En los últimos años, la sociedad se ha enfrentado a varios y grandes cambios, la mayoría de ellos, relacionados con la tecnología. Una de las grandes revoluciones tecnológicas es la Inteligencia Artificial (IA), que permite tomar mejores decisiones sobre ventas, marketing, desarrollo de productos o servicios y otras áreas estratégicas y a agilizar los procesos internos de la compañía. Según afirma la consultora Price WaterHouse Cooper en la IA existe una oportunidad de negocio de 15,7 billones de dólares y, en el caso de España, las previsiones señalan que el 45% de las ganancias económicas de 2030 vendrán de la aplicación comercial de soluciones de IA.
En este contexto, sólo las grandes compañías parecen ser las que están aprovechando las ventajas de esta tecnología, que parece estar vetada a las pymes. El estudio Indicadores de Inteligencia Artificial en las empresas españolas publicado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, junto a Red.es y Ontsi, revela que sólo el 7% de las pymes emplean la IA en sus procesos, lo que las coloca en una clara desventaja. Por este motivo, para equiparar a todas las empresas y mejorar sus estrategias y resultados, atSistemas, consultora 100% española de servicios digitales, desgrana los obstáculos reales a los que se enfrentan las pymes a la hora de implementar la IA en sus procesos y servicios:
Alto coste de los recursos necesarios para su implementación
Se trata de una tecnología cuyo coste inicial puede ser algo elevado, ya que es todavía muy joven, y muchas pymes se lo piensan dos veces antes de invertir en ella. La tecnología avanza a pasos agigantados y cada avance y, principalmente el cloud, supone una reducción drástica del precio que hay que pagar por este tipo de tecnologías. En la actualidad, las principales compañías tecnológicas ofrecen plataformas de inteligencia artificial para su uso por terceros y, según Gartner, en el año 2025 la IA liderará la inversión tecnológica de las empresas. Los beneficios que reportaría el uso de la IA pronto superarán sus costes, proporcionando grandes ventajas a las organizaciones que la usen, dando igual sus dimensiones.
Ausencia de los datos requeridos
Los datos son el combustible de la inteligencia artificial y muchas empresas no disponen de una estrategia de datos clara para obtener y organizar la información antes de comenzar a experimentar con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Es la implementación de la IA sin tener datos de calidad de los cuales aprender. Por tanto, a la hora de iniciar o implementar esta tecnología, las empresas necesitan recopilar datos de calidad y planificar el uso de los mismos.
Dificultades en la aplicación de la IA
A las empresas les falta comprensión de qué es y para qué sirve la inteligencia artificial, así como la definición y validación de los Casos de Uso, lo cual deriva que su implementación se dilate considerablemente. Esto se traduce en que una vez que las organizaciones definen un caso de uso para la IA, todavía se enfrentan a un plazo cada vez mayor – meses o incluso años – para llegar a tener un modelo desarrollado para ello y escalado a la producción, con la falta de control de los tiempos para comenzar a obtener beneficios de su uso. Además, la complejidad de los casos de uso tiene una tendencia creciente, lo que conlleva a que las empresas no se decidan a la hora de invertir en IA. Por eso es importante iniciar un proceso de aprendizaje y desarrollar competencias internas de IA para crear una cultura de innovación que debe iniciarse desde lo más alto de la organización, entre sus líderes, y filtrarse al resto de empleados.
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Fuente: directivosygerentes.es
