La quinta edición de la encuesta «Estado de la IA en la empresa» del Deloitte AI Institute, realizada entre abril y mayo de 2022, proporciona a las organizaciones una hoja de ruta para navegar por los resultados rezagados de la IA. Veintinueve por ciento más de los encuestados clasificados como de bajo rendimiento este año, sin embargo, el 79% de los encuestados dice que ha implementado completamente tres o más tipos de IA. Está claro, a pesar del rápido avance en el mercado de la IA, que las organizaciones luchan por convertir la implementación en una transformación escalable. El informe de este año profundiza en las acciones que conducen a resultados exitosos, brindando a los líderes una guía para superar los obstáculos e impulsar los resultados comerciales con IA.
El informe encuestó a 2620 ejecutivos de 13 países de todo el mundo y describió recomendaciones detalladas para que los líderes cultiven una empresa preparada para la IA y mejoren los resultados de sus esfuerzos de IA. De manera similar al informe del año pasado, Deloitte agrupó a las organizaciones que respondieron en cuatro perfiles: transformadores, buscadores de caminos, principiantes y de bajo rendimiento, según la cantidad de tipos de aplicaciones de IA que han implementado a gran escala y la cantidad de resultados logrados en un alto grado. Los hallazgos del informe tienen como objetivo ayudar a las empresas a superar los desafíos de implementación y adopción para convertirse en organizaciones impulsadas por IA que obtengan valor e impulsen resultados transformadores de la IA.
“En medio de una disrupción sin precedentes en la economía global y la sociedad en general, está claro que la carrera de la IA de hoy ya no se trata solo de adoptar la IA, sino de generar resultados y liberar el poder de la IA para transformar los negocios de adentro hacia afuera”, dijo Costi Perricos, Líder global de IA y datos de Deloitte. “El informe de este año proporciona una hoja de ruta clara para los líderes empresariales que buscan aplicar la cognición humana del próximo nivel e impulsar el valor a escala en toda su empresa”.
Cuatro acciones clave que impulsan el valor generalizado de la IA
Basado en el análisis de Deloitte de los comportamientos y las respuestas de las organizaciones de resultados altos y bajos, el informe identifica cuatro acciones clave que los líderes pueden tomar ahora para mejorar los resultados de sus esfuerzos de IA.
Acción 1: Invertir en Liderazgo y Cultura
Cuando se trata de una implementación y adopción exitosas de IA, el liderazgo y la cultura son importantes. La fuerza laboral es cada vez más optimista y los líderes deben hacer más para aprovechar ese optimismo para el cambio cultural, estableciendo nuevas formas de trabajar para impulsar mejores resultados comerciales con IA.
- El ochenta y dos por ciento de los encuestados indicar que los empleados creen que trabajar con tecnologías de IA mejorará su desempeño y satisfacción laboral.
- Los encuestados de mayor rendimiento («Transformers») fueron los más propensos a informar características culturales listas para la IA, tales como: alta colaboración entre organizaciones; optimismo de la fuerza laboral por las posibilidades de la IA; y nutrir y retener activamente a los profesionales de IA.
- La encuesta encontró que la agilidad y la voluntad de cambio, combinadas con el liderazgo ejecutivo en torno a una visión de cómo se utilizará la IA, son los factores más importantes en el desarrollo de una cultura preparada para la IA. La gestión del cambio es fundamental para el éxito de la transformación de la IA, y las organizaciones de resultados altos tenían más de un 55 % más de probabilidades de invertir en la gestión del cambio en comparación con las organizaciones de resultados bajos.
- Las organizaciones están tomando medidas para respaldar la colaboración hombre-máquina. El 43 % de los encuestados señaló que su organización ha designado a un líder responsable de ayudar a los trabajadores a colaborar mejor con las máquinas inteligentes, y el 44 % dice que está utilizando la IA para ayudar en la toma de decisiones en los niveles más altos. niveles
Acción 2: Operaciones de transformación
La capacidad de una organización para construir e implementar IA de manera ética y a escala depende de qué tan bien hayan rediseñado sus operaciones para adaptarse a las demandas únicas de las nuevas tecnologías.
