El 31% de las empresas quiere gastar más de 10 millones en IA generativa en 2024

Qlik ha presentado su informe «Generative AI Benchmark Report», en el que se concluye que las empresas están valorando realizar inversiones significativas en tecnologías que mejoren los tejidos de datos para permitir el éxito de la IA generativa. Para ello están buscando un enfoque híbrido que se aproveche de los beneficios de la IA generativa y de la IA tradicional para ampliar el impacto de la solución en las organizaciones.

«El potencial de la IA generativa ha encendido una ola de inversión e interés tanto en herramientas discretas, como en las tecnologías que ayudan a las organizaciones a gestionar el riesgo, aceptar la complejidad y escalar la IA generativa y la IA tradicional para lograr un impacto», destaca James Fisher, director de Estrategia de Qlik. «Nuestro informe muestra claramente que las organizaciones líderes entienden que estas soluciones deben estar respaldadas por una base de datos de confianza, cuya función es alimentar las percepciones y los casos de uso donde el poder de la IA generativa y la IA tradicional cobran vida».

El informe revela que, si bien persiste el entusiasmo inicial por lo que puede ofrecer la IA generativa, los directivos entienden que necesitan rodear estas soluciones de las estrategias y tecnologías de datos adecuadas para aprovechar plenamente su potencial transformador. Así, aunque muchos se están valiendo de la Inteligencia Artificial para aliviar las presiones competitivas y ganar eficiencia, también buscan orientación sobre por dónde empezar y cómo avanzar rápidamente sin perder de vista las cuestiones de riesgo y gobernanza.

Creación de valor a partir de la IA generativa

A pesar de que el mercado se centra en la IA generativa, los encuestados señalaron que ven claramente que la tradicional sigue aportando valor en áreas como el análisis predictivo. De este modo, esperan que la primera ayude a extender el poder de estas soluciones a una población más amplia, permitiendo obtener conocimientos más profundos y encontrar formas nuevas y creativas de resolver problemas mucho más rápido.

Esta visión ha impulsado un increíble nivel de inversión. El 79% de los encuestados ha adquirido herramientas ha invertido en proyectos de IA generativa, y el 31% afirma que tiene previsto gastar más de 10 millones de dólares en iniciativas de este tipo, el año que viene. Sin embargo, estas inversiones corren el riesgo de ser aisladas, ya que el 44% de estas organizaciones señalaron que carecen de una estrategia clara.

Estrategias y apoyos

A la pregunta de cómo piensan enfocar la IA generativa, el 68% de los encuestados afirma que piensa aprovechar modelos públicos o de código abierto perfeccionados con datos propios, y el 45% se plantea crear modelos desde cero.

La experiencia en estas áreas es crucial para evitar los problemas de seguridad de datos, gobernanza y sesgo de los que se ha informado ampliamente y que pueden producirse con la IA generativa. Los encuestados entienden que necesitan ayuda, y el 60% afirma que planea confiar parcial o totalmente en la experiencia de terceros para cerrar esta brecha.

Muchas organizaciones también están buscando tejidos de datos como parte fundamental de su estrategia para mitigar estos problemas. Así, estos reconocen que sus estructuras de datos necesitan actualizaciones o no están preparadas para esta tecnología. De hecho, sólo el 20% cree que su estructura de datos está bien equipada para satisfacer sus necesidades en este campo.

Teniendo esto en cuenta, no es de extrañar que el 73% espere aumentar el gasto en tecnologías que apoyen los tejidos de datos. Parte de ese gasto tendrá que centrarse en la gestión de volúmenes de datos, ya que casi tres cuartas partes de los encuestados afirmaron que esperan que la IA generativa aumente la cantidad de datos movidos o gestionados en los análisis actuales. La mayoría también señalaron que la calidad de la información, las herramientas ML/IA, la gobernanza, la integración y BI/Analítica son áreas importantes o muy importantes para proporcionar un tejido que permita el éxito de la IA generativa. Las inversiones en estas áreas ayudarán a las organizaciones a eliminar algunas de las barreras más comunes a la implementación según los encuestados, incluyendo la regulación, la seguridad y los recursos.

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