Desafíos de la Inteligencia Artificial en el Mundo Empresarial
El gigante tecnológico IBM ha revelado recientemente que casi la mitad de los desafíos que las empresas enfrentan al adoptar la Inteligencia Artificial (IA) se centran en la complejidad de los datos (24%) y la dificultad para integrar y escalar proyectos (24%). A pesar de su potencial transformador, la IA y el Machine Learning (ML) siguen siendo inaccesibles para muchas empresas debido a su dificultad y costo.
La Era de los Datos: Oportunidades y Obstáculos
Nos encontramos en una era donde los datos son el nuevo petróleo. El mundo está explotando con datos, con un crecimiento anual proyectado del 42,2% en los próximos dos años. Sin embargo, solo el 32% de estos datos se están utilizando actualmente. Los desafíos para una gestión efectiva de datos son múltiples: almacenamiento, etiquetado, catalogación, seguridad, conexión y capacidad de consulta.
En el panorama empresarial actual, las empresas suelen utilizar analistas para realizar trabajos dirigidos por hipótesis. Para evitar una visión limitada, este análisis se complementa con inteligencia empresarial (BI), donde los datos a gran escala se transforman en informes, paneles y visualizaciones. Sin embargo, este enfoque tiene sus limitaciones.
Los humanos no pueden manejar la sobrecarga cognitiva que supone el análisis exhaustivo de los datos. Además, las decisiones basadas en hipótesis pueden ser sesgadas o incompletas. Por tanto, el momento es oportuno para la IA y el ML. Pero aquí es donde surge el problema: las soluciones basadas en IA y ML son inaccesibles para muchas empresas debido a su costo y dificultad.
Soluciones y Futuro de la Inteligencia Artificial en las Empresas
El mercado ofrece soluciones basadas en dos enfoques: agregar más inteligencia e insights a las herramientas de BI existentes; y facilitar el desarrollo y despliegue de soluciones de ML, en el creciente campo de las operaciones de ML, o MLOps. Sin embargo, estas soluciones suelen requerir equipos de científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de ML que pueden entregar dichas soluciones a un precio accesible.
En resumen, nos encontramos ante un desafío y una oportunidad. El desafío es hacer frente a la complejidad y el costo de la adopción de la IA y el ML. La oportunidad es aprovechar la explosión de datos para transformar nuestras empresas y nuestra sociedad. Para ello, necesitamos encontrar formas de hacer que la IA y el ML sean más accesibles para todas las empresas, independientemente de su tamaño o sector.
Sandra es especialista en marketing digital y experta en redes sociales. Ha completado un posgrado en Comunicación y RRPP de marcas de moda en Idep Barcelona, así como otro en Marketing y reputación online: comunidades virtuales. Sandra está al tanto de las últimas tendencias y mejores prácticas en redes sociales, y eso se refleja en su trabajo diario generando un impacto positivo en el mundo digital.
