Altair ha publicado los resultados de una encuesta internacional que reveló altas tasas de adopción e implementación de datos organizacionales y estrategias de IA a nivel mundial. La encuesta también reveló que los éxitos de los proyectos sufren debido a tres aspectos principales de fricción: organizacional, tecnológica y financiera.

«Las organizaciones de hoy reconocen el imperativo de utilizar sus datos como un activo estratégico para crear ventajas competitivas», dijo James R. Scapa, fundador y director ejecutivo de Altair. «Pero claramente existen puntos de fricción en torno a las personas, la tecnología y la inversión que impiden que las organizaciones obtengan los conocimientos basados en datos necesarios para obtener resultados. Para lograr lo que llamamos ‘IA sin fricción’, las empresas deben hacer el cambio a herramientas de análisis de datos de autoservicio que permitan a los usuarios no técnicos trabajar de manera fácil y rentable en sistemas tecnológicos complejos y evitar la fricción que les impide avanzar».

La encuesta independiente de más de 2.000 profesionales en 10 países y múltiples industrias mostró una alta tasa de fracaso de los proyectos de IA y análisis de datos (entre el 36% y el 56%) donde existe fricción entre los departamentos de la organización.

Las tres áreas principales de fricción

En general, la encuesta identificó la fricción organizacional, tecnológica y financiera como los principales culpables que obstaculizan los  datos y el éxito del proyecto de IA.

Fricción organizacional

La encuesta encontró que las organizaciones están luchando para llenar los roles de ciencia de datos, lo cual es una causa importante de fricción.

• El 75% de los encuestados dice que tiene dificultades para encontrar suficiente talento en ciencia de datos.
• El 35% dice que el conocimiento sobre IA es bajo entre la mayoría de su plantilla.
• El 58% dice que la escasez de talento y el tiempo que lleva mejorar las habilidades de los empleados actuales es el problema más frecuente en la adopción de su estrategia de IA.

Fricción tecnológica

Más de la mitad de los encuestados dicen que su organización a menudo  se enfrenta a limitaciones técnicas que están ralentizando los datos e iniciativas de inteligencia artificial.

• En general, los encuestados encuentran una mayor dificultad en la velocidad de procesamiento de datos, la rapidez en la toma de decisiones informadas y sufre problemas de calidad de datos.
• Casi dos tercios de los encuestados (63%) dijeron que su organización tiende a complicar el uso de herramientas de datos impulsadas por IA más de lo necesario.
• El 33% citó la imposibilidad de actualizar los sistemas para desarrollar iniciativas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático como un problema recurrente relacionado con la tecnología que causa fricción.

Fricción financiera

A pesar del deseo de las empresas de escalar sus datos y estrategias de IA, los equipos y las personas siguen encontrando obstáculos financieros.

• El 25% de los encuestados citó las limitaciones financieras como un punto de fricción que afecta negativamente a las iniciativas de IA dentro de su organización.
• El 28% dijo que el liderazgo está demasiado centrado en los costes iniciales de las estrategias para comprender cómo la inversión en inteligencia artificial y aprendizaje automático beneficiaría a su organización.
• El 33% dijo que el «alto coste de implementación», ya sea real o percibido, es una de las deficiencias de su organización cuando confía en las herramientas de IA para completar proyectos.

El fracaso del proyecto es común, pero reina el optimismo 

Las organizaciones de todas las industrias y regiones geográficas que utilizan IA persisten a pesar de las altas tasas de fracaso de los proyectos.

• Uno de cada cuatro encuestados dijo que más del 50% de sus proyectos fracasan
• El 42% de los encuestados admite que experimentó fallos en la IA en los últimos dos años; Entre los encuestados, la tasa promedio de fracaso fue del 36% en su organización.
• A pesar de experimentar fracasos en los proyectos de IA, las organizaciones continúan utilizando la IA porque creen que todavía existe la oportunidad de subir de nivel las capacidades o servicios a largo plazo (78%) y sus éxitos menores han demostrado potencial para avances a largo plazo (54%).

Muchas organizaciones también luchan por completar sus proyectos de ciencia de datos.

• El 33% de los encuestados dijo que más de la mitad de sus proyectos de ciencia de datos nunca llegaron a producción en los últimos dos años.
• Además, el 55% dijo que más de un tercio de sus proyectos de ciencia de datos nunca llegaron a producción en los últimos dos años.
• Un asombroso 67% dijo que más de una cuarta parte de los proyectos nunca llegaron a producción.

La fricción existe en todo el mundo

A nivel mundial, la encuesta reveló que tanto la tecnología como el talento son puntos débiles para las organizaciones al implementar datos organizacionales y estrategias de inteligencia artificial.

• Los encuestados en las regiones de Asia-Pacífico (APAC) y Europa-Medio Oriente (EMEA) informaron haber encontrado más fracasos de IA en los últimos dos años (54% y 35%) en comparación con la región de América del Norte y del Sur (AMER) (29%)
• El 65% de los encuestados de APAC y el 61% de los encuestados de EMEA estuvieron de acuerdo en que su organización hace que trabajar con herramientas de IA sea más complicado de lo necesario.
• El 78% de los encuestados de APAC y el 75% de los encuestados de EMEA dijeron que tienen dificultades para encontrar suficiente talento en ciencia de datos.