Cómo evaluar los obstáculos de la adopción de IA y machine learning en todas las industrias
La encuesta global destaca los desafíos que enfrentan las diferentes industrias a medida que adoptan la tecnología de IA y machine learning.
La IA y el machine learning representan los motores detrás de una nueva categoría de innovación. La mayoría de los líderes empresariales entienden la importancia de la IA y el machine learning para el éxito futuro en sus industrias. Pero para muchos, la madurez de la IA y el machine learning sigue siendo difícil de alcanzar.
En enero de 2021, realizamos una encuesta a más de 1,800 líderes de TI en América, Europa, Asia y Oriente Medio. En el informe se separó a los encuestados en seis sectores, que incluyen gobierno/Public Sector, nativo digital, atención médica, servicios financieros, manufacturing y retail, a fin de comparar tendencias e información sobre sus respectivos recorridos hacia la IA y el machine learning.
Conclusiones del informe sobre la adopción de la IA y el machine learning
La encuesta define las características de la madurez con respecto a la IA y el machine learning entre todos los sectores, informa sobre las cinco categorías principales en cuanto a los desafíos para la adopción y ofrece orientación para acelerar su recorrido hacia la IA y el machine learning. Los puntos de datos abarcan información sobre escalabilidad, calidad de datos, participación y compromiso del equipo directivo, definiciones de KPI y escasez de talento. Estos son los aspectos destacados que incluye el informe:
- Uno de cada ocho encuestados de todas las industrias informa que está en el comienzo de su recorrido hacia la IA y el machine learning. Solo el 17 % informa tener seguridad y haber escalado la totalidad de sus capacidades maduras de IA y machine learning en toda su organización. Aunque el sector de retail informó el más alto nivel de madurez (22 %), los encuestados del sector de retail también llevaron la delantera al informar que estaban en la etapa inicial (55 %). Esto habla de una amplia variación en el sector de retail, desde las grandes tiendas hasta los retailers especializados.
- Los sectores de retail, atención médica y manufacturing son los tres principales encuestados en ambas categorías en lo referente a la calidad de datos. Las tres industrias informan dificultades para obtener información útil de los datos y experimentan iniciativas fallidas debido a la presencia de datos sucios.
- Al igual que con la mayoría de las tecnologías emergentes, el talento es una barrera para la adopción de la IA y el machine learning en todas las industrias. Aunque el sector de retail encabezó los encuestados y el 31 % afirmó que encontrar talento es un problema, cada industria informó de manera sistemática que el talento ralentiza su capacidad de avanzar.
- El ROI de la IA y el del machine learning son notoriamente difíciles de rastrear. Pero sin los números, es difícil demostrar valor y mantener el apoyo de las partes interesadas. Sin embargo, casi uno de cada cuatro encuestados en el sector de gobierno/Public Sector (24 %) no mide el valor de sus esfuerzos de IA y machine learning y el mismo porcentaje (24 %) informa que definir una estrategia clara o las métricas de éxito es un desafío.
Para obtener más información sobre cómo la adopción de la IA y el machine learning difiere entre las industrias, descargue el informe "Cómo superar los obstáculos de la adopción de IA/ML en todas las industrias".
Descargar el informe completoCómo superar los obstáculos de la adopción de IA/ML en todas las industrias
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