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  • Empresas españolas lideran IA pero obtienen baja rentabilidad

    Empresas españolas lideran IA pero obtienen baja rentabilidad

    España lidera la adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa en Europa, con un 60.5 % de las empresas que ya las incorpora en su estrategia, aunque solo el 17.3 % consigue un retorno de inversión (ROI) elevado, según la segunda edición del informe ‘Data and AI Impact Report The New Economics of Trust’, elaborado por SAS a partir de una investigación de IDC.

    La brecha persiste pese a que el 80 % de los empleados asegura conseguir importantes ahorros de tiempo en sus tareas diarias mediante la IA. Las compañías enfrentan obstáculos como falta de infraestructura tecnológica, ausencia de un rediseño profundo de los procesos y una gobernanza fragmentada de los datos que «está frenando drásticamente el retorno de las inversiones corporativas». Además, solo el 37 % logra mejorar su beneficio operativo o EBIT.

    El estudio señala que la distancia entre la incorporación estratégica de esta tecnología y su aplicación práctica se convirtió en un cuello de botella para las empresas españolas. «El mercado español ha hecho un trabajo excelente en gobernanza y regulación, pero nos encontramos en un momento de transición crítico donde es imperativo trasladar las políticas teóricas a la operación diaria», ha valorado al respecto el director de marketing de SAS Iberia, Jorge Zafra.

    Otro de los indicadores del informe muestra que el 88 % de las pruebas de concepto de IA fracasa al intentar pasar a producción, mientras apenas un 17.3 % de las compañías declara conseguir un ROI elevado. Al mismo tiempo, el índice de impacto de la inteligencia artificial en España descendió a 53.1 puntos, frente a los 61 registrados el año anterior. «La bajada en el índice de impacto debe interpretarse como una pausa saludable que permite a las compañías ajustar sus cimientos de datos y asegurar que los proyectos sean confiables a largo plazo», remarca Zafra.

    SAS considera que las empresas atraviesan un cambio de paradigma después de la euforia inicial por incorporar y adaptar la IA a sus operaciones. Ahora avanzan hacia programas integrados en los que las áreas financieras demandan criterios más rigurosos de rentabilidad. A este desafío se suma el uso impulsivo de herramientas de IA por parte de trabajadores al margen de las políticas corporativas, que en muchos casos no fueron actualizadas con normas internas para regular su utilización.

    La falta de trazabilidad también afecta la confianza de los trabajadores en esta tecnología. Los profesionales ignoran las recomendaciones de la IA en el 35.1 % de los casos porque los sistemas no pueden explicar cómo llegaron a determinadas conclusiones, una situación vinculada con la dificultad para comprobar el procedimiento o los datos utilizados. Esto obliga a realizar correcciones manuales y reduce las potenciales mejoras de productividad asociadas a la inversión.

    En materia de gobernanza, España sobresale en políticas de inteligencia artificial responsable y capacidad de explicación, pero presenta dificultades para determinar quién aprueba los modelos, cómo se supervisan su rendimiento y posibles sesgos, de qué manera se documentan sus decisiones y cuándo deben actualizarse o retirarse. El informe señala que el 43.2 % de las empresas gestiona de manera aislada la calidad de sus datos y apenas un 18.5 % la establece como requisito obligatorio en todos sus proyectos.

    Los resultados globales del estudio indican que las compañías capaces de implementar prácticas de IA confiable y gobernanza tienen 15 veces más probabilidades de alcanzar un ROI sólido. Pese a los desafíos para conseguir rentabilidad, las empresas españolas mantienen su apuesta por esta tecnología y el 79 % prevé aumentar su presupuesto destinado a inteligencia artificial durante el próximo año.

  • Banca impulsa la IA, pero solo el 11% cuenta con sistemas fiables

    Banca impulsa la IA, pero solo el 11% cuenta con sistemas fiables

    El sector bancario se posiciona como uno de los mayores inversores en inteligencia artificial, aunque solo el 11 % de las entidades cuenta con sistemas realmente fiables, según un informe reciente.

    El estudio, elaborado por SAS en conjunto con IDC, advierte que la confianza sigue siendo un factor crítico en un entorno donde se manejan datos sensibles y donde cualquier fallo puede afectar la reputación y generar sanciones regulatorias.

    En este contexto, cerca del 47 % de las entidades enfrenta el denominado “dilema de la confianza”, que implica o bien una baja utilización de la IA por falta de seguridad en sus sistemas, o un uso excesivo sin validación adecuada.

    Aunque la banca supera a otros sectores en inversión y adopción de prácticas relacionadas con IA, la mayoría de instituciones se mantiene por debajo de los estándares ideales de confianza y fiabilidad.

    De hecho, solo un 23 % de los bancos alcanza los niveles más altos en el índice de IA confiable, mientras que el resto presenta deficiencias estructurales en gobernanza y uso de datos.

    El informe también señala que aproximadamente nueve de cada diez entidades aún no logran alinear la confianza con la evidencia técnica necesaria para garantizar sistemas robustos.

    Entre las principales debilidades destacan la falta de gobernanza de datos, presente en el 45 % de los bancos, así como la ausencia de infraestructuras centralizadas en un 41 % y la escasez de talento especializado en IA en un 42 %.

    A pesar de ello, el 60 % de las entidades prevé aumentar su inversión en inteligencia artificial entre un 4 % y un 20 %, lo que evidencia un interés creciente, aunque desigual, en fortalecer estas capacidades.

    El estudio concluye que las instituciones que priorizan una IA confiable tienen hasta un 60 % más de probabilidades de duplicar el retorno de sus inversiones, especialmente cuando se enfocan en mejorar la experiencia del cliente.

    Finalmente, los expertos advierten que sin bases sólidas en gobernanza, datos y talento, la inversión en inteligencia artificial podría no generar resultados o incluso afectar la confianza de los usuarios.