El estudio Generative AI Challenges and Potential Unveiled firmado por SAS revela el importante protagonismo que la inteligencia artificial (IA) generativa ha ganado recientemente en el seno de las organizaciones. Según el mismo, el 95% de las compañías españolas ya utiliza o tiene previsto adoptar la IA generativa a corto plazo. Esta tecnología despierta grandes expectativas entre los directivos encuestados, quienes confían en que les permitirá abordar múltiples retos. Prueba de ello es que un 87% de las organizaciones planea invertir en esta tecnología durante el próximo año. En concreto, esperan impulsar la innovación y la competitividad de sus organizaciones (73%), aumentar la eficiencia y reducir costes operativos (65%), y mejorar la personalización de productos y servicios para ofrecer una experiencia de cliente más satisfactoria (62%).
El informe radiografía así el panorama actual de adopción de la IA generativa y los retos que encaran las organizaciones a la hora de integrarla en sus procesos. Jesús Aguilera, Artificial Intelligence & Analytics Presales manager para SAS en Iberia habla sobre ello. “Nuestro estudio revela un gran entusiasmo por parte de las organizaciones ante el potencial de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM), que buscan optimizar su rendimiento y reducir costes operativos. Sin embargo, las compañías españolas aún experimentan cierta incertidumbre sobre cómo implementar dichas tecnologías de manera efectiva y maximizar sus beneficios, sin perder de vista la importancia de minimizar aquellos riesgos que puedan derivar de su uso”.
“Casi el 90% de los decisores encuestados afirma tener planes para invertir en IA generativa durante el próximo año, pero las organizaciones aún enfrentan desafíos como la seguridad de datos y la transición de la IA generativa de la fase conceptual a aplicaciones prácticas”. Así, a pesar del optimismo, las organizaciones que adoptan o pretenden adoptar la IA generativa reconocen que su implementación no está exenta de retos. Entre los principales obstáculos destacan el uso eficiente de los conjuntos de datos (71%), dificultades en la transición de la fase conceptual a aplicaciones reales (67%) y la escasez de herramientas especializadas (49%).
