Introducción a la Adopción de la Inteligencia Artificial
La capacidad de la inteligigencia artificial (IA) para actuar como asistente en prácticamente todos los aspectos de la carga de trabajo de un profesional debería aumentar la eficiencia cuando se incorpora a las operaciones comerciales. Sin embargo, muchos obstáculos, incluyendo las percepciones de los líderes sobre la tecnología, están evitando la adopción generalizada por parte de las organizaciones.
Investigación sobre la Adopción de la IA
Para comprender mejor cómo las organizaciones están aceptando el cambio relacionado con la IA, Accenture realizó una encuesta a 3,450 líderes de alto nivel y 3,000 empleados de nivel no ejecutivo de organizaciones de todo el mundo con ingresos superiores a $500 millones. Según el informe de investigación de Accenture, los líderes de alto nivel anticipan un alto nivel de cambio en sus organizaciones, con el 72% esperando más cambios en 2025 que en 2024, y el 23% esperando el mismo nivel.
Niveles de Preparación
Aunque se siente un sentido de cambio, los niveles de preparación son insuficientes. En varias industrias, menos líderes de alto nivel informaron sentirse “muy preparados” para responder a los cambios en su entorno empresarial al entrar en 2025, en comparación con cómo se sentían en 2024. La misma sensación se compartió con los empleados, que se sintieron aún menos seguros. El nivel promedio de preparación para los líderes de alto nivel se situó en el 43%, mientras que la confianza de los empleados cayó al 36%.
Inversiones en IA
A pesar de la falta de confianza conjunta, los líderes están preparados para aumentar las inversiones en IA. La mayoría (86%) de los líderes de alto nivel se sienten preparados para aumentar su inversión en IA generativa en 2025. De manera similar, el 83% de los líderes afirmaron que su experiencia del año pasado con IA generativa les ha permitido ver un “mayor potencial de impacto comercial positivo” en el próximo año, según el informe.
Áreas de Enfoque
Los líderes ven la tecnología de la información (TI) como el enfoque principal de esas inversiones en IA generativa, seguido de ingeniería, fabricación, producción y operaciones (38%), y servicio al cliente (29%). Estas áreas de enfoque se alinean con lo que generalmente se considera las áreas de temas donde las herramientas de IA generativa pueden brindar asistencia significativa, incluyendo tareas relacionadas con STEM como codificación, corrección de errores, detección de malware, cálculos matemáticos y modelado de amenazas.
Beneficios y Obstáculos
La IA generativa también tiene un gran potencial para optimizar el ámbito del servicio al cliente debido a su capacidad para ingestar grandes cantidades de datos, procesarlos y luego referenciarlos en conversaciones con los clientes para responder a sus preguntas utilizando lenguaje natural. A pesar de los beneficios percibidos, los obstáculos para la adopción persisten, con los líderes de alto nivel enumerando la falta de claridad sobre el retorno de la inversión (ROI) (26%) y las limitaciones de la infraestructura de datos o tecnología (28%) como factores limitantes.
Conclusión
La desconexión entre cómo los líderes y los empleados perciben el valor de implementar IA generativa es también un obstáculo importante; hay una brecha del 20% entre cómo los líderes de alto nivel y sus empleados entienden “en gran medida” el valor potencial de la IA generativa. Además, los empleados están menos inclinados a sentir que sus organizaciones están capacitadas para utilizar las herramientas de IA de manera eficiente, con el 55% de los empleados informando que una capacitación integral y una orientación clara les darían un impulso de confianza al utilizar herramientas de IA generativa, lo que indica una necesidad más amplia de aumentar la comunicación y la capacitación efectivas. En resumen, aunque los líderes y los empleados reconocen el potencial de la IA generativa, es fundamental abordar los obstáculos y brechas existentes para lograr una adopción exitosa y eficaz de esta tecnología en las organizaciones.