Qlik Iberia nos presenta su estrategia y un nuevo estudio de IA

Ayer estuvimos charlando con José Andrés García, Country Manager de Qlik en Iberia, cuando se cumple un año dirigiendo la compañía en España. Entre otras cosas, el directivo nos explicó que la estrategia de la empresa pasa por seguir avanzando en los mercados de la integración de datos y la analítica, sectores donde Qlik tiene años de experiencia.

«Estamos posicionados como una herramienta end to end, completa y agnóstica, uno de los grandes valores que nos diferencia de la competencia», indicó García. «Creemos que el crecimiento vendrá de toda la parte de la integración de datos, donde llevamos trabajando los últimos 8 años«, concluyó

Estudio sobre Inteligencia Artificial

El encuentro también sirvió para presentar los resultados de una encuesta que Qlik ha realizado a más de 250 responsables y altos ejecutivos de proyectos relacionados con la IA en España. En este sondeo se han revelado cuáles son las barreras que están obstaculizando el avance de esta tecnología.

La falta de cualificación en esta tecnología tan reciente, los problemas de gobernanza y la escasez de recursos obstaculizan que su implantación se realice con éxito, lo que hace que muchos proyectos se queden estancados en las fases de planificación. Las compañías multinacionales están optando por utilizar soluciones de IA “listas para usar” y así ver un retorno de la inversión.

El estudio revela que el 86% de los responsables de la toma de decisiones entrevistados consideran que la IA es absolutamente esencial o muy importante para conseguir alcanzar objetivos estratégicos o aumentar beneficios. A pesar de este reconocimiento a la importancia de la IA, pocos proyectos pasan de la fase de planificación a la de finalización o implantación, y muchos se desechan. De hecho, el 37% de las empresas españolas tienen entre 11 y 50 proyectos de IA en fase de definición o planificación, que aún no son proyectos reales. Un 27% ha tenido hasta 50 proyectos en algún punto de desarrollo, pero los ha parado por completo.

Para que las organizaciones puedan rentabilizar la inversión realizada en esta tecnología y prestar un mejor servicio a sus clientes, es fundamental que puedan desarrollar más proyectos de IA desde la fase de planificación hasta su implantación. Dada la dificultad de llevarlos a buen puerto, muchos de los encuestados (un 68%) ven mayor valor en las soluciones de IA “ready-made”.

Las barreras más argumentadas

Existen múltiples factores que ralentizan o bloquean totalmente estos proyectos de IA, siendo los más importantes aquellos que tienen que ver con la regulación (24%), seguido de la falta de competencias y habilidades de la plantilla para desarrollarlos (23%). La IA se nutre de datos y si estos no son de la calidad adecuada, se pueden encontrar errores, sesgos o alucinaciones. Un 21% afirma que no confían en sus datos para trabajar con IA.

Hablando de confianza, más de un tercio (32%) afirma que los altos directivos no confían en esta tecnología, y el 50% cree que el resto de los empleados tampoco lo hacen. Fuera de la compañía, una quinta parte (23%) cree que sus clientes tampoco confían en la IA. Y lo que es más preocupante, el 63% afirma que esta falta de confianza está reduciendo significativamente la inversión en IA en su empresa.

Formar a los trabajadores en el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial es otra forma de generar confianza y garantizar que dichos proyectos vayan más allá de la planificación y se implanten con éxito. A nivel nacional, el 55% de los responsables encuestados cree que España tiene potencial para liderar este ámbito de competencias en los próximos cinco años. Para lograrlo, el 76% cree que sus industrias deben mejorar en la formación y el reciclaje de habilidades para la IA, y el 74% piensa que el gobierno debe proporcionar más financiación y formación en IA.

“Este estudio pone de manifiesto que las compañías son conocedoras del valor de la inteligencia artificial, pero han de enfrentarse a una serie de obstáculos, que les complica dar el salto que va de la prueba de concepto a un despliegue efectivo que genere un valor tangible. Para ello, es fundamental contar con una estrategia definida donde se plasmen los objetivos a corto y a largo plazo, así como las necesidades y retos que se presentan tanto a nivel de datos e infraestructura, como de cultura interna. Paso a paso y formando a las personas podremos generar más confianza en la IA”, afirmó José Andrés García.