Aprender de los pioneros de la IA
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En la encuesta para Digitalisation Engine 2020, el 68% de los representantes de empresas cuyas compañías aún no tienen iniciativas de IA confirman que no saben cómo abordar la IA. Quienes se quedan paralizados e inactivos ante este problema están perdiendo el tren y una gran oportunidad para su empresa.
Las empresas que ya cuentan con iniciativas de IA están a la cabeza. Abordan el tema de la IA a través de consultores externos (42%), obtienen información en ferias (25%) y establecen asociaciones (24%). Las start-ups también son buscadas como socios para colaboraciones o intercambios (20%). Sin embargo, la IA no es un fenómeno teórico.
Así, el 21 por ciento de los encuestados muestra impulso y experimenta con la IA en sus propios "proyectos especiales" o laboratorios de innovación. Otra ventaja de los pioneros de la IA se observa en los requisitos previos en torno a los datos en las empresas.
Mientras que el encuestado medio (62%) reconoce que el éxito de la IA depende de la disponibilidad, calidad y trazabilidad de los datos, las empresas con IA lo consideran mucho más fundamental (99%). Sin datos, la IA simplemente no es posible.
A pesar de la inmensa importancia de los datos, la disponibilidad (43%), la calidad (39%) y la competencia analítica (37%) aún no están suficientemente desarrolladas. En muchas empresas, esto impide iniciar con éxito los proyectos de IA.
Las empresas sin iniciativas de IA tienen una necesidad especialmente grande de ponerse al día en este aspecto. Los conceptos de gestión integral de datos también están ganando importancia como consecuencia de ello, pero aún no están maduros.
Aproximadamente uno de cada cinco utiliza un concepto holístico de gestión de datos (23%). El 16 % de los encuestados afirma que no está preparado para recopilar o analizar datos de forma sistemática por motivos legales como el RGPD.
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Buenas noticias para los llamados rezagados: no es demasiado tarde para abordar el tema de la IA. Estas empresas deberían empezar por identificar multiplicadores internos y externos adecuados y debatir casos de uso y proyectos piloto. Es importante no desanimarse en la fase inicial por los procesos y responsabilidades que aún faltan para el uso de los datos. Además, es importante que las empresas que intentan poner en marcha sus primeros proyectos de IA eviten un error específico: el fracaso debido a unas expectativas demasiado altas. Es importante definir expectativas realistas para las iniciativas de IA. Fuente: BearingPoint