McKinsey & Company ha presentado las conclusiones de la nueva edición del informe sobre Inteligencia Artificial (IA) “El Estado de Inteligencia Artificial 2020”, que analiza la implementación de esta tecnología en las empresas de todo el planeta durante el último año, así como la forma en que genera valor. McKinsey observa una creciente diferenciación entre las empresas de alto rendimiento y otras compañías que no han rentabilizado aún la inversión acometida. Los sectores sanitario, de automoción y de servicios financieros han liderado la apuesta por la implementación de la Inteligencia Artificial durante la pandemia.
McKinsey & Company ha presentado las conclusiones de la nueva edición del informe sobre Inteligencia Artificial (IA) “El Estado de Inteligencia Artificial 2020”, que analiza la implementación de esta tecnología en las compañías de todo el mundo durante el último año, así como la forma en que genera valor. La encuesta se realizó a un total de 2.395 participantes de distintas regiones, industrias y empresas.
McKinsey observa una creciente división entre las empresas de alto rendimiento y otras compañías que no han rentabilizado aún la inversión acometida. Según el informe, más del 60% de las empresas de alto rendimiento (los top-performers) han aumentado este año la inversión en IA en todas las áreas en respuesta a la situación derivada de la crisis de la COVID-19. Los sectores que han liderado esta mayor adopción de IA son la industria sanitaria, la automoción y los servicios financieros. Adicionalmente, y en línea con los datos del año anterior, el 50% de las empresas integran la IA al menos en una función de sus organizaciones.
Junto a este dato, en términos generales, los últimos indicadores analizados a través de la encuesta, fuera del contexto de la pandemia, no muestran un aumento significativo en la adopción de la IA, debido potencialmente a que haya pasado la fase hype de dicha tecnología (el ciclo de sobreexpectación).
En general, la mitad de los encuestados declara que sus organizaciones han adoptado la IA en al menos una función. Y, si bien la adopción de la IA fue casi equivalente en todas las regiones el año pasado, los encuestados de este año que trabajan para empresas con oficinas centrales en países de América Latina y en otros países en desarrollo tienen muchas menos probabilidades que los de otros lugares de informar de que sus empresas han incorporado la IA en un proceso o producto en al menos una función o unidad de negocio. Por sector, los encuestados en los sectores de alta tecnología y telecomunicaciones son nuevamente los más propensos a reportar sobre la adopción de la IA, con el sector de automoción y de ensamblaje situándose justo por detrás de ellos.
Las funciones comerciales en las que las organizaciones adoptan la IA se mantienen en gran medida inalterables respecto a la encuesta de 2019, con operaciones de servicio, desarrollo de productos o servicios, y marketing y ventas nuevamente ocupando los primeros lugares.
La mayor parte de los encuestados reportan aumentos de ingresos para la optimización de inventario y piezas, precios y promoción, análisis de servicio al cliente y previsión de ventas y demanda. Más de dos tercios de los encuestados que reportan haber adoptado cada uno de dichos casos de uso declaran que su adopción incrementó los ingresos. Los casos de uso que más habitualmente conducen a reducciones de costes son la optimización de la gestión del talento, la automatización del contact-center y la automatización del almacén. Más de la mitad de los encuestados que reportan haber adoptado cada uno de ellos declaran que el uso de la IA en dichas áreas redujo los costes.
El 22% de las compañías encuestadas atribuye más del 5% de su EBIT a la adopción de la IA
Al mismo tiempo, la encuesta ha medido por primera vez la relación entre la adopción de IA y los resultados económicos. Según la encuesta, las compañías con una mayor aportación de la IA al EBIT experimentan un mayor crecimiento anual que el resto de empresas. El 22% de las empresas que han implementado algún tipo de IA observan un impacto positivo sobre su EBIT mayor del 5% atribuible directamente al usar IA. Asimismo, las empresas de alto rendimiento tienen el doble de probabilidades de reportar un crecimiento del EBIT superior al 10%.
En esta misma línea, las organizaciones que reportan el mayor impacto de la IA en cuenta de resultados exhiben una mayor flexibilidad organizacional, así como la adopción de una serie de mejores prácticas alrededor de modelos, herramientas, tecnología y uso de datos.
Asimismo, el informe confirma la importancia de aplicar algunas prácticas para que la implementación de estas tecnologías pueda generar valor económico. Para ello, es indispensable que los líderes de negocio, analytics e IT estén en sintonía sobre el potencial valor en juego que la IA puede proporcionar en cada dominio. Además, su aplicación requiere una inversión suficiente en talento (la figura de translators), y asegurar que todos los empleados involucrados cuenten con las habilidades necesarias.
A nivel de funciones, marketing y ventas, estrategia corporativa y finanzas, junto a la cadena de suministro, son los departamentos que registran un mayor impacto de la adopción de IA en términos económicos.
Este año se ha preguntado por primera vez por la adopción del deep learning (aprendizaje profundo), un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales y que a veces puede ofrecer resultados superiores. Solo el 16% de los encuestados declara que sus empresas han llevado el aprendizaje profundo más allá de la etapa piloto. Una vez más, las empresas de alta tecnología y telecomunicaciones están liderando la carga, y el 30% de los encuestados de dichos sectores declaran que sus empresas tienen capacidades integradas de aprendizaje profundo.
Este año, se han vuelto a analizar las prácticas relacionadas con la IA de las empresas, esta vez analizando aproximadamente el doble de prácticas, para ver cuál podría corresponder con la obtención de más valor de la IA. Las organizaciones con el EBIT más alto atribuible a la IA tienen más probabilidades de participar en casi todas las prácticas que las que perciben menos valor de la IA. Las prácticas generalmente se dividen en seis categorías: estrategia; talento y liderazgo; maneras de trabajar; modelos, herramientas y tecnología; datos, y adopción.
Pero todas las empresas adoptan algunas prácticas aproximadamente al mismo nivel: por ejemplo, el uso de metodologías de prueba y aprendizaje para ejecutar iteraciones rápidas en iniciativas de IA, la implementación de procesos para obtener feedback comercial y la definición de grupos de casos de uso de IA en unidades de negocio, funciones u otras áreas de actividad empresarial prioritarias.
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