Una nueva investigación revela que las inversiones en inteligencia artificial (IA) en empresas del Reino Unido no están generando resultados consistentes. Solo el 11% de las empresas reportan beneficios tangibles de sus iniciativas de IA, lo que indica que muchas aún no han pasado de la fase de experimentación a la de implementación.
El estudio, realizado por Qlik, muestra que sectores como recursos humanos y finanzas son los que menos beneficios han visto, con un 37% y un 30% respectivamente. En contraste, el 81% de los departamentos de TI y ciberseguridad han notado mejoras.
La mayoría de las empresas todavía están en fases piloto y carecen de las herramientas y habilidades necesarias para escalar el impacto de la IA. Solo una de cada diez empresas afirma que más del 75% de sus iniciativas de IA han dado resultados tangibles. Aproximadamente el 23% reconoce que la mayoría de sus casos de uso de IA aún están en fase experimental. Además, el 44% admite que hay una desconexión entre los beneficios de productividad percibidos y los reales.
James Fisher, director de estrategia de Qlik, señala que esta brecha entre la expectativa y la realidad es una llamada de atención. Las empresas deben centrarse en la medición, la alineación y la construcción de una infraestructura de datos que permita a la IA ofrecer resultados a gran escala.
Casi la mitad de las empresas (49%) se ven afectadas por la falta de habilidades internas, mientras que problemas técnicos como herramientas y plataformas incompatibles (36%) y la falta de integración de datos en tiempo real (37%) también son preocupantes. A pesar de que el presupuesto se está convirtiendo en un problema menor, la arquitectura y la base de datos siguen siendo obstáculos significativos.
De cara al futuro, el 89% de los encuestados coinciden en que una estrategia de datos unificada es esencial para evaluar el retorno de inversión (ROI). Muchos también consideran que una mejor integración de datos y análisis (57%), mayor visibilidad sobre cómo los modelos de IA toman decisiones (55%), una colaboración sólida entre departamentos (49%) y KPIs enfocados en resultados (46%) son cruciales para lograr un impacto real de la IA. Fisher concluye que esto significa herramientas escalables, estrategias integradas y colaboración en todas las funciones.
