La consultora McKinsey ha hecho público su informe sobre el estado de la inteligencia artificial en 2022, que muestra hallazgos clave sobre el uso y la adopción de la IA a nivel mundial durante la última década y que arroja algunas conclusiones interesantes.
El estudio señala que la adopción y la inversión en IA se han acelerado en los últimos cinco años y las empresas comparten que, para ellas, este ámbito se ha convertido en una prioridad mayor.
La adopción de la inteligencia artificial se habría más que duplicado desde 2017 (del 20 % ha pasado al 50 %), y el 63 % de las organizaciones espera que la inversión en IA aumente en los próximos tres años.
Sin embargo, también se habría identificado un estancamiento en la adopción, con la proporción de organizaciones que adoptan IA que oscila entre el 50 y el 60% en los últimos años.
El informe apunta que los encuestados de las empresas de alto rendimiento de IA tienen casi ocho veces más probabilidades que sus pares de decir que sus organizaciones gastan al menos el 20% de sus presupuestos de tecnología digital en tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial.
Hay una divergencia entre aquellas empresas descritas como de alto rendimiento en IA que estarían ampliando su entorno competitivo con “todas las demás que necesitan ponerse al día”, señala para VentureBeat Michel Chui, socio de McKinsey.
Los casos de uso más comúnmente adoptados, según el informe de McKinsey, se encuentran en la optimización de servicios, la creación de nuevos productos basados en IA, el análisis del servicio al cliente y la segmentación de clientes.
Los puestos más buscados relacionados con la IA en 2022 fueron ingenieros de software, ingenieros de datos y científicos de datos. Según el informe de McKinsey es otra “señal clara de que muchas organizaciones han pasado en gran medida de experimentar con IA a incorporarla activamente en aplicaciones empresariales”.
Algo preocupante que ha dejado a la luz la investigación es la falta de progreso en la mitigación informada por las organizaciones de los riesgos relacionados con IA, como el sesgo, la explicabilidad o la seguridad.
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