Redacción
El desarrollo y la expansión de la IA dentro de las empresas se está encontrando con un obstáculo de índole organizativa y técnica. Un reciente análisis del mercado, basado en las respuestas de más de 4.600 responsables de tecnologías de la información a nivel mundial, indica que el principal freno para la expansión de la IA no reside en la falta de presupuesto, sino en la carencia de una base tecnológica capaz de procesar la información al instante. En concreto, el documento elaborado por la firma tecnológica Confluent refleja que el 72% de los directivos globales, y un 73% en el caso de España, coinciden en señalar la ausencia de sistemas de datos en tiempo real como su mayor dificultad operativa.
El estudio detalla que más del 70% de los profesionales en España se ha topado con un mínimo de tres grandes barreras al intentar ampliar sus proyectos, destacando la escasez de trabajadores especializados y la dispersión de la información entre distintos sistemas corporativos. A nivel internacional, los escollos más habituales, además de la citada limitación de infraestructura técnica, incluyen las dudas sobre el origen y la fiabilidad de los registros históricos, así como la fragmentación generalizada de la información en diferentes plataformas incompatibles entre sí.
Estas carencias estructurales también están retrasando la implementación práctica de lo que en el sector técnico se conoce como IA agéntica, es decir, aquellos sistemas informáticos diseñados para ejecutar acciones y tomar decisiones de forma autónoma. Aproximadamente dos tercios de los encargados de compras informáticas, tanto a escala global como en el mercado español, apuntan a los fallos en la arquitectura de datos y a la baja calidad de la información corporativa como los principales culpables de esta demora. Como resultado directo de estos contratiempos organizativos, apenas un tercio de las corporaciones ha logrado llevar sus herramientas de automatización a un entorno de producción real. Mientras que la mayoría de las organizaciones continúa sufriendo severos retrasos en sus planes de despliegue.
Para lograr que los proyectos experimentales pasen a ser plenamente operativos, los departamentos técnicos confían cada vez más en la información interna generada por la propia compañía. Cerca del 80% de los expertos tecnológicos nacionales considera indispensable emplear los registros corporativos para alimentar estas nuevas tecnologías, asumiendo una realidad cada vez más patente en el sector: el contexto, la fiabilidad y la actualidad de los documentos resultan tan determinantes para el éxito de la herramienta como el propio modelo matemático subyacente.
Ante este escenario corporativo, la tecnología de transmisión continua de datos se perfila como la principal prioridad de inversión en España, situándose por delante de los propios algoritmos predictivos y de aprendizaje automático, acaparando el interés del 87% de los directivos frente al 84% que prefiere invertir directamente en modelos. 9 de cada 10 decisores de compras en el país afirman que este tipo de plataformas de flujo constante de información mejora notablemente la accesibilidad y el contexto documental, convirtiendo los datos brutos en recursos fiables. Así mismo, el 92% de los responsables encuestados está convencido de que la modernización de esta capa de datos maximiza de forma directa el impacto y el rendimiento económico de sus presupuestos de innovación.
En relación con los resultados, Shaun Clowes, director de producto de Confluent, afirmó: “La mayoría de las organizaciones no tienen un problema de inversión en IA, sino un problema de datos. Los sistemas de inteligencia artificial dependen de información actualizada, precisa y contextualizada, pero demasiados todavía se están construyendo sobre datos fragmentados, procesos por lotes e infraestructuras que no fueron diseñadas para la inteligencia continua.
A medida que las organizaciones dejan atrás la fase de experimentación y comienzan a desplegar la IA en procesos críticos del negocio, esas brechas se vuelven cada vez más difíciles de ignorar. Los modelos deben estar conectados a los sistemas, eventos y señales que reflejan lo que ocurre en toda la empresa. Las compañías que están logrando mayores avances no solo invierten en la propia IA, sino también en las bases de datos necesarias para sostenerla. Esas bases serán las que determinen qué organizaciones consiguen convertir la inversión en IA en valor de negocio a gran escala.”
A medida que las compañías superan las fases iniciales de pruebas y buscan aplicar la IA a procesos críticos para la facturación, se vuelve imprescindible conectar los sistemas autónomos con las señales de actividad en vivo del negocio. Por lo tanto, el éxito a gran escala de estas implementaciones dependerá íntegramente de la solidez y la modernización previa de las bases tecnológicas que sustentan la red corporativa.
