Inteligencia Artificial: se acelera la adopción en empresas de América Latina
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Las empresas de América Latina aceleraron el uso de la Inteligencia Artificial en los últimos dos años, de acuerdo con un sondeo privado.
Una investigación realizada por la empresa estadounidense Morning Consult para la multinacional tecnológica IBM, llamada IBM Global AI Adoption Index 2023, comprobó que las compañías de América Latina con más de 1.000 empleados agilizaron la implementación de inteligencia artificial (IA).
Un 67% de los profesionales de tecnologías de la información (TI) de la Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú dijeron que sus organizaciones aceleraron el uso de IA en los últimos 24 meses. Esta cifra está por encima de la media mundial, que es del 59%.
Tonny Martins, gerente general de IBM Latinoamérica, comentó, en un comunicado que la empresa envió a iProfesional, que en la región las empresas de "todos los sectores y tamaños" pasan de "la experimentación con IA a la realización de nuevas inversiones, para aprovechar aún más los beneficios que aporta".
"Esto demuestra la gran oportunidad que existe para explorar nuevos casos de uso, aprovechando las mejoras que puede generar, manteniendo la confianza y la gobernanza en el centro, cocreando con el ecosistema y empoderando a los profesionales para construir juntos el futuro. El potencial es inmenso", afirmó Martins.
La investigación muestra que las empresas latinoamericanas están abiertas al uso de IA generativa: 37% de ellas implementan en forma activa esta tecnología y 45% la explora.
Barreras, éticas y uso de la Inteligencia Artificial
Otros hallazgos del estudio son los siguientes:
- La mayor barrera para la adopción de IA en las empresas de la región son las habilidades, experiencia y conocimientos limitados en esta tecnología (32%). Sin embargo, para abordar este problema, el 38% de las empresas de América Latina planean invertir en capacitación y desarrollo de la fuerza laboral durante los próximos 12 meses.
- En América Latina existe una conciencia fuerte sobre la IA ética y la responsabilidad entre las empresas. El 90% de los profesionales de TI concuerdan o están algo de acuerdo en que es más probable que los consumidores elijan los servicios de una empresa que ofrece transparencia y un marco ético sobre cómo se construyen, gestionan y utilizan sus datos y modelos de IA. El 92% también dijo que tener la capacidad de gobernar los datos y la IA a lo largo de todo el ciclo de vida es un aspecto importante de la confianza y la explicabilidad en la IA.
- La investigación también destaca los casos de uso más comunes de IA entre las empresas de América Latina que exploran o implementan IA. Algunos de ellos incluyen: mano de obra digital (39%), automatización de procesos de TI (36%), y marketing y ventas (35%). Algunos usos en etapas tempranas de adopción son diagnóstico sanitario (8%), análisis de riesgos ambientales (10%) y sostenibilidad (16%).
La investigación se realizó en noviembre entre una muestra de 8.584 profesionales de TI en Australia, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, Singapur, Corea del Sur, España, Emiratos Árabes Unidos, Reino Unido, Estados Unidos y la Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, y Perú).
Interés creciente en la Argentina
A partir de los resultados de la encuesta, Emiliano Actis Dato, gerente de venta técnica de software de IBM, explicó en la siguiente entrevista de iProfesional la evolución de la adopción de la IA en la Argentina:
-¿Cómo viene la implementación de inteligencia artificial en la Argentina?
-En los últimos años, hemos visto un boom, un crecimiento enorme. IBM hace ya varios años que viene evolucionando sus tecnologías respecto a Inteligencia Artificial. Hay en IBM más de 40.000 implementaciones en el mundo y hay más de 600 en América Latina.
Lo que vemos es un interés creciente de las empresas, sobre todo por investigar, por empezar a empaparse con la inteligencia artificial. No hay un estancamiento en el interés. Lo que sí puede verse es quizá una dificultad en ese interés para transmitirlo en algo que termine en producción.
