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40% de las empresas en LATAM utilizan Inteligencia Artificial

La consultora multinacional NTT DATA, en colaboración con MIT Technology Review en español, presentó la segunda edición de un estudio sobre el estado de maduración en la implementación de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica.

La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una de las tecnologías de mayor interés en la actualidad. En todos los continentes, la evolución de su uso en las propuestas de negocios está realizando cambios trascendentales. Es por esto que NTT DATA, junto al MIT Technology Review en español, realizaron el estudio “La Inteligencia Artificial en América Latina”. El estudio hace referencia el estado actual, los principales retos y madurez de la Inteligencia Artificial basado en los testimonios de 70 empresas de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú y se enfoca en las múltiples posibilidades de esta tecnología para los negocios en Latinoamérica.

Durante el lanzamiento del estudio, que se realizó en un evento en vivo y virtual, Evandro Armelin, Partner Data & Analytics de NTT DATA Americas, presentó sus principales conclusiones. “En el primer estudio que realizamos hace tres años atrás concluimos que la Inteligencia Artificial ya había pasado el punto de inflexión, dejaba de ser una tecnología del futuro y las personas tenían ganas de trabajar con ella y al mismo tiempo tenían miedo, pero ya estaba en un proceso de aceleración. Y en la versión de este año, nos damos cuenta que este punto de inflexión ya está lejos, pues un 69% de los encuestados destacaron la relevancia que tiene la IA para su negocio y cómo puede ayudar al desarrollo y revolución de su compañía”, explicó Evandro Armelin.

un 17% de las empresas de la región no tienen planes de trabajar con Inteligencia Artificial

Además, agregó que “lo que más llama la atención es que un 17% de las empresas de la región no tienen planes de trabajar con Inteligencia Artificial o consideran que no les aportará valor en el futuro”.

Durante el evento, también se realizó un panel de conversación moderado por Matías Soffia, Director de Innovación NTT DATA Chile, y donde Eduardo Kerchner, Head of Data Science, Machine Learning & Artificial Intelligence Program LATAM Airlines; Eric Ancelovici, Global Chief Data & Analytics Officer Telefónica Hispam; María Francisca Yáñez, National Technology Officer Microsoft; y Alejandro Mauro, Médico Jefe del Departamento de Informática Biomédica de Clínica Alemana contaron sus experiencias en el uso de esta tecnología y los principales desafíos futuros en sus respectivas industrias.

Por otra parte, el Partner Data & Analytics de NTT DATA Americas enfatizó que “en el estudio también vemos que se mantiene el desafío de contar con talentos para la implementación de la Inteligencia Artificial, pues es una tecnología nueva y las universidades aún no forman la cantidad de personas que necesitamos. Es decir, no hay personas suficientes para responder a la cantidad de empleos de las compañías en esta área”.

Como puntos a destacar del estudio, pudo observarse que:

  • El 69% menciona la relevancia de la IA, demostrando un avance en la adopción en la región de esta tecnología, con respecto a la edición anterior.
  • Referente al tiempo de adopción de la IA, casi el 40% de las empresas llevan usándola entre uno y tres años, enfocadas en el desarrollo de proyectos y pilotos.
  • El 16% tiene previsto comenzar a aplicarla el año que viene.
  • Un 14% empezó a implementarla durante el 2021.
  • El 50% de las empresas encuestadas cuenta con un equipo o área como responsable de impulsar las iniciativas de IA.
  • En aquellas sin una asignación de roles clara, es el CEO quien se ocupa del mando de las decisiones.

Beneficios y retos de su aplicación

Los encuestados han calificado el incremento de la productividad un 68,6% como el principal beneficio, con un 57% la satisfacción del cliente como ventaja sumamente valorada, debido a que las empresas tienen un gran interés en mejorar la experiencia del cliente a través de la IA.

Otro beneficio destacado es el incremento en las ventas que han experimentado las compañías latinoamericanas con el uso de la IA, con una representación del 54,3%, en operaciones, con un 41,5%, la optimización de procesos operativos es el cuarto beneficio percibido, al que le siguen el análisis de patrones y la realización de predicciones, ambos con un 22,8%.

Sin embargo, uno de los retos más grande según el 50% de las empresas encuestadas, es la recopilación de los datos. Issues que hoy está poniendo un freno a la aplicación de la IA, no solo en América Latina, sino en el mundo.

Reflexiones y desafíos sobre futuro en la IA

Hay dos temas que surgieron en esta segunda edición del estudio el cual remarcó como cuestiones a reflexionar y tratar para el futuro y evolución de la aplicación de la IA en la región y el resto del mundo.

El primero es la ética en el uso de la IA. Las empresas latinoamericanas han afirmado estar más preocupadas por cuestiones de protección de datos y también por la ética de la IA. Sin embargo, Evandro reflexiona que “a medida que impactamos sobre la vida personal y en el ámbito profesional necesitamos tener más cuidado y saber cuáles son los límites, saber hasta dónde puede intervenir, hasta dónde puedo invadir la privacidad de las personas con los algoritmos y automatizar sus acciones. Es un tema pendiente pero las preocupaciones al respecto nos van a llevar a un buen camino siempre que se tenga en cuenta los siguientes principios: la importancia, la robustez y la seguridad, el respeto a la autonomía humana y la transparencia”.

Algunas compañías ya empiezan a pensar en cómo implementar MLOps, ModelOps y otras metodologías de trabajo para acelerar la implementación de la IA

El segundo punto es pensar cómo aplicar la IA de manera estructural y cómo seremos capaces de implementarla a escala. Entender cómo industrializar este recurso será el futuro para optimizar y explotar esta tecnología, que sigue creciendo. Algunas compañías ya empiezan a pensar en cómo implementar MLOps, ModelOps y otras metodologías de trabajo para acelerar la implementación de la IA.

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