(Global) El Informe de IDC sobre el impacto de los datos y la IA: la imprescindible necesidad de confianza, solicitado por SAS, reveló que los líderes de TI y empresariales, a nivel global, afirman tener más confianza en la IA generativa que en cualquier otra forma de IA.
El estudio global que analiza el uso y la adopción de la IA también mostró que solo el 40% de los encuestados está invirtiendo para que los sistemas de IA sean confiables a través de la gobernanza, la explicabilidad y las medidas de protección éticas, a pesar de que las organizaciones que dan prioridad a la IA confiable tienen un 60% más de probabilidades de duplicar el retorno de la inversión de los proyectos de IA.
De acuerdo con los resultados del estudio, entre los que declaran invertir menos en sistemas de IA confiables, la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT) se considera un 200% más confiable que la IA tradicional (por ejemplo, el machine learning), a pesar de que esta última es la forma de IA más consolidada, confiable y explicable.
“Nuestra investigación muestra una contradicción. Las formas de IA con interactividad similar a la humana y familiaridad social parecen fomentar la mayor confianza, independientemente de su confiabilidad o precisión reales”, afirmó Kathy Lange, directora de investigación de la práctica de IA y automatización de IDC.
La investigación se basa en una encuesta global realizada a 2,375 participantes en América del Norte, Latinoamérica, Europa, Oriente Medio, África y Asia-Pacífico. Entre los participantes se encontraba una combinación equilibrada de profesionales de TI y líderes de líneas de negocio, lo que permitió obtener perspectivas tanto desde el punto de vista tecnológico como empresarial.
Latinoamérica avanza en madurez de datos
A nivel de la región, el estudio identifica que el 26.4% de las organizaciones latinoamericanas se encuentran en un nivel de madurez de datos “Managed”, cifra que, si bien se encuentra por debajo de otras regiones, refleja una tendencia positiva hacia la estructuración y la gobernanza de los datos.
De acuerdo con Héctor Cobo, VP Regional de SAS México, Caribe y Centroamérica, esta evolución es clave para que la IA pueda desplegar todo su potencial y consolidarse como motor de competitividad en los sectores público y privado de la región latinoamericana.
Además, el documento agrega que Latinoamérica se sitúa con un retorno esperado de 1.63 veces por cada dólar invertido en IA, un indicador que supera al promedio global (1.61x). Cobo mencionó que este dato refleja la confianza de las organizaciones en que la inteligencia artificial contribuirá a generar eficiencia, acelerar la innovación y potenciar la productividad en sus operaciones.
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Además, dentro de la región se está experimentando el desarrollo de hubs impulsados por un crecimiento sostenido en el ecosistema de IA gracias a la expansión de proveedores de nube y centros de datos, la inversión en ciudades inteligentes y el interés de empresas tecnológicas globales en instalar operaciones estratégicas en América Latina.
“Este entorno impulsa la consolidación de la región como un mercado clave para la adopción de tecnologías emergentes como la GenAI, Agentic AI y Quantum AI”, mencionó Cobo. No obstante, agregó, en Latinoamérica también se dan brechas entre la confianza declarada en la IA y la inversión efectiva en su confiabilidad.
Las tecnologías emergentes de IA son las que más confianza inspiran
En general, el estudio reveló que las implementaciones de IA que generaban más confianza eran las tecnologías emergentes, como la GenAI y Agentic AI, por encima de las formas más establecidas de IA. Casi la mitad de los encuestados (48 %) afirmaron tener “plena confianza” en la GenAI, mientras que un tercio dijo lo mismo de Agentic Al (33 %). La forma de IA que menos confianza genera es la IA tradicional: menos de uno de cada cinco (18 %) indicó tener plena confianza en ella.
A pesar de que manifestaron una gran confianza en la GenAI y Agentic AI, los encuestados expresaron su preocupación por cuestiones como la privacidad de los datos (62 %), la transparencia y la explicabilidad (57 %) y el uso ético (56 %).
