El 26.4% de las organizaciones latinoamericanas se encuentran en un nivel de madurez de datos โManagedโ, agrega el informe solicitado por SAS.
Por Revista Summa
SAS, lรญder mundial en datos e IA, presentรณ hoy una nueva investigaciรณn que explora el uso, el impacto y la confiabilidad de la IA. Precisamente, el Informe de IDC sobre el impacto de los datos y la IA: La imprescindible necesidad de confianza, solicitado por SAS, revelรณ que los lรญderes de TI y empresariales, a nivel global, afirman tener mรกs confianza en la IA generativa que en cualquier otra forma de IA.
El estudio global que analiza el uso y la adopciรณn de la IA tambiรฉn mostrรณ que solo el 40% de los encuestados estรก invirtiendo para que los sistemas de IA sean confiables a travรฉs de la gobernanza, la explicabilidad y las medidas de protecciรณn รฉticas, a pesar de que las organizaciones que dan prioridad a la IA confiable tienen un 60% mรกs de probabilidades de duplicar el retorno de la inversiรณn de los proyectos de IA.
De acuerdo con los resultados del estudio, entre los que declaran invertir menos en sistemas de IA confiables, la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT) se considera un 200% mรกs confiable que la IA tradicional (por ejemplo, el machine learning), a pesar de que esta รบltima es la forma de IA mรกs consolidada, confiable y explicable.
โNuestra investigaciรณn muestra una contradicciรณn. Las formas de IA con interactividad similar a la humana y familiaridad social parecen fomentar la mayor confianza, independientemente de su confiabilidad o precisiรณn realesโ, afirmรณ Kathy Lange, directora de investigaciรณn de la prรกctica de IA y automatizaciรณn de IDC.
La investigaciรณn se basa en una encuesta global realizada a 2,375 participantes en Amรฉrica del Norte, Latinoamรฉrica, Europa, Oriente Medio, รfrica y Asia-Pacรญfico. Entre los participantes se encontraba una combinaciรณn equilibrada de profesionales de TI y lรญderes de lรญneas de negocio, lo que permitiรณ obtener perspectivas tanto desde el punto de vista tecnolรณgico como empresarial.
Latinoamรฉrica avanza en madurez de datos
A nivel de la regiรณn, el estudio identifica que el 26.4% de las organizaciones latinoamericanas se encuentran en un nivel de madurez de datos โManagedโ, cifra que, si bien se encuentra por debajo de otras regiones, refleja una tendencia positiva hacia la estructuraciรณn y la gobernanza de los datos.
De acuerdo con Hรฉctor Cobo, VP Regional de SAS Mรฉxico, Caribe y Centroamรฉrica, esta evoluciรณn es clave para que la IA pueda desplegar todo su potencial y consolidarse como motor de competitividad en los sectores pรบblico y privado de la regiรณn latinoamericana.
Ademรกs, el documento agrega que Latinoamรฉrica se sitรบa con un retorno esperado de 1.63 veces por cada dรณlar invertido en IA, un indicador que supera al promedio global (1.61x). Cobo mencionรณ que este dato refleja la confianza de las organizaciones en que la inteligencia artificial contribuirรก a generar eficiencia, acelerar la innovaciรณn y potenciar la productividad en sus operaciones.
Ademรกs, dentro de la regiรณn se estรก experimentando el desarrollo de hubs impulsados por un crecimiento sostenido en el ecosistema de IA gracias a la expansiรณn de proveedores de nube y centros de datos, la inversiรณn en ciudades inteligentes y el interรฉs de empresas tecnolรณgicas globales en instalar operaciones estratรฉgicas en Amรฉrica Latina.
โEste entorno impulsa la consolidaciรณn de la regiรณn como un mercado clave para la adopciรณn de tecnologรญas emergentes como la GenAI, Agentic AI y Quantum AIโ, mencionรณ Cobo. No obstante, agregรณ, en Latinoamรฉrica tambiรฉn se dan brechas entre la confianza declarada en la IA y la inversiรณn efectiva en su confiabilidad.
Las tecnologรญas emergentes de IA son las que mรกs confianza inspiran
En general, el estudio revelรณ que las implementaciones de IA que generaban mรกs confianza eran las tecnologรญas emergentes, como la GenAI y Agentic AI, por encima de las formas mรกs establecidas de IA. Casi la mitad de los encuestados (48 %) afirmaron tener โplena confianzaโ en la GenAI, mientras que un tercio dijo lo mismo de Agentic Al (33 %). La forma de IA que menos confianza genera es la IA tradicional: menos de uno de cada cinco (18 %) indicรณ tener plena confianza en ella.
