Las 6 barreras para implementar la inteligencia artificial en Latinoamérica

Actualmente, la inteligencia artificial es parte del ecosistema digital en el que los usuarios viven constantemente. Algunas empresas, como Meta o Google han integrado esta tecnología, que es capaz de aprender, para planear una próxima generación de productos en el futuro. En Latinoamérica, sin embargo, esta integración no está teniendo la misma apertura por diversos factores.

El vicepresidente de tecnología de IBM para América Latina, Joaquim Campos, indica en su presentación Perspectivas de Latinoamérica, que existen actualmente 6 principales barreras para introducir la Inteligencia Artificial en las empresas de la región que corresponden no solo a las personas, sino también a las compañías de tecnología que ofrecen estos servicios.

Habilidades: Las personas no han desarrollado conocimientos o experiencias significativas sobre la implementación de la Inteligencia Artificial, con lo que se ven limitados al momento de considerar aplicar esta tecnología en sus negocios u organizaciones.

Costos: Según IBM, el 90 % de las empresas que desean iniciar con la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial tienen dificultades para escalar su tecnología para satisfacer esas necesidades.

Plataformas: Tener los conocimientos sobre el desarrollo de Inteligencia Artificial no es suficiente si no se cuentan con herramientas para implementar estos modelos en lugares de trabajo.

‘Vendor lock-in’: En caso de que la empresa requiera la intervención de otra compañía para iniciar con el desarrollo de un proyecto que tenga a la Inteligencia Artificial, las empresas deben tener cuidado con estrategias como la del ‘vendor lock in’.

Esta consiste en que el servicio principal de la IA y la Nube están concentrados en un solo proveedor y, en caso de que se desee cambiar de servicio, este no puede realizarse debido a incompatibilidades entre el que se deja y el que se desea contratar. Además de significar una mayor inversión.

Complejidad: Para poder desarrollar un entorno usando Inteligencia Artificial, es necesario unificar y sistematizar las múltiples fuentes de información que puedan ser de ayuda durante la etapa de desarrollo. La adopción de IA creció de forma constante : el 29 % de las empresas de la región la implementaron activamente.

Escalabidad: Los proyectos de Inteligencia Artificial son complicados para integrarse y escalarse de forma progresiva. Solo el 29 % de las empresas en la región de Latinoamérica pudieron lograrlo, lo cual sigue siendo un número muy bajo

Según los datos de IBM en su ‘AI adoption Index 2022’ para la región de Latinoamérica, el país que tiene un indicador mayor de implementación de la Inteligencia Artificial es Brasil con 41 % de las organizaciones; seguida por Mexico (31 %), Chile (30 %), Perú (28 %), Colombia (21 %) y Argentina (18 %).

En general, según la compañía de tecnología, Latinoamérica apenas llega a un 29 % de implementación de la Inteligencia Artificial en empresas y negocios, una cifra inferior al promedio global, que es de 34 % y que ubica a China (58 %) e India (57 %) como los países con un mayor indicador de implementación de esta tecnología en los negocios.

Sin embargo, según las cifras de IBM, pese a que Latinoamérica se encuentra debajo del promedio global en implementación de Inteligencia Artificial, sí se encuentra entre los primeros lugares en términos de su despliegue con un 66 % en general sin especialización en una industria, solo por detrás del desarrollo automotriz de China (67 %) que tiene un porcentaje general de 84 %.

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