El estado actual de la inteligencia artificial: Aumento, perspectivas y desarrollo en 2024
La firma global McKinsey & Company realizo una encuesta global que tuvo como objetivo evaluar el estado de adopción y uso de la inteligencia artificial (IA) a principios de 2024, con un enfoque particular en la IA generativa. La encuesta se propuso identificar el alcance y las áreas de implementación de la IA, medir los beneficios materiales y económicos obtenidos por las empresas que han adoptado esta tecnología y comprender los riesgos asociados con su uso.
Además, esta encuesta busco destacar las mejores prácticas emergentes y las estrategias de mitigación de riesgos empleadas por las organizaciones líderes en la adopción de la IA generativa, proporcionando así una visión integral de cómo esta tecnología está comenzando a generar valor en el entorno empresarial global.
“En el último año, la adopción de la inteligencia artificial generativa (gen AI) ha experimentado un notable crecimiento, con beneficios mensurables y una mitigación más efectiva de los riesgos asociados a su inexactitud. Un pequeño grupo de alto rendimiento está marcando la pauta en esta transformación tecnológica”, explico Antonio Novas, Socio Senior de Mckinsey & Company.
Si bien el 2023 fue el año del descubrimiento de la IA generativa, el 2024 se perfila como el año en que las organizaciones comenzaron a utilizar y obtener valor comercial significativo de esta tecnología. Según la data recopilada de la encuesta, el 65% de los encuestados reporta que sus organizaciones utilizan regularmente la IA generativa, casi el doble del porcentaje registrado hace diez meses. Las expectativas sobre el impacto de la IA siguen siendo altas, con tres cuartas partes de los encuestados prediciendo cambios significativos o disruptivos en sus industrias en los próximos años.
Las organizaciones están viendo beneficios materiales del uso de la IA generativa, incluyendo reducciones de costos y aumentos de ingresos en unidades de negocio que han implementado la tecnología. También se destacan los tipos de riesgos que presenta la IA generativa, como la inexactitud, y las prácticas emergentes de mitigación adoptadas por las mejores organizaciones.
Hallazgos fundamentales
Incremento en la adopción de IA
El interés en la IA generativa ha resaltado un conjunto más amplio de capacidades de IA. Durante los últimos seis años, la adopción de la IA por parte de las organizaciones se ha mantenido alrededor del 50%. Este año, la adopción ha aumentado al 72%, según la encuesta. Este interés tiene un alcance verdaderamente global. En 2023, la adopción de IA no superó el 66% en ninguna región; sin embargo, este año, más de dos tercios de los encuestados en casi todas las regiones informan que sus organizaciones están utilizando IA. El mayor aumento en la adopción se ha observado en los servicios profesionales.
Las empresas ahora están utilizando la IA en más partes del negocio. La mitad de los encuestados indica que sus organizaciones han adoptado la IA en dos o más funciones comerciales, en comparación con menos de un tercio en 2023.
Uso de IA generativa en funciones comerciales clave
La mayoría de los encuestados reporta que sus organizaciones utilizan IA generativa. El 65% afirma que sus organizaciones la utilizan regularmente en al menos una función empresarial, en comparación con un tercio el año pasado. La organización promedio que utiliza IA generativa lo hace en dos funciones, principalmente en marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, y TI. El mayor aumento desde 2023 se ha observado en marketing y ventas.
La IA generativa también se está integrando en la vida personal de los encuestados Comparado con 2023, es más probable que utilicen IA generativa tanto en el trabajo como en su vida personal. Se han observado incrementos en el uso de IA generativa en todas las regiones, siendo Asia-Pacífico y Gran China las áreas con mayores aumentos. Los encuestados en niveles más altos de antigüedad muestran mayores incrementos en el uso de herramientas de IA generativa tanto en el trabajo como fuera de él, en comparación con sus colegas de nivel medio. En términos de industrias, los encuestados en energía y materiales y servicios profesionales reportan el mayor aumento en el uso de IA generativa.
