¿Dónde está el retorno de la inversión en IA? Los CIO luchan por encontrarlo

Casi la mitad de los líderes de IA se preguntan cómo estimar o demostrar el valor de las tecnologías relacionadas con la IA, basándose en las primeras implementaciones en muchas empresas.

Encontrar el retorno de la inversión en materia de inteligencia artificial (IA) sigue siendo difícil de alcanzar para muchas organizaciones, incluso cuando se apresuran a adoptar la tecnología.

Las dificultades para estimar o demostrar el valor de las tecnologías de IA para el negocio han sido o serán una de las principales barreras para su implementación, según una encuesta reciente de Gartner a más de 700 líderes de TI en organizaciones que han adoptado o planean adoptar la IA. Casi la mitad de los encuestados señalaron los desafíos a la hora de mostrar su valor.

Otras preocupaciones importantes incluyen la falta de talento y habilidades entre los empleados y la falta de confianza en las tecnologías de IA. Sin embargo, más allá de estas preguntas, la adopción es generalizada: más del 95% de los líderes de TI dicen que la IA se ha implementado en al menos un proceso empresarial. Más de una cuarta parte de los encuestados han adoptado la IA para múltiples procesos comerciales en varias unidades de negocios.

Experimentando con la novedad

A pesar de la gran adopción, las preocupaciones de los CIO sobre el valor de la IA no sorprenden a Ryan Kane, propietario del proveedor de servicios gestionados de TI Soaring Towers. Si bien Kane muestra a los clientes cómo ahorrar tiempo y dinero utilizando herramientas de IA como Microsoft Copilot, muchos clientes de pymes todavía no ven el valor de la inteligencia artificial generativa en tareas como escribir un boletín informativo, cuando la IA no tiene acceso a sus datos internos.

“Es necesario que se les muestre cómo utilizar realmente la herramienta para poder emplearla de forma eficaz”, afirma. “Un cincel en manos de un profesional capacitado puede crear cosas asombrosas; un cincel en manos de un aficionado puede ser una oportunidad perdida”.

El mercado de la IA todavía se está desarrollando y algunas empresas están adoptando la tecnología sin un caso de uso específico en mente, añade. Kane ha visto empresas implementar Microsoft Copilot, por ejemplo, sin que los empleados hayan recibido capacitación sobre sus usos.

“Hasta ahora he encontrado muy pocas empresas que hayan logrado un retorno de la inversión con IA”, añade. “La mayoría de las empresas simplemente siguen jugando con la novedad de la IA”.

La preocupación por calcular el retorno de la inversión también es cierta para Stuart King, director de Tecnología de la consultora de ciberseguridad AnzenSage y desarrollador de una herramienta de evaluación de riesgos basada en IA para instalaciones industriales. Con el reciente revuelo sobre la IA, muchos líderes de TI están adoptando la tecnología antes de saber qué hacer con ella, afirma.

“Pienso en las primeras discusiones que tuvimos dentro de las organizaciones con las que estamos trabajando, y fue un caso de, ‘Aquí está esta cosa nueva que podemos usar ahora, salgamos y encontrémosle un uso’”, comenta. “Lo que realmente tienes que hacer es encontrar primero un problema que resolver”.

Como desarrollador que ha integrado la IA en su propio software, King no es un escéptico sobre la IA. Él cree que puede haber un retorno de la inversión si las organizaciones son inteligentes acerca de dónde centran sus esfuerzos en IA.

“En última instancia, como cualquier herramienta nueva que se implementa en cualquier entorno, básicamente todo se reduce a aprenderla y saber cómo aprovecharla al máximo”, afirma. “Una vez que haya superado ese primer obstáculo y esa primera curva de aprendizaje, hay muchos problemas que la IA puede resolver por usted”.

Primero, encuentre el caso de uso

La encuesta de Gartner encontró que la IA generativa es la tecnología relacionada con la IA más adoptada, y el 28% de los encuestados dijo que sus organizaciones la habían implementado. De cerca estaban el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.