- Tanto en la cuarta como en la quinta edición de esta encuesta, las mejores prácticas operativas se asociaron con altos resultados, pero la mayoría de las organizaciones aún tienen que realizar mejoras significativas en esta área. Tanto en la cuarta como en la quinta edición, solo un tercio de los encuestados dice que sus empresas siempre siguen las mejores prácticas, como MLOps, rediseñan los flujos de trabajo y documentan los ciclos de vida del modelo de IA.
- La gestión del riesgo de IA puede tener un gran impacto en los esfuerzos de IA de una organización, con el 50% de los encuestados citando la gestión de los riesgos relacionados con la IA como uno de los principales inhibidores para iniciar y escalar proyectos de IA.
- En general, las organizaciones encuestadas confían en gran medida en la capacitación como clave para mitigar el riesgo de IA. Las dos principales estrategias de mitigación de riesgos de los encuestados son capacitar a los desarrolladores en ética de IA (35 %) y capacitar/apoyar a los empleados que trabajan con IA (34 %).
Acción 3: orquestar tecnología y talento
La tecnología y la adquisición de talento ya no están separadas. Las organizaciones deben diseñar estrategias para su enfoque de la IA en función de los conjuntos de habilidades que tienen disponibles, ya sea que se deriven de humanos o soluciones preempaquetadas.
- Dado que incluso las organizaciones más avanzadas aún se encuentran en las primeras etapas de su transformación, la mayoría de las organizaciones aún priorizan traer nuevos talentos de IA al negocio desde el exterior, en lugar de volver a capacitar a los trabajadores existentes (53% frente a 34%).
- Una mayoría significativa de los encuestados adquiere la IA como un producto o servicio (65 %) en lugar de intentar crear sus propias soluciones de IA internamente (35 %), apoyándose particularmente en soluciones listas para usar al comienzo de sus viajes. .
Acción 4: Seleccionar casos de uso que aceleren los resultados
El informe encontró que seleccionar los casos de uso correctos para impulsar el viaje de IA de una organización depende en gran medida de los impulsores de valor para el negocio según el sector y la industria. Comenzar con casos de uso que son más fáciles de lograr o que tienen un retorno de la inversión más rápido o más alto puede crear un impulso para una mayor inversión y facilitar el impulso de cambios culturales y organizacionales internos que aceleren los beneficios de la IA.
- La encuesta encontró que los principales casos de uso de IA en todas las industrias incluyen la optimización de precios en la nube (44%); asistentes de voz, chatbots e IA conversacional (41%); mantenimiento predictivo (41%); y optimización del tiempo de actividad/confiabilidad (41%).
- Sin embargo, los casos de uso varían según la industria, por ejemplo:
- Las empresas de ciencias de la vida y atención de la salud son las más propensas a delegar la propiedad de los modelos de IA a líneas de negocios individuales (51 %), mientras que las empresas de tecnología, medios y telecomunicaciones tienen más probabilidades de centralizar esta propiedad (42 %).
- Las empresas de energía, recursos e industriales tienen más probabilidades de utilizar la IA para ayudar en la toma de decisiones en los niveles más altos de la empresa (50 %), mientras que el gobierno es menos probable que lo haga (39 %).
“Desde 2017, hemos estado rastreando el avance de la IA a medida que las industrias navegan por la ‘Era de Con’, dijo Beena Ammanath, directora ejecutiva del Deloitte AI Institute, Deloitte Consulting LLP. “La quinta edición de nuestro informe anual describe cómo la IA puede impulsar a las empresas más allá de la automatización de procesos para lograr eficiencia y rediseñar el trabajo en sí. Si bien las organizaciones enfrentan el desafío de obtener resultados intermedios, está claro que la transformación exitosa de la IA requiere un liderazgo sólido y una inversión enfocada, una línea consistentemente evidente en nuestra investigación anual”.
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