Mientras tanto, quantum AI está ganando confianza rápidamente, a pesar de que la tecnología para ejecutar la mayoría de los casos de uso aún no se ha desarrollado por completo. Casi un tercio de los responsables de la toma de decisiones a nivel mundial afirman estar familiarizados con la IA cuántica, y el 26 % afirma tener plena confianza en la tecnología, a pesar de que las aplicaciones en el mundo real aún se encuentran en una fase inicial.
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La falta de medidas de protección debilita el impacto de la IA… y el retorno de la inversión
Adicionalmente, el estudio mostró un rápido aumento en el uso de la IA, en particular de la IA generativa, que ha eclipsado rápidamente a la IA tradicional tanto en visibilidad como en aplicaciones (81 % frente a 66 %). Esto ha suscitado un nuevo nivel de riesgos y preocupaciones éticas.
En todas las regiones, los investigadores de IDC identificaron un desajuste entre la confianza que las organizaciones depositan en la IA y la confiabilidad real de la tecnología. Según el estudio, aunque casi 8 de cada 10 organizaciones (78 %) afirman confiar plenamente en la IA, solo el 40 % ha invertido en hacer que los sistemas sean demostrablemente confiables mediante la gobernanza de la IA, la explicabilidad y la protección de la ética.
La investigación también mostró que se da poca prioridad a la implementación de medidas de IA confiables a la hora de poner en marcha proyectos de IA. Entre las tres principales prioridades organizativas de los encuestados, solo el 2% seleccionó el desarrollo de un marco de gobernanza de la IA, y menos del 10% informó del desarrollo de una política de IA responsable. Sin embargo, dejar de dar prioridad a las medidas de IA confiables puede estar impidiendo que estas organizaciones aprovechen al máximo sus inversiones en IA en el futuro.
Los investigadores dividieron a los encuestados en líderes de IA confiable y seguidores de IA confiable. Los líderes fueron los que más invirtieron en prácticas, tecnologías y marcos de gobernanza para que sus sistemas de IA fueran confiables, y parecen estar cosechando los frutos. Esos mismos líderes de IA confiable eran 1.6 veces más propensos a informar un retorno de la inversión doble o superior en sus proyectos de IA.
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La falta de bases de datos sólidas y de gobernanza frena la IA
A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos y se integran profundamente en los procesos críticos, las bases de datos también cobran mayor importancia. La calidad, la diversidad y la gobernanza de los datos influyen directamente en los resultados de la IA, por lo que las estrategias de datos inteligentes son esenciales para obtener beneficios (por ejemplo, retorno de la inversión, aumento de la productividad) y mitigar los riesgos.
Debido a ello, explicó Cobo, toma mucha importancia el resultado en el avance que tuvo Latinoamérica en cuanto a que las organizaciones operen en un nivel de datos “Managed” (26.4%).
Adicionalmente, el estudio identificó tres obstáculos principales que impiden el éxito de las implementaciones de IA: una infraestructura de datos débil, una gobernanza deficiente y la falta de habilidades en IA. Casi la mitad (49%) de las organizaciones citan como principal obstáculo las bases de datos no centralizadas o los entornos de datos en la nube no optimizados. A esta principal preocupación le siguen la falta de procesos de gobernanza de datos suficientes (44%) y la escasez de especialistas cualificados dentro de su organización (41%).
Los encuestados señalaron que el principal problema en la gestión de los datos utilizados en las implementaciones de IA es la dificultad para acceder a fuentes de datos relevantes (58%). Otras preocupaciones importantes son la privacidad de los datos y las cuestiones de cumplimiento normativo (49%) y la calidad de los datos (46%).
“Por el bien de la sociedad, las empresas y los empleados, es imprescindible confiar en la IA. Para lograrlo, el sector de la IA debe aumentar la tasa de éxito de las implementaciones, los seres humanos deben revisar críticamente los resultados de la IA y los directivos deben capacitar a la plantilla en el uso de la IA”, concluyó, Bryan Harris, CTO de SAS.
Fuente: tynmagazine.com