-¿Cómo se supera esa dificultad?
-Se puede empezar con proyectos que no necesariamente sean grandes, con algo más chiquito. Para la agilidad en la implementación quizás es mejor iniciar con algo pequeño y no apuntar algo enorme que finalmente siempre tiene alguna complejidad.
En Inteligencia Artificial me parece que es muy fácil entusiasmarse con algo, con algo enorme, y quizá el éxito está en algo chiquito y después ir haciéndolo crecer. Eso es lo que vemos en clientes nuestros que han ido evolucionando. Hoy tenemos en la Argentina varios clientes usando nuestro Assistant y evolucionándolo hace años.
No es que vimos un cliente hacer un Big Bang con algo enorme de un día para el otro clientes. El Banco Patagonia tiene su asistente virtual, se llama Padi, que ha ido creciendo en el tiempo y hoy atiende más de cinco veces la cantidad de transacciones que atendía hace un par de años.
El Banco Galicia tiene un asistente virtual que se llama Gala. El objetivo final es lograr que procesen una transacción, no que la complete. Gala ha ido evolucionando año tras año. Ahora estamos en darle habilidades también de inteligencia artificial generativa.
El segundo consejo es pensar a la inteligencia artificial no como un accesorio, sino como el centro del "core" del desafío que queremos resolver. Hay una mayor correlación con el éxito cuando se piensa así desde un comienzo.
Si vamos a resolver esta necesidad pensemos la inteligencia artificial en el centro y no como parte de la resolución de esta manera. Eso nos parece importante para que no se estanque (la IA) en esos proyectos.
-¿El área de TI está preparada para poner ese enfoque en práctica?
-Con un asistente están involucrados más áreas aparte y TI en definitiva es un facilitador. Quien tiene la necesidad y quien ve el retorno de esa inversión es el negocio, y muchas veces es experiencia cliente.
Desde el punto de vista de las áreas de TI no veo que haya alguna barrera o algo algún problema. En general son soluciones que se despliegan en nube y eso entrega la agilidad y la robustez que esa solución necesitan. No es que necesito un departamento de TI que despliegue servidores y que tenga que después administrar eso bien.
La ética y la protección de los datos del cliente son claves por varios motivos. Estamos de alguna manera cuidando al cliente, y le estamos dando confianza al negocio de que estamos implementando algo que no pone en riesgo la operación de la empresa,
En IBM pensamos en características específicas para atacar este tema. Uno es la explicabilidad. Si un asistente virtual está contestando una pregunta de cierta manera, tenemos que poder explicar por qué sucede eso.
Otra característica es la transparencia en todo ese proceso. Los datos que ingresé, ¿de dónde vinieron? Otra es la robustez. Esa solución de Inteligencia Artificial no puede flaquear en su performance, tiene que poder crecer y atender la demanda.
La siguiente característica es la privacidad de los datos del cliente, que tienen que poder ser cuidados y tratados como datos. Y la última es la equidad. Significa que nuestro asistente trate de igual manera a todos sus clientes, que no tenga un sesgo y que no trate como distintos a unos y a otros.
-¿Los despliegues de la inteligencia artificial generativa son exclusivos solo de grandes organizaciones o también pueden acceder a ella pequeñas y medianas empresas?
-No es algo privativo de grandes organizaciones, son soluciones que escalan en el punto de vista de cantidad de transacciones. Y ese primer escalón es bastante bajo. Hoy cualquier organización podría tener su asistente interaccionando con sus clientes o resolviendo otras cuestiones, y estar haciendo más eficiente la operación interna.
De hecho, nosotros usamos en IBM nuestro propio asistente, por ejemplo, en recursos humanos. Hacemos muchas consultas a un asistente virtual en vez de hacerle a un analista de recursos humanos.
En Inteligencia Artificial generativa, las soluciones crecen en base a la cantidad de transacciones. Una empresa chica podría acceder perfectamente, porque no son implementaciones complejas.