Gartner esperaba la preocupación por el valor, dado que también era una de las principales barreras de entrada en una encuesta similar de 2021, dice Leinar Ramos, analista de Gartner centrado en la IA generativa. Seguir y demostrar el retorno de la inversión puede resultar difícil en muchos casos de uso, añade.

Gartner recomienda que los CIO que estén pensando en implementar IA consideren primero casos de uso potenciales, establezcan métricas para medir el valor y ejecuten programas piloto antes de lanzar proyectos a gran escala. La segunda barrera más importante para adoptar la IA generativa fue específicamente el coste continuo, señala Ramos.

A medida que aumenta el número de usuarios de IA generativa, algunas organizaciones se sorprenden por el aumento de los costes. “Nosotros, en nuestras conversaciones con los clientes, escuchamos la pregunta sobre el valor muy, muy a menudo”, añade Ramos. “Existe una gran diferencia entre poner a prueba algunos de los casos de uso de IA generativa con unos pocos usuarios y en un entorno más controlado, y luego ampliarlo”.

Y dado que la investigación y la implementación de la IA se han disparado al puesto número 4 en las listas de prioridades de los directores ejecutivos para los líderes de TI, según la encuesta sobre el estado de los CIO de CIO.com , la presión sobre los CIO para que activen ese interruptor no hará más que aumentar.

Seguimiento del valor

Una empresa que ha adoptado la IA de manera reflexiva es CNH Industrial, un fabricante de equipos agrícolas y de construcción.

CNH utiliza IA en los sistemas de monitoreo del estado de los equipos, lo que permite a los propietarios de equipos recibir avisos sobre posibles problemas de mantenimiento. La compañía también utiliza IA para ayudar en el desarrollo de códigos y construir sistemas de conducción autónoma, dice Marc Kermisch, director global de información y digital. CNH presentó por primera vez un concepto de tractor autónomo en 2016.

Un pequeño número de empleados de CNH está utilizando Microsoft Copilot para grabar y resumir reuniones, y la compañía también ha creado un chatbot impulsado por IA que brinda a los técnicos de servicio acceso instantáneo a manuales de equipos e información de reparación.

“Ahora, en lugar de tener que buscar un archivo PDF, una carpeta de tres anillas o sacar el libro grande, pueden decir literalmente: ‘Oye, estoy trabajando en un tractor T7 y necesito reemplazar el filtro de aceite’”, dice Kermisch. “Pueden abrir automáticamente la página con las instrucciones ilustradas y pueden hacerlo en su teléfono o enviarlo a una impresora, como quieran hacerlo”.

Aunque CNH ha adoptado plenamente la IA, la empresa ha tenido dificultades para encontrar el retorno de la inversión con ella, añade. Los empleados pueden ahorrar tiempo leyendo un resumen de las reuniones a las que faltaron, pero a menos que lo anoten manualmente, ese ahorro de tiempo puede perderse en el éter.

Por ejemplo, Kermisch y el equipo técnico de CNH se han fijado el objetivo de ahorrar 10.000 horas utilizando GitHub Copilot, la herramienta de codificación basada en IA. Pero para capturar ese ahorro de tiempo, CNH está pidiendo a los desarrolladores que anoten manualmente cada vez que ahorraron.

El valor de la herramienta chatbot para los técnicos de servicio será más fácil de medir, afirma. CNH analizará sus Net Promotor Scores para ver si la satisfacción del cliente mejora con la implementación más amplia del chatbot.

“Con esa herramienta para técnicos de servicio, hemos obtenido una puntuación NPS muy alta para aquellos que la han utilizado”, sostiene Kermisch. “A medida que la herramienta de IA obtenga una adopción más amplia, esperaríamos que el NPS global de nuestros distribuidores aumente”.

Estos esfuerzos por medir el valor de la IA son importantes, añade. “Es muy fácil para las organizaciones enamorarse de la nueva tecnología, cuando no tienen un resultado difícil por el que intentar luchar”, afirma.

Haciéndose eco de Kane y King, Kermisch recomienda que las organizaciones primero se informen sobre la IA y sus beneficios potenciales antes de sumergirse en ella. “Aumente el rigor del caso de uso que busca y asegúrese de poder identificarlo”, concluye.

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