Eshwar Belani Colaborador
Dos décadas después de que las empresas comenzaran a implementar soluciones de inteligencia artificial, se puede argumentar que han avanzado poco en el logro de ganancias significativas en eficiencia y rentabilidad en relación con la exageración que impulsó las expectativas iniciales.
En la superficie, los datos recientes respaldan a los escépticos de la IA. Casi 90% de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a producción; solamente 20% de los conocimientos analíticos hasta 2022 lograrán resultados comerciales; e incluso las empresas que han desarrollado una estrategia de inteligencia artificial en toda la empresa están experimentando tasas de falla de hasta 50%.
Pero los últimos 25 años solo han sido la primera fase en la evolución de la IA empresarial, o lo que podríamos llamar Enterprise AI 1.0. Ahí es donde permanecen muchas empresas hoy. Sin embargo, las empresas a la vanguardia de la innovación en IA han avanzado a la próxima generación, que definirá la próxima década de big data, análisis y automatización: Enterprise AI 2.0.
La diferencia entre estas dos generaciones de IA empresarial no es académica. Para los ejecutivos de todo el espectro empresarial, desde la atención médica y el comercio minorista hasta los medios y las finanzas, la evolución de 1.0 a 2.0 es una oportunidad para aprender y adaptarse a fallas pasadas, crear expectativas concretas para usos futuros y justificar la creciente inversión en IA que vemos en todo el mundo. Industrias.
Dentro de dos décadas, cuando los líderes empresariales miren hacia atrás a la década de 2020, las empresas que lograron Enterprise AI 2.0 primero habrán llegado a ser grandes ganadoras en la economía, habiendo diferenciado sus servicios, ganado cuota de mercado y posicionado para la innovación continua.
Enmarcar las transformaciones digitales del futuro como una evolución de Enterprise AI 1.0 a 2.0 proporciona un modelo conceptual para que los líderes empresariales desarrollen estrategias para competir en la era de la automatización y la analítica avanzada.
Enterprise AI 1.0 (el status quo)
A partir de mediados de la década de 1990, la IA era un sector marcado por las pruebas especulativas, el interés experimental y la exploración. Estas actividades ocurrieron casi exclusivamente en el dominio de los científicos de datos. Como escribió Gartner en un reciente reporte, estos esfuerzos fueron “alquimia … dirigidos por magos cuyos talentos no escalarán en la organización”.
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