Lo que sigue es un extracto de nuestro libro blanco "Executive Guide to AI Investments in 2025":
La adopción de la IA en las empresas está aumentando de forma constante, con una previsión de duplicación de GenAI para finales de 2025. Según la encuesta de Gartner a CIO y ejecutivos de tecnología de 2025, el 37 % de las empresas ya han implantado GenAI y otro 35% tiene previsto implantarlas en 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 conseguir un valor empresarial tangible. La encuesta revela que la tasa de conversión de GenAI en despliegues a nivel de producción es inferior al 50%. Esta brecha pone de manifiesto las dificultades que las organizaciones encuentran en la transición de la experimentación a la implementación a gran escala.
Entre los retos habituales a la hora de ampliar la adopción de la IA se incluyen los siguientes
1. Falta de objetivos empresariales mensurables
Muchas organizaciones luchan por definir objetivos empresariales específicos y mensurables para sus iniciativas de IA, lo que dificulta la evaluación del éxito y la demostración del retorno de la inversión (ROI).
2. Retos relacionados con la gestión de datos y conocimientos
Acceder, integrar y preparar datos de alta calidad para los modelos de IA sigue siendo un obstáculo importante. Las empresas con sólidas capacidades de gestión de datos y conocimientos tienden a lograr mayores tasas de éxito de la IA.
3. Escasez de expertos en IA
La escasez de profesionales cualificados en IA dificulta el desarrollo, despliegue y gestión de soluciones de IA, ralentizando los esfuerzos de adopción y ampliación.
4. Elegir al socio de IA equivocado
Elegir al socio de IA equivocado puede inhibir significativamente la escala y el impacto real. Un socio inadecuado puede carecer de la experiencia necesaria para convertir pilotos de IA en producción, lo que resulta en iniciativas estancadas y potencial no realizado.
5. Resistencia de la organización 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 el desplazamiento o la interrupción del trabajo, lo que obstaculiza la adopción generalizada.
Para superar estos retos y liberar todo el potencial de la IA, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico con una hoja de ruta bien definida y objetivos empresariales claros. Esto incluye establecer Centros de Excelencia (CoE) de IA, desarrollar estrategias integrales de IA, invertir en infraestructura de datos y gobernanza, fomentar la alfabetización en IA en toda la organización y centrarse en la mejora continua mediante la actualización y el perfeccionamiento periódicos de los modelos de IA.
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