Creación de valor a través de inversiones en IA generativa y analítica
La encuesta también revela cómo las diferentes industrias están presupuestando la IA generativa. Muchas organizaciones invierten más del 5% de sus presupuestos digitales en IA generativa, similar a lo que invierten en soluciones de IA analítica no generativa. Sin embargo, en la mayoría de las industrias, una mayor proporción de encuestados informa que sus organizaciones gastan más del 20% en IA analítica que en IA generativa. El 67% de los encuestados espera que sus organizaciones inviertan más en IA en los próximos tres años.
La función empresarial donde más se reportan reducciones de costos es en recursos humanos. También se observan aumentos significativos en los ingresos en la cadena de suministro y gestión de inventarios. Para la IA analítica, los beneficios de costos se ven principalmente en operaciones de servicios y aumentos de ingresos en marketing y ventas.
Riesgos reconocidos y experimentados de la IA generativa
Las empresas también reconocen los riesgos asociados con la IA generativa, que varían desde la privacidad de datos hasta la inexactitud y la seguridad. Este año, más encuestados indican que sus organizaciones consideran la inexactitud y la infracción de la propiedad intelectual como riesgos relevantes, y aproximadamente la mitad continúa viendo la ciberseguridad como un riesgo significativo.
La inexactitud es un riesgo clave que afecta a los casos de uso en toda la cadena de valor de la IA generativa, desde recorridos de clientes hasta contenido creativo. El 44% de los encuestados indica que sus organizaciones han experimentado consecuencias negativas debido a la inexactitud, seguida de problemas de ciberseguridad y explicabilidad.
Implementación de capacidades de IA generativa
Las organizaciones están utilizando tres arquetipos principales para implementar soluciones de IA generativa: soluciones disponibles en el mercado, personalizaciones de herramientas con datos y sistemas propietarios, y desarrollo de modelos propios desde cero. La mitad de los usos reportados de IA generativa en funciones comerciales utilizan modelos o herramientas disponibles públicamente, con poca o ninguna personalización. Los sectores de energía y materiales, tecnología, medios y telecomunicaciones son más propensos a personalizar modelos disponibles públicamente o desarrollar sus propios modelos para necesidades específicas.
La implementación de proyectos de IA varía en tiempo, generalmente de uno a cuatro meses, dependiendo de la función empresarial y del enfoque de adquisición de capacidades. Los modelos personalizados o propietarios suelen tardar más en implementarse.
Desempeño de las organizaciones de alto rendimiento en IA generativa
Solo un pequeño subconjunto de encuestados (46 de 876) reporta que una parte significativa del EBIT (beneficiosantes de intereses e impuestos) de sus organizaciones se atribuye a la implementación de IA generativa. Estas organizaciones de alto rendimiento utilizan IA generativa en un promedio de tres funciones comerciales y están más avanzadas en su adopción, utilizando soluciones significativamente personalizadas o desarrollando sus propios modelos. Son más propensas a utilizar IA generativa en riesgos, aspectos legales y de cumplimiento, estrategia y finanzas corporativas, y gestión de inventarios.
Estas organizaciones prestan más atención a los riesgos relacionados con la IA, implementando mejores prácticas de gobernanza y mitigación de riesgos. También enfrentan desafíos con los datos y los modelos operativos, destacando la importancia de una gestión eficaz de datos y un enfoque ágil en la implementación de IA.
En conclusión, la adopción de la IA generativa está en aumento y comienza a generar valor significativo para las organizaciones. Sin embargo, los riesgos asociados con su uso también son cada vez más evidentes. Las organizaciones de alto rendimiento están liderando el camino, utilizando prácticas avanzadas de mitigación de riesgos y personalización de modelos. A medida que la tecnología de IA generativa continúa evolucionando, las organizaciones deben adaptarse rápidamente para aprovechar sus beneficios mientras gestionan eficazmente sus riesgos.
fuente: rcavda