La introducción de la IA proporciona un «cambio masivo», dicen los ejecutivos de Accenture.


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Las tecnologías de IA están muy extendidas en empresas de todo el mundo. Aunque las tasas de adopción varían de una empresa a otra, la mayoría (el 95% en un informe reciente de S&P Global) cree que la IA es importante en sus esfuerzos de transformación digital. Según IDC, se invertirán más de 50.000 millones de dólares en sistemas de inteligencia artificial a nivel mundial en 2020, frente a los 37.500 millones de dólares de 2019. Y se espera que la inversión alcance los 110.000 millones de dólares en 2024.

El entusiasmo de la compañía por la IA se remonta a su potencial, dijo Sanjeev Vohra, líder global de inteligencia aplicada en Accenture, durante un panel de discusión en la conferencia Transform de VentureBeat. Dice que ha visto un «cambio masivo» hacia el uso de tecnologías como IA, análisis y aprendizaje automático para crear un «bien mayor» para las empresas y aumentar los ingresos y la eficiencia, especialmente en el último año y medio.

«El C-suite, o el nivel superior de empresas interesadas en esta tecnología, está viendo cómo pueden utilizar la IA para las empresas», dijo Vohra. “Salió de la zona experimental … a algo en una escala. Las empresas utilizan la inteligencia artificial para escalar el valor comercial y el valor empresarial «.

Un ejemplo de esta tendencia: Accenture se asoció recientemente con Intel y la Fundación Ambiental Sulubaaï, una organización filipina sin fines de lucro dedicada a proteger los recursos naturales de Palawan, para probar el Proyecto Corail, una plataforma impulsada por inteligencia artificial que impulsa la resiliencia de los arrecifes de coral monitoreada y analizada. Desde su lanzamiento en mayo de 2019, ha recopilado 40.000 imágenes del arrecife alrededor de la isla de Pangatalan, que los investigadores han utilizado para medir la salud del arrecife en tiempo real. Si el programa tiene éxito en Palawan, Corail podría usarse para monitorear una mayor cantidad de la población de arrecifes en peligro de extinción del mundo.

Tendencias en IA corporativa

Según Vohra, ha habido cuatro cambios fundamentales en la IA corporativa en los últimos años. Primero, la nube y los datos se han unido para las empresas, brindándoles mayores niveles de potencia informática, rendimiento y flexibilidad. El segundo son los datos: los datos ahora están más disponibles dentro de las organizaciones para análisis, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El tercero es la velocidad. Las empresas están considerando seriamente qué se puede implementar de manera realista en seis meses, dice Vohra. Y el cuarto es la escasez y la demanda de talento, especialmente la ciencia de datos y el talento en la nube.

De hecho, la transformación de la nube avanza rápidamente. Según Statista, se proyecta que el mercado global de computación en la nube pública superará los $ 362 mil millones en 2022, e IDG informa que el presupuesto promedio de la nube ha aumentado de $ 1,62 millones en 2016 a la friolera de $ 2,2 millones. El dólar subió hoy. La pandemia resultó en un aumento significativo en la adopción de IA en ciertas industrias como la manufactura. Pero según el punto de Vohras, hay una falta de personas calificadas para desarrollar y mantener tecnologías de IA.

“En última instancia, esta tecnología tiene que crear ese valor, o el valor que las empresas u organizaciones están buscando, dependiendo de dónde se encuentren, lo que ya tienen y lo que quieran cambiar”, dijo Vohra. «Las prácticas de análisis, inteligencia artificial y automatización [have to come] junto con la gestión de datos … para crear las soluciones que una empresa necesita para volverse inteligente «.

Cuando se le preguntó qué conocimientos pueden aplicar las empresas a sus estrategias de inteligencia artificial, Vohra dijo que comprender las necesidades del cliente debería ser la principal preocupación. Si bien los datos están más disponibles en las empresas que nunca, las empresas a veces tienen dificultades para implementar sus enfoques de datos. Según una encuesta realizada por MIT Technology Review Insights and Databricks, uno de los mayores desafíos que enfrentan los ejecutivos que adoptan la IA sigue siendo la falta de un lugar central para almacenar y descubrir modelos de aprendizaje automático.

Pero los beneficios valen la pena superar los bloqueadores. McKinsey predice que la automatización por sí sola podría aumentar el crecimiento de la productividad en todo el mundo entre un 0,8 y un 1,4% anual.

“Creo que los datos son definitivamente el nuevo aceite, y es muy importante seleccionar adecuadamente los conjuntos de datos. De hecho, si no tiene los conjuntos de datos correctos, es posible que su IA no sea efectiva y no aprenda ”, agregó Vohra. “La mayoría de estos compromisos pasan mucho tiempo aumentando y mejorando la base de clientes. Hay muchas cosas que puede hacer simplemente descubriendo cómo calificar los registros correctos o seleccionar los registros correctos y luego usar patrones para pronosticar problemas y generar alertas «.

VentureBeat

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