La promesa de la madurez de la IA: teoría frente a práctica

La promesa de la madurez de la IA: teoría frente a práctica

  • Big Data
  • mayo 12, 2022
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Publicación patrocinada

Phil Hall es director de crecimiento de LXTun líder emergente en datos de entrenamiento de IA global que impulsa la tecnología inteligente.

A principios de este año, lanzamos nuestra primera encuesta ejecutiva, El camino hacia la madurez de la IA. El informe destaca que las medianas y grandes empresas de EE. UU. están invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial, con un 40 % clasificándose en los tres niveles principales de madurez de IA después de lograr implementaciones operativas a transformadoras.

La nueva encuesta de Reputation Leaders de la firma de investigación incluyó a 200 ejecutivos (dos tercios de la suite C) con experiencia en IA en empresas con más de $100 millones en ingresos anuales y más de 500 empleados, y describe el impacto que las inversiones en IA en todas las organizaciones tienen diferentes niveles de ingresos e industrias.

Como parte de la encuesta, los ejecutivos asignaron sus empresas al modelo de madurez de IA de Gartner. Al pedir a los participantes que compartieran con nosotros en qué posición se encuentra su organización, pudimos identificar aspectos interesantes en torno a la noción de madurez de la IA, especialmente en relación con aquellos que aún se encuentran en la fase teórica (experimental) frente a la fase práctica (operación o producción). ).

Algunos resultados confirmaron hipótesis comunes sobre las inversiones en IA y su correlación con los ingresos. Por ejemplo, la encuesta informa que más de un tercio de las empresas de altos ingresos gastan entre $51 millones y $100 millones en IA y que, en general, siete de cada 10 empresas gastan $1 millón o más de su presupuesto en IA. Esperábamos que los ingresos se correlacionaran con la inversión y que cada vez más empresas invirtieran en IA en general.

Otros fueron más sorprendentes. Por ejemplo, si bien se reconoció ampliamente que la IA genera eficiencias y ganancias de productividad, y que las empresas usan la IA para innovar, escalar y obtener una ventaja competitiva, satisfacer las necesidades de los clientes en comparación con otras empresas destacadas no se consideró un impulsor convincente para las inversiones en IA buscadas. en los encuestados.

Más del 40% de las organizaciones han alcanzado un alto nivel de madurez, desde el estado operativo (IA en producción, creación de valor) hasta el estado transformacional (IA es parte del ADN corporativo). Para llegar allí, una cuarta parte de las empresas maduras gastan 51 millones de dólares o más en IA, en comparación con solo el 8 % de los experimentadores.

En todas las organizaciones, todavía estamos en las primeras etapas de madurez de la IA

A pesar de la rápida adopción y la creciente sensación de ubicuidad, parece claro que colectivamente todavía estamos en las primeras etapas de la madurez de la IA. Si bien solo encuestamos a personas de empresas más grandes con interés e inversión comprobados en IA, el 60 % todavía puede caracterizarse como experimentadores y solo el 6 % cae en la categoría más avanzada de estar en la fase de transformación.

Todavía queda un largo camino por recorrer antes de darse cuenta del potencial de la IA para lograr los objetivos destacados en la encuesta y lograr esos beneficios en la fase operativa o de transformación.

Hubo diferencias claras, pero fácilmente explicables, en las prioridades informadas en las verticales de la industria. En los servicios financieros, la capacidad de AI para mejorar el análisis llegó a la cima. Para todas las demás industrias, las ganancias en eficiencia y productividad fueron cruciales. Para la industria minorista/comercio electrónico, la velocidad de comercialización fue el segundo beneficio más importante informado.

Los experimentadores se centran principalmente en impulsar la innovación y las empresas maduras en escalar

Quizás más interesantes fueron las diferencias significativas en los enfoques de desarrollo, los impulsores comerciales percibidos, los beneficios y los resultados entre organizaciones en diferentes niveles de madurez. Me gusta pensar en esto como la distinción entre los beneficios teóricos, tal como los perciben aquellos con ambiciones de IA, y los beneficios prácticos, tal como los perciben quienes trabajan con implementaciones de IA completamente funcionales.

Las organizaciones en las primeras etapas esperan confiar más en el aprendizaje no supervisado, mientras que las organizaciones en las etapas más avanzadas de madurez de la IA utilizan el aprendizaje no supervisado, pero su aprendizaje automático está dominado por la aplicación de enfoques supervisados ​​y semisupervisados.

En cuanto a los impulsores comerciales, aquellos que se encuentran en las etapas muy tempranas (o teóricas) de su viaje de IA se centran en impulsar la innovación y administrar grandes datos. Las empresas que han alcanzado el nivel de práctica de la madurez de la IA están cambiando su enfoque para escalar más rápido e impulsar el crecimiento. Del mismo modo, estas empresas están tratando de optimizar estas aplicaciones para obtener una ventaja competitiva.

Otra brecha importante entre la teoría y la práctica es la correlación entre la madurez de la IA y la percepción de datos de entrenamiento de IA de alta calidad como un factor clave para el éxito. En la fase de concientización, esta cifra fue reportada como 27% versus 44% en la fase operativa y 61% en la fase sistémica + transformadora. Como vemos a continuación, esto resultó en beneficios operativos específicos que fueron valorados más por las empresas en las etapas más maduras.

Los usuarios avanzados reportan los beneficios de los datos de entrenamiento de IA a un nivel superior

Una tercera diferencia particularmente reveladora es que aquellos en las etapas más avanzadas de madurez reportan los beneficios de los datos de entrenamiento de alta calidad en un nivel más alto en casi todos los parámetros. Parece que sus esperanzas se han visto superadas por los resultados que han visto en las aplicaciones operativas de IA. A medida que más empresas alcancen la madurez de la IA, estas ganancias pueden seguir aumentando.

Por ejemplo, se informó que el beneficio del conocimiento del mercado era solo del 24 % para los experimentadores frente al 44 % para las empresas emergentes. Al tener en cuenta la aceleración de los lanzamientos de productos, los experimentadores informaron un nivel de beneficio del 35 % frente al 59 % para las empresas en desarrollo. Para la mejora de la competitividad, la cifra pasó del 36% al 53%, una diferencia significativa.

Finalmente, un hallazgo sorprendente en su dirección pero notable en su magnitud se refería a la necesidad de datos. Solo uno de cada doscientos encuestados dijo que la necesidad de datos de entrenamiento de IA disminuiría en los próximos cinco años.

Dado el contexto mencionado anteriormente, que la encuesta estaba dirigida a personas y organizaciones que tenían cierta exposición a la historia de la IA, esperaba este resultado, pero su naturaleza enfática sugiere que hubo conciencia en todos los niveles. La madurez institucional de la IA indica la madurez de la tecnología en sí sigue siendo incipiente. El desarrollo de la tecnología de IA debería continuar acelerándose con el apoyo de datos de entrenamiento de alta calidad.

En otras palabras, todavía queda una innovación significativa por lograr, y todos haremos nuestra parte para lograr la promesa completa de madurez de IA que hoy en día solo puede conjeturar.

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