Por: HPE
La encuesta actualizada de HPE revela que el exceso de confianza, las estrategias fragmentadas, la falta de participación de las partes interesadas y la preparación de la infraestructura están obstaculizando el éxito de la IA empresarial, un año después de que surgieran los primeros indicadores.
- Un número significativo de organizaciones encuestadas continúan aplicando enfoques aislados, lo que dificulta la obtención de los resultados deseados de la IA.
- La madurez de los datos sigue siendo un obstáculo, ya que menos de la mitad de las organizaciones demuestran competencia en las diversas etapas de preparación y gobernanza de los datos.
- La comprensión incompleta de la computación y las redes que requiere la IA está poniendo en peligro la capacidad de pasar de los proyectos piloto a la producción a gran escala y de gestionar una cartera de proyectos de IA cada vez mayor; menos de la mitad confía en poder determinar completamente sus necesidades reales de infraestructura para la mayoría de las fases del ciclo de vida de la IA.
- El cumplimiento normativo, la ética y la seguridad han dado un paso atrás, y cada vez menos empresas involucran adecuadamente a sus departamentos legales, de recursos humanos o de seguridad de la información (CISO) en las iniciativas de IA.
Aunque la adopción de la IA empresarial sigue cobrando impulso, aún existen dudas sobre la capacidad de estos esfuerzos para lograr el éxito. Según una encuesta publicada por HPE en 2024, el exceso de confianza de las empresas en sus capacidades de IA generó importantes puntos ciegos que pusieron en riesgo los beneficios de su implementación.
Entonces, ¿qué ha cambiado en el último año? Para determinar si las empresas han evolucionado sus enfoques de adopción de IA desde la encuesta anterior y cómo lo han hecho, HPE realizó un nuevo estudio: UN AÑO DESPUÉS: Diseñando una ventaja competitiva con la IA . Se encuestó a 1775 líderes de TI en nueve mercados globales para ofrecer una perspectiva actualizada sobre el progreso y los obstáculos.
La encuesta reveló que las iniciativas de IA empresarial han experimentado tanto avances como retrocesos. Más organizaciones han implementado la IA (22 % actualmente frente al 15 % del año pasado). Sin embargo, menos de la mitad de las empresas consideran que sus esfuerzos de implementación generales han sido un éxito, y más de un tercio (entre el 35 % y el 40 %) de los casos de uso de implementación solo han obtenido un éxito limitado.
Para comprender por qué las empresas aún tienen dificultades para alcanzar el éxito, el estudio analizó en detalle las cifras y obtuvo varias conclusiones clave.
Un enfoque fragmentado sigue obstaculizando los beneficios.
A pesar de que una clara mayoría de empresas (72 %) reconoce que un enfoque holístico de la IA —es decir, una visión integral de la estrategia, la asignación de recursos y las inversiones en infraestructura— es fundamental para obtener los beneficios previstos, muchas están optando por lo contrario. De hecho, un tercio (34 %) de los encuestados afirma que sus empresas aún cuentan con múltiples estrategias de IA independientes.
Además, la definición de objetivos también está fragmentada. Menos de la mitad (42 %) de las empresas ha colaborado en la mejor práctica de crear un conjunto único de objetivos de IA. Lo que es aún más preocupante, más de un tercio (35 %) está estableciendo (o planeando establecer) objetivos distintos en sus diferentes líneas de negocio.
Las empresas que abordan la IA con una estrategia holística que alinea objetivos, arquitectura de datos y gobernanza están mejor posicionadas para construir plataformas ágiles y escalables capaces de gestionar grandes volúmenes de datos, garantizar la soberanía y liberar todo el potencial de la IA.
“Las empresas que abordan la IA con una estrategia integral que alinea objetivos, arquitectura de datos y gobernanza están mejor posicionadas para construir plataformas ágiles y escalables capaces de gestionar grandes volúmenes de datos, garantizar la soberanía y liberar todo el potencial de la IA”, afirmó Brian Gruttadauria, CTO de Nube Híbrida en HPE. “Por el contrario, aquellas que optan por un enfoque fragmentado o aislado corren el riesgo de acumular deuda técnica, cuya solución podría requerir años y una inversión considerable”.
La madurez de los datos aún es insuficiente
. Al igual que el año pasado, las empresas siguen reconociendo las sólidas capacidades de gestión de datos como uno de los elementos más críticos para el éxito de la IA.
Sin embargo, la madurez de los datos, si bien ha mejorado, sigue siendo preocupantemente baja. Por ejemplo, menos de la mitad (45 %) de las organizaciones pueden ejecutar operaciones de envío y recepción de datos en tiempo real para impulsar la innovación y la monetización externa de datos.
