El 61% de las empresas está reduciendo su inversión en IA por falta de confianza

Según una encuesta realizada por Qlik entre 4.200 directivos de alto nivel y responsables de toma de decisiones en las empresas, relacionada con la toma de decisiones en el ámbito de la IA, los principales obstáculos a los que se enfrentan y que están frenando tanto el avance como la inversión en IA a nivel mundial y su implantación con éxito son la falta de cualificación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, los problemas de gobernanza y la escasez de recursos. Estas barreras tienen como consecuencia que muchos proyectos se queden estancados en las fases de planificación.

Por otro lado, las compañías que operan a nivel global están optando, como opción preferida para comenzar a implementar la IA en sus empresas y ver así el retorno de la inversión, las soluciones de IA «listas para usar».

Esto en un marco en el que el 88% de los responsables de toma de decisiones o directivos de alto nivel creen que la Inteligencia Artificial es absolutamente esencial, o muy importante, para conseguir resultados con éxito. Entre ellos, para alcanzar objetivos estratégicos o aumentar los beneficios.

A pesar de esto, son pocos los proyectos que pasan de la fase de planificación a las de implantación o finalización. Muchos se desechan. Un 20% de las empresas tienen de 50 a más de 100 proyectos de IA en fases de definición o planificación, por lo que aún no son proyectos reales. Otro 20% ha tenido también hasta 50 proyectos en fase de planificación o más avanzados, pero los ha parado o cancelado.

Para que las empresas puedan rentabilizar la inversión en IA y dar además mejor servicio a sus clientes que la competencia, será fundamental que puedan pasar más proyectos con esta tecnología de la fase de planificación a la de implantación. Pero como los encuestados ven complicado conseguirlo, un 74% de los participantes en la encuesta ven más valor en las soluciones de IA «listas para usar» para mejorar su implantación.

Entre los factores que ralentizan o bloquean por completo estos proyectos de IA están la falta de cualificación para su desarrollo (23%), así como para ponerla en marcha una vez que ya está desarrollada (22%). Un 23% también alega problemas de gobernanza de datos, y un 21% con las limitaciones de los presupuestos. También la falta de datos fiables con los que pueda trabajar la IA (21%).

Por otra parte, un 95% de los encuestados asegura que sabe qué tipos de IA podrían usarse en su empresa, pero la confianza de otras áreas y divisiones de la compañía parece estar frenando el avance en distintos sectores. Un 37% de los responsable de la toma de decisiones relacionadas con Ia aseguran que los altos directivos no confían en esta tecnología. Un 42% cree que no confían en ella los empleados de menor rango.

Un 21% cree además que sus clientes no confían en la Inteligencia Artificial, y un 61% destaca que esta falta de confianza está reduciendo de manera notable la inversión en IA en su empresa. Para ayudar a aumentar la confianza, y por tanto la inversión, puede ser adecuada una mejora del intercambio de conocimiento interno entre la empresa y sus clientes, debido a que un 74% quiere dar a conocer más las ventajas de la IA en el seno de su organización, así como entre sus clientes.

La formación de los trabajadores en el desarrollo y uso de la IA también puede generar confianza, y garantizar que los proyectos pasen de la planificación a otras fases, y que se implanten con éxito. Un 65% de los participantes en la encuesta creen que su país tiene potencial para liderar en el ámbito de las competencias en IA en los próximos cinco años. Para conseguirlo, un 76% cree que sus industrias deben mejorar en la formación y reciclaje de habilidades de IA. Otro 75% opina que su gobierno debe ofrecer más financiación y formación sobre Inteligencia Artificial.

James Fisher, Director de estrategia de Qlik, ha destacado que «este estudio demuestra que los responsables ejecutivos conocen el valor de la IA, pero se enfrentan a multitud de barreras que les impiden pasar de la prueba de concepto al despliegue de la tecnología para crear valor. El primer paso para crear una estrategia de IA es identificar un caso de uso claro, con objetivos y KPI definidos. Así se pueden identificar los recursos, tanto de talento, como de infraestructura, y los datos necesarios para desarrollarla acorde a las necesidades de negocio. De este modo, se empieza a generar confianza y a conseguir que la dirección se comprometa a avanzar y ganar en competitividad«.