La adopción de la inteligencia artificial [IA] cada vez es mayor, incluso en las economías emergentes como China, Oriente Medio y el norte de África. Según una encuesta realizada por la consultora McKinsey en 2021, un 57 por ciento de las empresas de esas geografías la han incluido en alguna de sus funciones, frente al 45 por ciento de 2020. Las compañías indias son las que más cuentan con ella, seguida muy de cerca por las de Asia-Pacífico.

Operaciones, desarrollo de servicio y productos, marketing y ventas son las áreas de negocio en las que la IA tiene mayor implantación. Además, es en las que se están registrando los mayores ahorros en costes, según las respuestas a la encuesta.

El impacto de la IA en los beneficios está creciendo

Impacto creciente

Los datos de la investigación sugieren que “el impacto de la IA en los beneficios está creciendo”. La cuota de respuestas que afirman que al menos un 5 por ciento de sus resultados antes de intereses e impuestos [EBIT por sus siglas en inglés] se pueden atribuir a estas tecnologías ha crecido hasta el 27 por ciento, desde el 22 por ciento del año anterior.

Además, las perspectivas apuntan a que estas tecnologías se seguirán desarrollando en el futuro próximo: “Casi dos tercios afirman que las inversiones de sus compañías en IA continuará creciendo durante los próximos tres años, en línea con los resultados del estudio de 2020”.  

El machine learning puede ser la clave del éxtio de la IA

Diferencias

“Buscábamos comprender mejor los factores y prácticas que diferencian a los mejores proyectos de IA de los demás; específicamente, en las organizaciones cuyas respuestas atribuyen al menos un 20 por ciento del EBIT a su uso”, recogen las conclusiones del estudio. La clave puede estar en la inclusión de machine learning en esos proyectos, una buena práctica que “ha emergido durante los últimos años”.

Otra de las diferencias entre las empresas que están sacando el máximo partido a la IA, es que la implementan en toda su estructura, en lugar de orientarla solo, por ejemplo, a la reducción de costes.

Estas compañías están “industrializando y profesionalizando su trabajo con IA”. De hecho, tres cuartas partes de las que están obteniendo los mejores resultados afirman que el coste de implementarla y generar los modelos de trabajo es similar o incluso menor de lo que esperaban. Sin embargo, en el resto de respuestas, el 51 por ciento asegura que el coste ha sido mayor del esperado.

La cifra de uso de la nube llega hasta el 64 por ciento

Los beneficios de la nube

Otra de las claves puede residir en su combinación con la tecnología en la nube. Una opción que es cada vez más frecuente. “La mayoría de las compañías (…) tienden a usar una combinación de plataformas on premise y en la nube, en línea con lo que hacen con el resto de su tecnología”. Pero, en el caso de las que obtienen los mejores resultados la cifra de uso de la nube llega hasta el 64 por ciento, frente al 44 del resto.

También apuestan más por la nube pública: “Por ejemplo, tienen el doble de probabilidades que las demás de afirmar que utilizan la nube para implementar capacidades de comprensión del lenguaje natural y reconocimiento facial”.

El mayor riesgo sigue siendo la ciberseguridad

Dudas y riesgos

Pero no todo es positivo: el mayor riesgo sigue siendo la ciberseguridad, aunque el número de respuestas en este sentido se ha reducido con respecto a 2020, “a pesar de la creciente amenaza de ciberincidentes registrada a lo largo de la pandemia de Covid-19”, señala el informe de conclusiones.

En las economías desarrolladas, la cifra de quienes consideran la ciberseguridad como el mayor riesgo de la IA se ha situado en el 57%, frente al 63% del año anterior. En los países en desarrollo, la privacidad personal e individual se sitúa por encima en términos de amenazas relacionadas con este tipo de tecnología.

La dificultad para mitigar esos riesgos se centran en la incapacidad de afrontar el abanico de estos y la necesidad de priorizar: “Preguntamos sobre las prácticas para minimizarlos, relacionadas con la documentación de los modelos, validación de datos y comprobaciones en los sesgos. Y, en la mayoría de los casos, las compañías que obtienen mejores resultados con la IA tienen más probabilidades que el resto de ponerlas en práctica”.