Casi la mitad de los líderes de inteligencia artificial se preguntan cómo pueden estimar o demostrar el valor de las soluciones relacionadas con esta tecnología, y con razón, pues encontrar el retorno de la inversión en este ámbito sigue siendo difícil.
La complejidad 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, y en la que se puso de manifiesto que casi la mitad de los entrevistados reconocieron tener dificultades al respecto. Otras de las principales preocupaciones son la falta de talento y habilidades entre los empleados y la falta de confianza en las tecnologías de IA. A pesar de las dudas, la adopción está muy extendida, ya que más del 95% de los responsables de TI afirman que la IA se ha implantado en al menos un proceso empresarial. Más de una cuarta parte de los que respondieron han adoptado la IA para múltiples procesos empresariales en varias unidades de negocio.
Experimentar con la novedad
A pesar de la fuerte 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. Aunque Kane muestra a sus clientes cómo ahorrar tiempo y dinero utilizando herramientas de IA como Microsoft Copilot, muchos clientes de pymes siguen sin ver el valor de la IA generativa en tareas como la redacción de un boletín informativo, cuando la IA no tiene acceso a sus datos internos. “Hay que enseñarles a utilizar realmente la herramienta para que la usen con eficacia”, 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 aún está en desarrollo y algunas empresas están adoptando la tecnología sin un caso de uso específico en mente, añade. Kane ha visto a empresas desplegar Microsoft Copilot, por ejemplo, sin ninguna formación de los empleados sobre sus usos. “He encontrado muy pocas empresas que hayan encontrado un ROI (retorno de inversión) con la IA hasta ahora”, añade. “La mayoría de las empresas aún están jugando con la novedad de la IA”.
La preocupación por calcular el ROI también le suena a Stuart King, CTO de la consultora de ciberseguridad AnzenSage y desarrollador de una herramienta de evaluación de riesgos impulsada por IA para instalaciones industriales. Con el reciente auge de la IA, muchos líderes de TI están adoptando la tecnología antes de saber qué hacer con ella, dice.
“Recuerdo las primeras conversaciones que mantuvimos con las organizaciones con las que trabajamos, en las que decíamos: ‘Aquí tenemos esta gran novedad que podemos utilizar ahora, encontremos un uso”, explica. “Pero lo que realmente hay que hacer primero es encontrar un problema que resolver con ella”.
Como desarrollador que ha integrado la IA en su propio software, King no es un escéptico de la IA. Cree que puede haber un retorno de la inversión si las organizaciones son inteligentes acerca de dónde enfocan sus esfuerzos de IA. “En última instancia, como con cualquier herramienta nueva que se implementa en cualquier entorno, hay que aprenderla y saber cómo obtener lo mejor de ella. Una vez que se ha superado ese primer obstáculo y esa primera curva de aprendizaje, hay un montón de problemas que la IA puede resolver para ti”, expone.
Primero, encontrar el caso de uso
Según la encuesta de Gartner, la IA generativa es la tecnología relacionada con la IA más adoptada: un 28% de los encuestados afirman que sus organizaciones la han implantado. Le siguen de cerca el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Leinar Ramos, analista de Gartner especializado en IA generativa, dice que la firma de análisis se esperaba esta preocupación por el valor, ya que también fue una de las principales barreras de entrada en una encuesta similar realizada en 2021. El seguimiento y la demostración del retorno de la inversión pueden resultar difíciles en muchos casos de uso, añade.
Gartner recomienda a los CIO que estén pensando en desplegar IA que primero consideren los posibles casos de uso, establezcan métricas para medir el valor y ejecuten programas piloto antes de lanzar proyectos a gran escala. El segundo mayor obstáculo para la adopción de la IA generativa en concreto fue el coste continuo, señala Ramos. A medida que aumenta el número de usuarios de IA generativa, algunas organizaciones se sorprenden por el incremento de los costes. “Nosotros, en nuestras conversaciones con los clientes, estamos escuchando la pregunta en torno al valor muy, muy a menudo”, afirma Ramos. “Hay una gran diferencia entre pilotar algunos de los casos de uso de IA generativa con unos pocos usuarios y en un entorno más controlado a escalarlos después”.
Y dado que la investigación y la implementación de la IA se han disparado hasta el número 4 en las listas de prioridades de los CEO para los líderes de TI, según la encuesta State of the CIO elaborada por esta publicación, la presión sobre los CIO para que enciendan ese interruptor no hará más que aumentar.
Seguimiento del valor
Una empresa que ha adoptado la IA de forma consciente es CNH Industrial, fabricante de maquinaria agrícola y de construcción. La empresa utiliza la IA en los sistemas de supervisión del estado de los equipos, lo que permite a los propietarios recibir avisos sobre posibles problemas de mantenimiento. La compañía también la utiliza para ayudar en el desarrollo de código y para construir sistemas de conducción autónoma, relata Marc Kermisch, director global digital y de información. CNH presentó por primera vez un concepto de tractor autónomo en 2016.
Un pequeño número de empleados de CNH están utilizando Microsoft Copilot para grabar y resumir reuniones, y la compañía también ha construido un chatbot impulsado por IA que ofrece a los técnicos de servicio acceso instantáneo a manuales de equipos e información de reparación. “Ahora, en lugar de tener que ir a un archivo PDF, una carpeta de tres anillas o sacar un pesado manual, pueden decir literalmente: ‘Estoy trabajando en un tractor T7 y necesito reemplazar el filtro de aceite, y extraer automáticamente la página con las instrucciones ilustradas. Además, pueden hacerlo en su teléfono o pueden enviarlo a una impresora, como quieran”.
Aunque CNH ha adoptado plenamente la IA, la empresa ha luchado por encontrar el ROI con esta tecnología, añade. Los empleados pueden ahorrar tiempo leyendo un resumen de las reuniones a las que han faltado, pero a menos que lo anoten manualmente, ese ahorro de tiempo puede perderse.
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 registrar ese ahorro de tiempo, CNH pide a los desarrolladores que anoten manualmente el tiempo que han ahorrado. El valor de la herramienta de chatbot para los técnicos de servicio será más fácil de medir, afirma. CNH examinará sus puntuaciones netas de promotor para ver si la satisfacción del cliente mejora con el despliegue más amplio del chatbot. “Con esa herramienta para técnicos de servicio, hemos obtenido una puntuación NPS muy alta entre los que la han utilizado. A medida que la herramienta de IA obtenga una adopción más amplia, esperaríamos ver que el NPS global de nuestros concesionarios suba”, afirma Kermisch.
Estos esfuerzos por medir el valor de la IA son importantes, añade. “Es muy fácil que las organizaciones se enamoren de la nueva tecnología cuando no tienen un resultado concreto al que aspirar”, afirma. Haciéndose eco de Kane y King, Kermisch recomienda que las organizaciones se informen primero sobre la IA y sus posibles ventajas antes de lanzarse a ella. “Hay que incrementar el rigor del caso de uso que se persigue y asegurarse de que se puede identificar”, afirma. “Creer que puedo reducir 10.000 horas de trabajo es una hipótesis. ¿Qué experimentos voy a realizar para demostrarlo o refutarlo?”.
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