La adopción acelerada de la Inteligencia Artificial (IA) constituye una transformación tecnológica disruptiva que está afectando a casi todas las áreas de los negocios y de la vida diaria. Si bien la adopción de la IA ha progresado lentamente durante décadas, los avances -particularmente en la IA generativa- en el último año, junto con la disponibilidad pública de estas herramientas, están generando una mayor atención a los cambios y las nuevas posibilidades que ofrecerá la era de la IA.
De entre las personas encuestados por Cisco para su primer “Cisco AI Readiness Index - Intentions Outpacing Abilities”, el 97% declara que la urgencia de implementar tecnologías impulsadas por la IA ha aumentado en su empresa en los últimos seis meses. Si bien esta presión procede de casi todos los grupos de partes interesadas, la mayor presión se siente desde arriba: más de la mitad comenta que esta urgencia está siendo impulsada por su CEO y su equipo directivo, seguido por su junta directiva. Como resultado, el 84% cree que la IA tendrá un impacto significativo en sus operaciones empresariales en el futuro.
Sin embargo, la realidad es que las intenciones de adoptar y aprovechar la IA están superando con creces a las capacidades para hacerlo. El Índice muestra que el 86% de las empresas de todo el mundo no están completamente preparadas para sacar provecho de la IA y las tecnologías impulsadas por ella en su máximo potencial. El “Cisco AI Readiness Index” investiga la preparación de la IA en seis pilares clave: Estrategia, Infraestructura, Datos, Gobernanza, Talento y Cultura, y clasifica la preparación de la organización en cuatro niveles: pioneras (completamente preparadas), perseguidoras (moderadamente preparadas), seguidoras (preparación limitada) y rezagadas (no preparadas).
Utilizando esta categorización, el desglose de los encuestados para el AI Readiness Index inaugural de Cisco es: pioneros (14%); perseguidores (34%); seguidores (48%), y rezagados (4%).
Estrategia
Casi una tercera parte de los encuestados están clasificados como pioneros en Estrategia, el mayor número de pioneros de cualquiera de los seis pilares, lo que sugiere que actualmente los equipos directivos y las juntas directivas están invirtiendo un tiempo y esfuerzo considerables en esta área. Los pioneros obtuvieron puntuaciones altas en esta área con estrategias de implementación de IA bien definidas, propiedad clara, procesos para medir el impacto y un flujo saludable de financiación, con un fuerte enfoque en el plazo inmediato. De hecho, las organizaciones ya han comenzado a implementar IA en algunas áreas de su negocio, y la infraestructura de TI y la ciberseguridad emergen como las principales áreas donde se priorizan actualmente las implementaciones. Existen considerables brechas de preparación en el resto de pilares.
Infraestructura
En cuanto a la preparación de la Infraestructura, el 95% de los encuestados reconoce que la IA aumentará las cargas de trabajo de la infraestructura. Las demandas aumentarán en casi todos los aspectos de la infraestructura necesaria no solo para implementar la IA, sino también para aprovechar todo su potencial. Esto incluye escalabilidad y asignación de recursos informáticos, adaptabilidad, latencia e integración de la red con cargas de trabajo de IA, así como un incremento en el consumo de energía. Pese a asumir que la carga de trabajo aumentará, la preparación organizativa de los encuestados se sitúa en gran medida en un nivel medio.
Más de la mitad de los encuestados declaran que su infraestructura es escalable solo de forma moderada o limitada y que requiere una actualización para la tecnología de IA más compleja. Entre todos los factores, la preparación para satisfacer una mayor demanda de consumo de energía impulsada por la IA ocupó el primer lugar. Sin embargo, incluso las puntuaciones altas en esta área son relativamente bajas: el 55% de los encuestados afirma que no están preparados o solo están “algo” preparados.
Datos
En cuanto al pilar de Datos, el mayor problema inmediato es la centralización de datos: el 81% de los encuestados admite que sus datos existen en silos en sus organizaciones. Esta falta de centralización presenta riesgos considerables para la gestión de datos y de IA. Si los datos no están centralizados o preprocesados y preparados para su uso en herramientas de IA, se limitará la capacidad de las organizaciones para aprovechar plenamente las tecnologías de IA y que las herramientas de IA aprovechen todo su potencial. Además, los datos no contabilizados amplían la superficie de ataque en la que actores maliciosos pueden aprovechar las vulnerabilidades y añaden otra capa de complejidad en relación a la precisión de los datos.
Es bien sabido que los modelos de IA son tan buenos como los datos a los que tienen acceso, y el rendimiento del modelo depende en gran medida de las capacidades de entrada/salida, comúnmente conocidas como E/S. En pocas palabras, las capacidades de E/S son una medida de la eficacia con la que se pueden transferir datos entre el origen y el destino.
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