La situación es similar en el caso del establecimiento de modelos de gobernanza de datos que permitan ejecutar análisis avanzados, donde solo el 43 % declara tener competencia. Se observan resultados muy parecidos en los modelos de datos compartidos y la inteligencia empresarial centralizada, donde apenas el 41 % declara tener competencia.
Persisten las barreras de infraestructura.
La introducción de la IA generativa y, más recientemente, de la IA agentiva, impulsó una oleada de innovación por parte de los proveedores de computación y redes. Existen nuevas soluciones que buscan acelerar la transición de las fases piloto a la creación y escalado de IA en producción, abordando la capacidad, el rendimiento, la gobernanza, la seguridad y la simplicidad.
Sin embargo, el conocimiento empresarial no ha evolucionado al mismo ritmo. Por ejemplo, menos de la mitad de los encuestados confía en su capacidad para comprender sus necesidades reales de computación o redes para la mayoría de las fases del ciclo de vida de la IA.
Además, un porcentaje significativo (42%) aún opera bajo la premisa de que puede confiar en una combinación de componentes ensamblados internamente, a partir de la infraestructura existente, a pesar de que la mayoría de las organizaciones carecen de la experiencia interna necesaria para diseñar, desarrollar e implementar una infraestructura de computación y redes adecuada para la IA.
Como era de esperar, esto se refleja en los resultados de la encuesta sobre la capacidad de lanzar y desarrollar iniciativas de IA en producción. Casi la mitad (45%) de las empresas afirma tener dificultades para gestionar su cartera de proyectos de IA, y una cifra similar (47%) cuestiona la capacidad de su organización para escalar dichos proyectos de forma eficaz.
El cumplimiento normativo, la ética y la seguridad se ven perjudicados
. Un enfoque integral de la IA también aborda la ética, el cumplimiento normativo y la seguridad, incluyendo la soberanía de los datos relacionada con la ejecución de cargas de trabajo en nubes públicas frente a privadas. Sin embargo, a la hora de desarrollar sus estrategias de IA, un porcentaje preocupante de empresas colabora con sus departamentos legales y de recursos humanos con menor frecuencia, en lugar de con mayor frecuencia..
- Este año, casi un tercio (30%) afirma que sus equipos legales no participan en la definición de estrategias de IA, frente a solo el 21% el año pasado.
- Desde una perspectiva ética, casi 4 de cada 10 empresas (39%) afirman ahora que sus equipos de RRHH no están involucrados, mientras que menos de un tercio (32%) informó haber omitido a RRHH en 2024.
- Igualmente preocupante es la disminución de la participación de los CISO en el desarrollo de estrategias de IA. El año pasado, casi la mitad (46 %) de las empresas incluían a su CISO, o a un líder equivalente, en la toma de decisiones sobre IA. Ahora, solo el 36 %. Este hallazgo fue sorprendente, ya que, intuitivamente, cabría esperar que la participación de los CISO aumentara dado el complejo panorama de amenazas actual.
Por muy exitoso que sea un prototipo de IA al superar pruebas aisladas con datos sintéticos, todo puede verse comprometido si los desarrolladores no someten sus modelos a pruebas de estrés en las condiciones reales de seguridad, normativas y TI de una empresa en particular.
“Por muy exitoso que sea un prototipo de IA al superar pruebas aisladas con datos sintéticos, todo puede verse comprometido si los desarrolladores no someten sus modelos a pruebas rigurosas en las condiciones reales de seguridad, normativas y TI de una empresa en particular”, afirmó Kirk Bresniker, miembro de HPE y arquitecto jefe de HPE Labs. “¿Han diseñado robustez? ¿Se han preparado para el día 1 y el día 3650? ¿Han aplicado la debida diligencia de la cadena de suministro al modelo, tal como lo harían con minerales? Ante el riesgo de daños a la reputación de la marca, brechas de seguridad, litigios y multas, es imperativo que las empresas presionen a sus desarrolladores y proveedores, simplemente insistiendo en el cumplimiento normativo, la ética y las mejores prácticas de seguridad de datos”.
Ponga en práctica la experiencia comprobada en IA.
Independientemente de la etapa en la que se encuentren las empresas, la mayoría aumentará su presupuesto de IA en los próximos 12 meses, o incluso lo duplicará, según la encuesta. Si bien este impulso es positivo, dirigir adecuadamente la inversión es fundamental para convertir las implementaciones tácticas en éxitos estratégicos que permitan aprovechar al máximo los beneficios de la IA.
Años de experiencia en IA en HPE demuestran que un enfoque integral es clave. Este enfoque integral se ve facilitado por soluciones de infraestructura de IA modulares, preintegradas y validadas, junto con servicios de consultoría sólidos con resultados comprobados en entornos reales.
