Kearney, la consultora global de gestión, publicó recientemente su Evaluación Global de Inteligencia Artificial 2024 (AIA), donde se destaca la creciente brecha entre las empresas líderes en inteligencia artificial (IA) y aquellas que aún están rezagadas.
Los estudios de Kearney revelan que más de tres cuartas partes de las organizaciones (77%) anticipan que la IA Generativa mejorará la experiencia del cliente y creen que aumentará los ingresos futuros al hacer que los procesos sean más eficientes (76%) y les ayude a tomar mejores decisiones.
Con dichos beneficios en mente, las empresas globales han aumentado sus presupuestos en materia en un 22% durante el último año. Sin embargo, un tercio de las compañías aún implementa dichas tecnologías y más de la mitad (51%) carece de capacidades de Inteligencia Artificial y análisis maduras.
“Estas organizaciones pueden haber desarrollado estrategias e identificado casos de uso para análisis e IA, pero luchan por construir, escalar y mantener las capacidades necesarias”, informa la consultora.
Este estudio, basado en encuestas a más de 1,000 ejecutivos de 12 industrias y 25 países, revela datos clave sobre cómo la IA y el análisis de datos se están convirtiendo en un factor diferenciador en el éxito competitivo de las organizaciones.
¿Cuánto invierten las empresas en inteligencia artificial?
Una de las tendencias clave observadas es la creciente inversión en inteligencia artificial, especialmente en IA generativa (GenAI). Actualmente, las empresas destinan el 26% de sus presupuestos de datos y análisis a GenAI, y se espera que esta cifra aumente un 22% en los próximos tres años.
Las empresas que lideran en el uso de IA y análisis, clasificadas como “Líderes”, destinan en promedio un 6% de sus ingresos anuales a estas tecnologías y aumentarán su inversión en un 22% anual para 2027, mientras que los “Rezagados” invierten significativamente menos en comparación.
¿Qué sectores se destacan en la adopción de inteligencia artificial?
Entre los sectores que más destacan en el uso de IA están telecomunicaciones, medios y tecnología y consumo y retail, cada uno con un 7% y 5% de empresas líderes, respectivamente.
En contraste, sectores como energía y procesos y servicios financieros están rezagados, con solo un 2% de empresas consideradas líderes.
La industria de retail se caracteriza especialmente por un enfoque en el cliente, lo que ha impulsado una mayor adopción de GenAI. Este sector destina el 32% de su presupuesto total de IA a iniciativas de GenAI para el periodo FY24-27, en comparación con el promedio del 27% observado en otras industrias.
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En retail, la implementación de IA en áreas como la personalización de ofertas y la predicción de demanda ha permitido a las empresas aumentar su eficiencia operativa y responder de manera más rápida y precisa a las necesidades de los consumidores.
¿Cuáles son las principales barreras para la adopción de inteligencia artificial?
A pesar de los avances en IA, muchas empresas aún enfrentan barreras significativas para su implementación.
De acuerdo con el estudio, el 45% de las organizaciones señalan la falta de experiencia técnica como uno de los principales obstáculos para la adopción de GenAI.
Además, un 51% de las empresas participantes en la investigación se consideran con capacidades inmaduras en IA y análisis, es decir, aunque han desarrollado estrategias y casos de uso, luchan por construir y escalar las capacidades necesarias para una ejecución efectiva.
Este grupo incluye a un 3% de empresas clasificadas como “Rezagadas”, que no han logrado capitalizar el potencial de la IA para transformar su negocio.
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¿Qué hacen las empresas líderes en inteligencia artificial?
Las empresas líderes en inteligencia artificial, que representan solo un 4% de la muestra total, han logrado una integración avanzada de esta tecnología en sus operaciones. Dichas compañías tienen una serie de prácticas implementadas como:
- Gobernanza y soporte del C-suite: El 72% de las iniciativas de IA en estas empresas cuentan con el respaldo del C-suite, lo cual es clave para el éxito de la implementación y la adopción de esta tecnología a nivel organizacional.
- Modelos operativos centralizados o híbridos: Estos modelos permiten una mejor colaboración entre los equipos y un uso óptimo de los recursos en IA, evitando los silos organizacionales.
- Inversión en talento: Los líderes en IA invierten en programas de capacitación para todos los niveles de la organización, promoviendo una cultura de aprendizaje continuo que permite una mejor adaptación a los cambios tecnológicos.
Kearney enfatiza que una estrategia de IA efectiva debe estar alineada con los objetivos de negocio. Las empresas deben definir claramente los resultados deseados y establecer métricas de rendimiento para asegurar un retorno de inversión tangible.
La implementación de la inteligencia artificial no solo tiene el potencial de automatizar y mejorar la eficiencia, sino que puede ser un motor para la innovación, el crecimiento y la creatividad dentro de la organización. La IA debe entenderse no solo como una herramienta de automatización, sino como una oportunidad para rediseñar modelos de negocio y transformar industrias completas.
