Inteligencia artificial
Machine learning
Gartner

Un 59% de organizaciones tienen proyectos de IA en marcha

Una investigación de Gartner muestra que, de media, se mantienen cuatro iniciativas, pero se prevé que se incrementen a diez en 2020 y a 20 en 2021.

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La inteligencia artificial y su rama más popular, el 'machine learning', están experimentando un importante despliegue que, en los próximos años, se verá aún más impulsado. Es una de las principales conclusiones de la última investigación de la firma Gartner sobre el tema, para la cual se han basado en una encuesta 'online' realizada entre profesionales de TI y de negocios. Según este informe, un 59% de las organizaciones participantes tienen en marcha iniciativas IA

De media, dice el informe, cada empresa mantiene cuatro proyectos de este tipo en marcha; sin embargo, la cifra se multiplicará en los próximos años. Entre las que ya están desplegando propuestas con esta tecnología, el número de iniciativas pasará de las cuatro de media previstas para 2019 a las 10 en 2020. Para 2021, la adopción se doblará de tal modo que se estima que se mantendrán unos 20 proyectos. Para 2022, el número de iniciativas que se ejecutarán será, de media, de 35 por empresa. 

Esto ha llevado a la firma de análisis a hablar de "una aceleración sustancial en la adopción de IA este año", según las declaraciones de Jim Hare, vicepresidente de investigación de Gartner. Eso sí, este impulso tendrá consecuencias en la distribución del trabajo. "El número creciente de proyectos de IA significa que las organizaciones pueden necesitar reorganizarse internamente para asegurarse de que los proyectos de IA cuenten con el personal y los fondos adecuados. 

Entre los principales usos de la tecnología inteligente, se destaca una predominancia de los proyectos centrados en experiencia del cliente, con la inteligencia artificial como soporte interno para apoyar la toma de decisiones y dar recomendaciones a los empleados, y también en forma de bots de chat o asistentes personales para clientes externos. Le sigue en importancia la automatización de tareas, empleada por ejemplo para la facturación y la validación de contratos en finanzas o la detección automática y las entrevistas robóticas en recursos humanos.

En relación a los retos más importantes en la adopción de IA, se destacan la falta de habilidades (56%), la comprensión de los casos de uso de IA (42%) y las inquietudes con respecto al alcance o la calidad de los datos (34%). 



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