A pesar de que manifestaron una gran confianza en la GenAI y Agentic AI, los encuestados expresaron su preocupaciรณn por cuestiones como la privacidad de los datos (62 %), la transparencia y la explicabilidad (57 %) y el uso รฉtico (56 %).
Mientras tanto, quantum AI estรก ganando confianza rรกpidamente, a pesar de que la tecnologรญa para ejecutar la mayorรญa de los casos de uso aรบn no se ha desarrollado por completo. Casi un tercio de los responsables de la toma de decisiones a nivel mundial afirman estar familiarizados con la IA cuรกntica, y el 26 % afirma tener plena confianza en la tecnologรญa, a pesar de que las aplicaciones en el mundo real aรบn se encuentran en una fase inicial.
La falta de medidas de protecciรณn debilita el impacto de la IA… y el retorno de la inversiรณn
Adicionalmente, el estudio mostrรณ un rรกpido aumento en el uso de la IA, en particular de la IA generativa, que ha eclipsado rรกpidamente a la IA tradicional tanto en visibilidad como en aplicaciones (81 % frente a 66 %). Esto ha suscitado un nuevo nivel de riesgos y preocupaciones รฉticas.
En todas las regiones, los investigadores de IDC identificaron un desajuste entre la confianza que las organizaciones depositan en la IA y la confiabilidad real de la tecnologรญa. Segรบn el estudio, aunque casi 8 de cada 10 organizaciones (78 %) afirman confiar plenamente en la IA, solo el 40 % ha invertido en hacer que los sistemas sean demostrablemente confiables mediante la gobernanza de la IA, la explicabilidad y la protecciรณn de la รฉtica.
La investigaciรณn tambiรฉn mostrรณ que se da poca prioridad a la implementaciรณn de medidas de IA confiables a la hora de poner en marcha proyectos de IA. Entre las tres principales prioridades organizativas de los encuestados, solo el 2% seleccionรณ el desarrollo de un marco de gobernanza de la IA, y menos del 10% informรณ del desarrollo de una polรญtica de IA responsable. Sin embargo, dejar de dar prioridad a las medidas de IA confiables puede estar impidiendo que estas organizaciones aprovechen al mรกximo sus inversiones en IA en el futuro.
Los investigadores dividieron a los encuestados en lรญderes de IA confiable y seguidores de IA confiable. Los lรญderes fueron los que mรกs invirtieron en prรกcticas, tecnologรญas y marcos de gobernanza para que sus sistemas de IA fueran confiables, y parecen estar cosechando los frutos. Esos mismos lรญderes de IA confiable eran 1.6 veces mรกs propensos a informar un retorno de la inversiรณn doble o superior en sus proyectos de IA.
La falta de bases de datos sรณlidas y de gobernanza frena la IA
A medida que los sistemas de IA se vuelven mรกs autรณnomos y se integran profundamente en los procesos crรญticos, las bases de datos tambiรฉn cobran mayor importancia. La calidad, la diversidad y la gobernanza de los datos influyen directamente en los resultados de la IA, por lo que las estrategias de datos inteligentes son esenciales para obtener beneficios (por ejemplo, retorno de la inversiรณn, aumento de la productividad) y mitigar los riesgos.
Debido a ello, explicรณ Cobo, toma mucha importancia el resultado en el avance que tuvo Latinoamรฉrica en cuanto a que las organizaciones operen en un nivel de datos โManagedโ (26.4%).
Adicionalmente, el estudio identificรณ tres obstรกculos principales que impiden el รฉxito de las implementaciones de IA: una infraestructura de datos dรฉbil, una gobernanza deficiente y la falta de habilidades en IA. Casi la mitad (49%) de las organizaciones citan como principal obstรกculo las bases de datos no centralizadas o los entornos de datos en la nube no optimizados. A esta principal preocupaciรณn le siguen la falta de procesos de gobernanza de datos suficientes (44%) y la escasez de especialistas cualificados dentro de su organizaciรณn (41%).
Los encuestados seรฑalaron que el principal problema en la gestiรณn de los datos utilizados en las implementaciones de IA es la dificultad para acceder a fuentes de datos relevantes (58%). Otras preocupaciones importantes son la privacidad de los datos y las cuestiones de cumplimiento normativo (49%) y la calidad de los datos (46%).
โPor el bien de la sociedad, las empresas y los empleados, es imprescindible confiar en la IA. Para lograrlo, el sector de la IA debe aumentar la tasa de รฉxito de las implementaciones, los seres humanos deben revisar crรญticamente los resultados de la IA y los directivos deben capacitar a la plantilla en el uso de la IAโ, concluyรณ, Bryan Harris, CTO de SAS.