesta de Cloudera, una plataforma híbrida para datos, análisis e inteligencia artificial.

El Estado de la IA Empresarial y Arquitectura de Datos Moderna se basa en una encuesta de 600 líderes de TI ubicados en las regiones de EE. UU., EMEA y APAC y explora los desafíos y barreras que existen para la adopción de IA empresarial en empresas globales y las aplicaciones actuales. También analiza los planes para la adopción de IA, el estado de la infraestructura de datos y los beneficios de la gestión de datos híbridos en relación con la adopción de IA empresarial.

En los últimos años, la IA se ha convertido en un fenómeno global, principalmente por su capacidad para potenciar las operaciones comerciales, permitir la toma de decisiones informadas, acelerar la innovación y mejorar las experiencias tanto de empleados como de clientes.

Sin embargo, no todas las organizaciones han podido cosechar los beneficios. La encuesta encontró que las principales barreras para adoptar la IA eran preocupaciones sobre los riesgos de seguridad y cumplimiento que presenta la IA (74 por ciento), no tener la capacitación o talento adecuado para gestionar herramientas de IA (38 por ciento) y que las herramientas de IA son demasiado caras (26 por ciento). Estos hallazgos indican que a pesar de la rápida adopción de la IA, muchos pilares de una estrategia AI resiliente están siendo descuidados o olvidados.

A medida que las herramientas de IA se vuelven más prominentes en todas las industrias, la educación primaria y secundaria y la educación superior enfrentan el importante desafío de producir graduados que tengan las habilidades de IA necesarias para competir en la fuerza laboral.

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A medida que la IA evoluciona y se afianza en la economía global, los educadores y las partes interesadas reconocen que además de usar la IA en el aprendizaje, los estudiantes necesitarán desarrollar habilidades y conocimientos de IA para tener éxito en el trabajo, y se están realizando esfuerzos para lograrlo.

Una nueva comisión compuesta por formuladores de políticas, líderes educativos, líderes empresariales y partes interesadas en educación de 16 estados está abordando el papel de la IA en la educación desde el jardín de infantes hasta los programas de educación postsecundaria, centrándose en la preparación de habilidades de IA y el desarrollo de políticas.

La Comisión de la Junta de Educación Regional del Sur (SREB) sobre Inteligencia Artificial en la Educación está presidida por el gobernador de Carolina del Sur, Henry McMaster, y copresidida por Brad D. Smith, presidente de la Universidad de Marshall (Virginia Occidental) y ex CEO de Intuit.

La comisión revisará investigaciones y datos de la industria y escuchará a expertos en educación mientras desarrolla recomendaciones para los estados del sur sobre el uso de la IA en la enseñanza y el aprendizaje, el desarrollo de políticas relacionadas con la IA y la preparación de los estudiantes para carreras en IA.

Resultados de la encuesta

Un hallazgo clave de la encuesta es que todos los esfuerzos de IA están finalmente vinculados a datos confiables. Si bien el 94 por ciento de los encuestados dijo que confía en sus datos, el 55 por ciento también dijo que preferiría hacerse una endodoncia antes que intentar acceder a todos los datos de su empresa. Esta frustración se debe a desafíos que incluyen conjuntos de datos contradictorios (49 por ciento), la incapacidad de gobernar datos en todas las plataformas (36 por ciento) y demasiados datos (35 por ciento). Estas áreas de frustración indican que muchas empresas podrían estar descuidando una arquitectura de datos moderna que permita el acceso organizacional a los datos, donde sea que se encuentren, de manera segura, accesible y confiable.

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Desde la automatización y optimización de procesos de TI, hasta la construcción de chatbots capaces de satisfacer las necesidades de los clientes de primera línea de manera rápida y efectiva, hasta aprovechar el análisis para fomentar una mejor toma de decisiones, la encuesta reveló que los principales casos de uso de IA incluían la mejora de la experiencia del cliente (60 por ciento), el aumento de la eficiencia operativa (57 por ciento) y la aceleración de análisis (51 por ciento).

Mejora de la experiencia del cliente: Las empresas están aplicando tecnología de IA para mejorar la seguridad y la detección de fraudes (59 por ciento), automatizar aspectos del soporte al cliente (58 por ciento), aprovechar el servicio al cliente predictivo (57 por ciento) y potenciar chatbots (55 por ciento), todo con el objetivo de brindar a los clientes una experiencia más segura, sencilla e intuitiva.

Aumento de la eficiencia operativa: La IA se está integrando en casi todos los aspectos de los negocios. La encuesta encontró que los departamentos de TI no son los únicos que utilizan la IA, el 52 por ciento de los encuestados informaron que la utilizan para el servicio al cliente como chatbots más informados, y el 45 por ciento indicó que se utiliza para marketing, como analizar datos de centros de llamadas para ofrecer incentivos más específicos a los clientes.

Agilización de análisis: El acceso más rápido, fácil y confiable a los análisis significa una toma de decisiones más informada, otorgando a las empresas que aprovechan la IA una ventaja competitiva distintiva. Casi el 80 por ciento de los encuestados dijo que es “completamente” o “muy” cierto que su empresa está utilizando todos los datos a su disposición para tomar decisiones comerciales más inteligentes. Estos datos proporcionan información crítica para la misión, por lo que el acceso a todos los datos de una organización es fundamental.

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“Para la mayoría de las empresas, la calidad de sus datos no es buena, está distribuida en varias infraestructuras y no está documentada de manera eficiente, y estamos viendo las consecuencias de eso presentadas en los desafíos identificados por la encuesta”, dijo Abhas Ricky, Director de Estrategia de Cloudera. “Gestionar los datos donde residen es lo más importante cuando se trata de adoptar la IA, poder ejecutar modelos de manera rentable donde ya se encuentran esos datos. En lugar de llevar los datos a los modelos, las empresas están empezando a darse cuenta de las ventajas de llevar los modelos de IA a sus datos”.

Este comunicado de prensa apareció originalmente en línea.

Laura Ascione es la Directora Editorial de eSchool Media. Es graduada del prestigioso Philip Merrill College of Journalism de la Universidad de Maryland.

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