"La gestión y el gobierno eficaces de los datos seguirán siendo fundamentales para ofrecer valor a escala con la IA"
Como adelanto de lo que será el Data & GenAI Forum, organizado por IDC y Foundry el próximo 16 de abril, el vicepresidente de Automatización, IA y Analítica de IDC para Europa, Niel Ward-Dutton, profundiza sobre el estado de los proyectos de IA generativa en las empresas europeas y las claves del éxito de su implementación.
Como un “frenesí FOMO” (fear of missing out o el miedo a perderse algo) catalogó Niel Ward-Dutton, vicepresidente de Automatización, IA y Analítica de IDC para Europa, el hype que ha provocado entre las empresas la masificación de la inteligencia artificial (IA) generativa tras el arribo de una de sus más populares herramientas, ChatGPT, a fines de 2022. Desde entonces, los altos directivos se han apresurado a implantar estas tecnologías, al punto de que un 29% de las organizaciones europeas afirma la IA generativa ya ha alterado su negocio y un 59% espera que lo haga en los próximos 18 meses. Sin embargo, según Ward-Dutton, “en la actualidad todavía no hay muchas pruebas de despliegues significativos de la tecnología”.
Más allá de la implementación de productos como el Copilot de Microsoft o de pruebas de concepto de herramientas y aplicaciones basadas en modelos básicos públicos como GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic, para el analista de IDC no hay aún “pruebas concretas de que las empresas mejoren la forma en que gestionan sus datos para ofrecer soluciones de IA de mejor calidad, al menos en lo que se refiere a la ‘nueva ola’ de interés por la IA creada por su vertiente generativa”.
“Hasta ahora, no hemos visto muchas pruebas concretas de que las empresas mejoren la forma en que gestionan sus datos para ofrecer soluciones de IA de mejor calidad”
Ward-Dutton sostuvo que esta forma de trabajar con la IA no aporta valor en su uso empresarial, excepto para un número muy reducido de casos de uso centrados en la productividad de tareas administrativas genéricas. Por el contrario, aseguró que “nuestra investigación respalda firmemente la idea de que la gestión y el gobierno eficaces de los datos seguirán siendo fundamentales para las empresas que deseen ofrecer valor a escala con la IA, como lo han sido durante los últimos más de 10 años”.
Tanto los diversos retos a los que se enfrentan las organizaciones en el despliegue de iniciativas de datos e IA, como las claves del éxito de estos proyectos serán parte de las temáticas que tratará una nueva edición del Data & GenAI Forum, organizado por IDC y Foundry, y que se realizará el próximo 16 de abril en el Espacio Koi en Madrid. La cita contará con la participación de líderes tecnológicos de grandes compañías dedicadas a diversos sectores económicos, que contarán sus experiencias con el despliegue de proyectos de IA e IA generativa.
Los desafíos y cómo enfrentarlos
Más de un año ha pasado desde la llegada de ChatGPT y ya es hora de que las empresas pasen al siguiente nivel en su implantación de IA generativa para aprovechar su verdadero potencial. No obstante, Ward-Dutton definió cuatro obstáculos que todavía frenan a las organizaciones para invertir en esta tecnología: la preocupación por la pérdida de control sobre los datos corporativos o la propiedad intelectual, algo confirmado por el 28% de las organizaciones; la falta de casos de uso claros u ofertas iniciales que se ajusten a las necesidades empresariales, citada por el 27%; la preocupación de que el uso de la IA generativa las exponga a riesgos de marca y regulatorios; y la falta de habilidades o experiencia en esta tecnología dentro de la organización, ambas citadas por el 26% de las empresas.
Con esto en mente, el analista de IDC enumeró cinco áreas clave en las que las organizaciones deben centrarse si quieren estar preparadas para ofrecer valor de IA a escala:
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Estrategia y hoja de ruta: Investigar y comprender qué es la IA y cómo puede beneficiar a la organización. Identificar los mejores casos de uso y aplicaciones para la IA en su contexto.
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Política y gobernanza: Crear un marco que garantice el uso responsable de la IA. Cumplir con las leyes y normativas pertinentes que rigen la IA en el sector y la región en los que opera.
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Habilidades y modelo operativo: Educar y formar a los empleados sobre cómo implantar y utilizar soluciones de IA de forma eficaz. Fomentar una cultura de innovación y colaboración entre los equipos.
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Arquitectura de inteligencia: Recopilar, limpiar y preparar los datos que alimentarán las soluciones de IA. Garantizar la calidad, seguridad y privacidad de los datos durante todo el proceso.
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Infraestructura y plataforma: Actualizar e integrar los sistemas existentes para hacer frente a las exigencias de las operaciones impulsadas por la IA. Elegir las herramientas, plataformas y marcos adecuados para las necesidades de la IA.
“Aunque la Ley de IA puede requerir inicialmente un mayor gasto en medidas de cumplimiento, también puede catalizar las inversiones en soluciones y servicios innovadores”
Si bien aún es demasiado pronto para saber qué sectores están más avanzados en la implantación de proyectos de IA generativa, Ward-Dutton predijo que aquellas industrias fuertemente reguladas, como los servicios financieros, las telecomunicaciones, los servicios públicos y los productos farmacéuticos, “sean ligeramente más lentas a la hora de adoptar esta nueva ola de IA a escala".
Más gastos, pero más oportunidades
A mediados de marzo, el Parlamento europeo dio el visto bueno a la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (UE), la primera normativa que regula el desarrollo y uso de esta tecnología. A la espera de su aprobación final por parte de los Estados miembros –que se daría en mayo de este año-, la regulación quedaría lista para entrar en vigor 20 días después.
Este nuevo marco regulatorio ejercerá una influencia matizada en el mercado global, según IDC. “Inicialmente, las organizaciones pueden experimentar un aumento del gasto en medidas de cumplimiento y adaptaciones para cumplir las normas reglamentarias”, reflexionó Ward-Dutton. Esto podría implicar inversiones en procesos de auditoría, tecnologías de anonimización de datos y conocimientos especializados para garantizar el cumplimiento de los estrictos requisitos de privacidad de la nueva ley.
“Sin embargo, la ley también presenta oportunidades para inversiones estratégicas en tecnologías y servicios emergentes”, dijo. Como ejemplos, el analista citó la reorientación de los recursos de las empresas hacia el desarrollo de sistemas de IA que den prioridad a las técnicas de anonimización de datos o el impulso de las inversiones en herramientas de auditoría y conocimientos especializados para verificar el cumplimiento de los marcos normativos. “Por lo tanto, aunque la Ley de IA puede requerir inicialmente un mayor gasto en medidas de cumplimiento, también puede catalizar las inversiones en soluciones y servicios innovadores, dando forma en última instancia a la trayectoria del gasto en TI en el panorama europeo”, sentenció Ward-Dutton.
En el Data & GenAI Forum de IDC y Foundry, que se celebra el próximo 16 de abril, los asistentes podrán intercambiar ideas y buenas prácticas sobre la implementación de proyectos de IA e IA generativa.
