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Voz generada con inteligencia artificial por ElevenLabs. El texto es de la redacción de Finanzas y Negocios.
La inteligencia artificial ya es la gran apuesta de inversión para la mayoría de las empresas. Según una encuesta global de McKinsey, el 60% de las organizaciones prevé aumentar sus inversiones en esta tecnología durante el próximo año, mientras que el 89% ya la utiliza de forma regular en al menos una función de negocio.
Claves de la nota
- El 60% de las organizaciones planea aumentar sus inversiones en inteligencia artificial el próximo año.
- Un 89% de los directores de sistemas y tecnología duda del valor real de la inversión en IA.
- El 84% de los ejecutivos canceló proyectos de IA por limitaciones de sistemas tecnológicos heredados.
Pero a medida que crecen las inversiones en IA, también crecen las dudas sobre cuánto valor está generando realmente esa inversión. Un nuevo estudio de GFT Technologies, titulado ‘The Future of AI, Unfiltered’, pone en evidencia las cifras de esa preocupación. El 89% de los directores de sistemas de información (CIO) y de tecnología (CTO) consultados cree que la inversión global en inteligencia artificial podría estar creciendo más rápido que el valor empresarial que puede generar de forma realista.
La investigación, realizada por Wakefield Research entre 945 ejecutivos de empresas con ingresos anuales de al menos 500 millones de dólares en 19 países, ofrece una mirada a los obstáculos que enfrentan las grandes organizaciones cuando intentan llevar la IA más allá de las pruebas iniciales.
Los resultados muestran una brecha entre las expectativas que despierta esta tecnología y la capacidad de las compañías para incorporarla en su operación diaria. El éxito no radica solo en el rendimiento de un modelo, sino también en aspectos como la infraestructura, la seguridad, las decisiones de inversión y la forma en que las empresas evalúan sus resultados.
El Reto de la Inversión en Inteligencia Artificial para Resultados Financieros
En la primera etapa de expansión de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones se concentraron en experimentar con herramientas y explorar aplicaciones. Hoy, el desafío principal es demostrar que estas iniciativas de inversión en inteligencia artificial producen mejoras medibles en el negocio, justificando los costos y la integración.
La diferencia es sumamente importante. Un proyecto puede funcionar técnicamente y, a nivel financiero, no lograr justificar su costo. Esto ocurre al considerar retos adicionales como la integración con los sistemas existentes, el mantenimiento, la seguridad y los cambios necesarios en los procesos internos.
Los datos reflejan esa dificultad. El 84% de los ejecutivos afirmó que las limitaciones de los sistemas tecnológicos heredados obligaron a su organización a cancelar al menos un piloto o proyecto de inteligencia artificial.
Incluso cuando una empresa identifica una aplicación prometedora, puede encontrarse con obstáculos para llevarla a la práctica. Las plataformas antiguas, los sistemas que no se comunican bien entre sí y las dificultades para integrar datos pueden terminar frenando iniciativas en las que ya se habían invertido recursos.
La situación también tiene implicaciones para la seguridad. El 93% de los CIO y CTO consultados considera que ejecutar IA sobre sistemas heredados sin modernizarlos terminará provocando una crisis de seguridad a nivel empresarial.
Por eso, el retorno de la inversión no depende solo de elegir un modelo más avanzado o contratar una herramienta con nuevas capacidades. También exige evaluar si la infraestructura tecnológica puede soportar su implementación de manera segura y a escala.
Una Nueva Etapa para la Estrategia Empresarial con IA
La lección principal de la adopción de la inteligencia artificial en los últimos años es que invertir en esta tecnología y obtener un valor real y medible de ella son dos cosas distintas. Las empresas deben reevaluar sus estrategias para asegurar que la IA se traduzca en beneficios concretos.
Una compañía puede ampliar su presupuesto tecnológico sin resolver los problemas que impiden integrar las nuevas herramientas en sus operaciones. También puede acumular proyectos piloto sin conseguir que estos se traduzcan en mejoras sostenidas.
Pero los resultados del estudio apuntan a un cambio en las prioridades de las organizaciones. Ahora las empresas están entendiendo que no se trata de incorporar inteligencia artificial antes que sus competidores. El foco está en identificar internamente cómo y dónde puede integrarse la IA, qué condiciones necesita para funcionar y cómo se medirán sus beneficios.
Estas preguntas ofrecen un marco útil para evaluar las propias estrategias, aunque los resultados de la encuesta global no deben interpretarse como una medición específica de América Latina. Otros factores como la disponibilidad de talento, los presupuestos, la infraestructura y las necesidades de cada industria pueden modificar las decisiones de adopción.
Al final, el éxito de un proyecto de IA podría estar más vinculado a la capacidad de elegir los casos de uso adecuados, modernizar los sistemas cuando sea necesario, gestionar los riesgos y medir los resultados con criterios financieros y operativos.
