Los representantes de Gartner están instando a los líderes de TI en Australia a evitar dejarse atrapar en la carrera de los proveedores tecnológicos para desarrollar, implementar y vender rápidamente soluciones de IA. En cambio, las empresas deben elaborar cuidadosamente un enfoque “constante” o “acelerado” para la adopción de la IA, dependiendo de los beneficios específicos que buscan lograr con la tecnología.
Hablando en el Gartner IT Symposium/Xpo en Australia el 9 de septiembre, dos distinguidos analistas ejecutivos de Gartner, Mary Mesaglio y Kristian Steenstrup, explicaron que los proveedores tecnológicos estaban yendo “a toda máquina” para desarrollar soluciones de IA mientras que casi la mitad de los CIOs están luchando por ver rendimientos en sus inversiones en IA.
Los analistas de Gartner recomendaron que las organizaciones australianas se centren en su propia carrera de IA de cara a 2025. Pero esto requerirá tener enfoques diferentes hacia la tecnología en diversas funciones de TI y de negocios.
¿Cuál es la diferencia entre un enfoque constante o acelerado de la IA?
Los analistas de Gartner definieron una organización constante en IA como una que:
– Opera en una industria que no es perturbada por la IA.
– Tiene un nivel modesto de ambición para la tecnología de IA.
– Tiene 10 o menos iniciativas activas de IA en funcionamiento.
Por el contrario, aquellos que adoptan la IA a un ritmo acelerado generalmente:
– Existen en industrias que están siendo perturbadas por la IA.
– Buscan ser organizaciones orientadas a la IA.
– Tienen más de 10 iniciativas activas de IA.
Beneficios de la IA: Comience con la productividad y pase a la generación de ingresos
Las ganancias de productividad se consideran el enfoque principal para las organizaciones que adoptan la IA a un ritmo más constante. Sin embargo, los analistas de Gartner advirtieron que las ganancias de productividad de la IA no se distribuyen de manera equitativa: la mayoría se atribuyen a los empleados en función de la complejidad de sus trabajos y su nivel de experiencia.
“Lo que facilita lograr la productividad de la IA es igualar la complejidad del trabajo y la experiencia del trabajo”, explicó Mesaglio. “La regla general es que obtienes más productividad de la IA cuando igualas la baja complejidad y la baja experiencia, o la alta complejidad con la alta experiencia.”
Las empresas que adoptan la IA a un ritmo acelerado también buscan las mismas ganancias básicas de productividad de la IA. Sin embargo, Steenstrup dijo que este tipo de organización a menudo busca más de la tecnología, como mejores rendimientos de activos, mayor velocidad, nuevos ingresos, una experiencia mejorada para el cliente y reducción de pérdidas.
De la prueba de concepto a la prueba de valor
Mientras que las organizaciones que adoptan la IA a un ritmo constante pueden necesitar examinar más de cerca sus gastos en IA, se ha aconsejado a aquellos que siguen un camino acelerado implementar un monitoreo de costos en tiempo real, similar al enfoque que muchos han tomado para rastrear los gastos en la nube.
Los proyectos de IA también deben tener en cuenta el costo y el valor desde el principio, dijo Mesaglio.
“Cuando haces una prueba de concepto, no solo pruebes si la tecnología funciona y si a los empleados les gusta”, explicó. “Utiliza la prueba de concepto también para entender cómo se escalarán tus costos.”
Cobertura de IA que se debe leer
Construir una pila de IA para hacer frente a la expansión de herramientas y datos de IA
Ha habido una explosión de características y herramientas de IA dentro de los sistemas de Planificación de Recursos Empresariales, sistemas de Gestión de Relaciones con el Cliente y otras herramientas tecnológicas externas e internas. Esto significa que las empresas necesitarán construir las capacidades para gestionarlos y los datos organizacionales de manera cohesiva.
Para 2026, Gartner predice que más del 80% de los proveedores de software integrarán capacidades de IA generativa.
Gartner sugiere que las organizaciones creen un “sándwich tecnológico” para gestionar tanto la IA como los datos manejados de forma centralizada dentro de la organización, junto con la IA y los datos integrados en otro software o “BYOAI” (Traiga su propia IA) introducido de forma independiente por diferentes departamentos en un negocio.