Un reporte del equipo detrás de la iniciativa NANDA del MIT señala que a pesar de todas las promesas, y verdadero potencial de la inteligencia artificial, la gran mayoría de las empresas no ha logrado beneficios monetarios a partir de su implementación. Los investigadores realizaron entrevistas a 150 ejecutivos lideres y a 350 empleados. También analizaron unas 300 implementaciones públicas. Descubrieron que solo en el 5% de los casos se había conseguido mejoras en las finanzas.
El potencial está ahí
Un punto clave en el análisis realizado es la existencia de una gran diferencia entre los casos de éxito y los fracasos. Los buenos resultados no están ligados a un tipo de empresa en particular, tampoco parece importar la escala. Grandes compañías y jóvenes startups han logrado incorporar a las IA satisfactoriamente. La clave ha estado en la capacidad para reconocer donde se puede producir una mejora y asociarse con otras empresas que utilicen las mismas herramientas.
Falta de adaptación
El 95% de las empresas fallan a la hora de integrar los nuevos sistemas. El uso de modelos genéricos resulta en una dificultad adicional dado que no están diseñados para amoldarse a los esquemas de trabajo del ámbito laboral. Aún cuando a nivel individual son flexibles.
También se evidencia una visión limitada sobre el ámbito de aplicación de la tecnología. Marketing y Ventas concentran la atención, al tiempo en que según el MIT son las operaciones de fondo las que permitirían un recorte significativo de costos.
El éxito
Las empresas que han adquirido herramientas especializadas han sido exitosas en el 67% de los casos. Los desarrollos internos han logrado resultados similares en un tercio de las ocasiones. Los investigadores del MIT apuntan a la importancia de este último dato. Muchas empresas del mundo de las finanzas, por razones de seguridad y confidencialidad prefieren crear sus propias soluciones, pero el resultado podría no ser el que esperan.
Por otro lado, las empresas exitosas son las que les han permitido a sus ejecutivos tomar decisiones sobre la adopción de la tecnología y no han centralizado esta tarea en un departamento de IA.
