El impacto de las tecnologías de Inteligencia Artificial en la mayoría de las aplicaciones y desafíos empresariales, análisis realizado con asesoría y acompañamiento de GARTNER.
Los líderes de datos y analítica pueden usar el modelo de madurez de Inteligencia Artificial con el fin de acelerar y optimizar su estrategia e implementaciones, para lograr el mejor valor de las tecnologías de IA y así enfrentar muchos desafíos del negocio, brindando eficiencia y capacidades innovadoras.
Pronóstico
- • Hasta 2022, solo el 15% de los casos de uso que aprovechan las técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje de mauina (ML) y las redes neuronales profundas (DNN), y el Internet de las cosas (IoT), tendrán éxito.
- • Para 2025, el 50% de las actividades de científicos de datos, serán automatizados por IA, lo que aliviará la escasez de talentos.
- • Para 2023, el 60% de las organizaciones con más de 20 científicos de datos requerirán un código de conducta profesional que incorpore el uso ético de los datos y la inteligencia artificial.
Usos
La IA representa los mecanismos para mejorar las aplicaciones y los procesos existentes. Algunos ejemplos básicos de sistemas que utilizan IA son:
- • Automatizar decisiones que de otra manera requieren la intervención humana.
- • Clasificación compleja de datos: como texto, video y audio, que de otra manera requieren de esfuerzo humano.
Estos sistemas permiten a una empresa acelerar drásticamente los procesos que de otro modo estarían limitados por los costos humanos. Sin embargo, también requieren que la empresa re-implemente los procesos existentes para aprovechar estas nuevas herramientas. Por ejemplo:
- • Una interfaz de IA puede procesar las interacciones telefónicas iniciales con un cliente. Pero los resultados requerirán un sistema de árbol de decisiones mejorado para completar dicha interacción, o un modelo de transferencia eficaz para abordar aspectos más sensibles o particulares de dicha llamada.
- • En los servicios financieros, la analítica predictiva impulsada por IA se puede aplicar a las solicitudes de préstamos para lograr métricas de aprobación más precisas. Un modelo de este tipo, aunque tiene más probabilidades de ser correcto que la heurística programática, también debe ser explicable y no crear la impresión de parcialidad inadecuada basada en cualidades del solicitante que podrían estar vinculadas a criterios inutilizables. La construcción del mejor gráfico de conocimiento representa un esfuerzo significativo en el trabajo humano, ya sea en modelos probabilísticos o en heurística programática.
Modelo de madurez IA
A continuación, se presenta el modelo de madurez IA, con la descripción de cada nivel:
Indicadores del modelo de madurez de IA de Gartner para las tecnologías empleadas
Las tecnologías que se combinan para formar proyectos de IA de forma muy innovadora y se está llevando a cabo de manera masiva y continua, tanto en la ciencia como en los negocios para mejorar aún más la IA y su rendimiento, escalabilidad, eficacia y facilidad de uso. Para la mayoría de las organizaciones, sin embargo, el empleo de tecnologías de IA para automatizar procesos e interacciones representará un nuevo enfoque de trabajo, uno que conllevará riesgos en términos de qué tan bien estas tecnologías armonizan con los clientes y trabajadores.
La tecnología de IA se puede posicionar en una o más de las siguientes categorías: procesamiento de datos, robótica, interacción conversacional, soporte de decisiones / automatización, automatización de procesos o percepción de IoT. A continuación, se presenta la ejemplificación del modelo de madurez IA
Encuesta a las organizaciones
La Encuesta de organizaciones de inteligencia artificial de Gartner de 2019 de las organizaciones que habían iniciado iniciativas de inteligencia artificial o planeadas hacerlo en los siguientes tres años identifica cuatro niveles de madurez de la inteligencia artificial
Evidencia
La investigación se realizó en línea durante noviembre y diciembre de 2019 entre 607 encuestados de organizaciones en los EE. UU., Alemania y el Reino Unido. Las cuotas se establecieron para el tamaño de la empresa y para las industrias, para garantizar que la muestra tuviera una buena representación en todas las industrias y tamaños de empresas. Para participar, las organizaciones tenían que haber desarrollado IA o planear implementar IA en los próximos tres años.
Los encuestados fueron seleccionados para ser parte del liderazgo corporativo de la organización o informar sobre roles de liderazgo corporativo, tener un alto nivel de participación con al menos una iniciativa de IA y tener uno de los siguientes roles cuando se relaciona con la IA en sus organizaciones: determinar los objetivos comerciales de IA, medir el valor derivado de las iniciativas de IA o gestionar el desarrollo y la implementación de las iniciativas de IA.
