La inteligencia artificial suele ser el pan de cada día, está en boca de todos y los expertos afirman que su uso día a día va a llegar a tal nivel que muy rápidamente se puede convertir en una especie de “comodity” o materia prima en toda clase de productos y servicios pero, lastimosamente, no todos los países tienen el mismo nivel de acceso, exposición ni mucho menos tasas de adopción de la IA.
Estudios como el de el de IBM con su AI Adoption Index demuestran no sólo que cada paños va a su ritmo sino, que los niveles de exploración y despliegue suelen ser muy diferentes. Así las cosas, a nivel empresarial, la adopción de la IA está creciendo a un ritmo acelerado, con un 35% de las empresas que ya la han implementado en sus negocios por diversas razones entre los cuales se encuentran:
- Factores económicos: La IA puede ayudar a las empresas a escalar, tener tracción, reducir costos, aumentar la eficiencia y mejorar la productividad.
- Disponibilidad de talento: Los países con una gran población de jóvenes talentosos en tecnología están mejor posicionados para adoptar la IA (por eso, no es una sorpresa que India y China tiendan a estar a la cabeza en cuanto a niveles de adopción).
- Ecosistema favorable: Los gobiernos de algunos países están creando un ecosistema favorable para la adopción de la IA mediante la inversión en investigación y desarrollo y la promoción de la colaboración entre empresas e instituciones académicas.
Países con la adopción más rápida de IA según el estudio más reciente IBM:
Cabe aclarar que dependiendo de quién, cómo (metodología usada), dónde (ubicación geográfica) y cuándo (año) se haga el estudio, las posiciones tienen a cambiar bastante y, resulta toda una sorpresa ver que: 1- Estados Unidos no encabeza el estudio ni, tampoco, se encuentra en el top 5 del mismo. 2-Emiratos Árabes Unidos sale en niveles bastante altos a nivel de la encuesta y 3- Brazil está incluido en el top.
Ahora bien, existen diversas razones según IBM para que estos resultados sean así, las cuales pueden desagregarse del la siguiente manera para cada caso:
China:
- Inversión significativa en investigación y desarrollo de IA.
- Ecosistema favorable para la adopción de IA.
- Gran mercado interno.
- En el mercado se destacan varios gigantes como Huawei, Honor y Xiaomi que han hecho aportes significativos para el mercado corporativo y de electrónica de consumo.
India:
- Gran población de jóvenes talentosos en tecnología.
- Creciente ecosistema de startups de IA.
- Costos de desarrollo de IA relativamente bajos.
Singapur:
- Alto nivel de inversión en IA.
- Gobierno proactivo en la promoción de la IA.
- Talento disponible.
- Entorno empresarial favorable.
Italia:
- Alto nivel de digitalización en las empresas.
- Fuerte enfoque en la innovación.
- Gobierno proactivo en la promoción de la IA.
Emiratos Árabes Unidos:
- El gobierno de los Emiratos Árabes Unidos ha realizado una inversión significativa en investigación y desarrollo de IA.
- Tienen una estrategia nacional enfocada en la IA,
- Poseen un entorno empresarial favorable con una infraestructura digital bien desarrollada.
- Existe una fuerte colaboración entre el sector público y privado.
Brasil (cuota al ranking de este lado del mundo):
- Creciente economía digital en el coloso de sur.
- Demanda de soluciones de IA para mejorar la eficiencia y la productividad.
- Tienen un gobierno que apoya la adopción de la IA.
Factores que impiden la adopción de IA
Finalmente, resulta interesante explorar los posibles factores que impiden la adopción de la IA, los cuales, resultan muy variados pero, existen algunos que resultan comunes a muchos países:
1. Falta de habilidades y talento:
- La escasez de profesionales con las habilidades y conocimientos necesarios para implementar y gestionar soluciones de IA es un obstáculo importante.
- Las empresas necesitan invertir en la formación y el desarrollo de sus empleados para que puedan aprovechar al máximo la IA.
2. Etica y regulación:
- Existe una creciente preocupación por el impacto social de la IA, como la pérdida de empleos y la discriminación algorítmica.
- Las empresas necesitan desarrollar e implementar soluciones de IA de manera responsable y ética.
- Las regulaciones en torno a la IA aún están en desarrollo en muchos países, lo que crea incertidumbre para las empresas.
- Se necesitan marcos regulatorios claros y transparentes para fomentar la innovación y la adopción responsable de la IA.
3. Falta de infraestructura y confianza:
- En algunos países, la infraestructura digital no está lo suficientemente desarrollada para soportar la implementación de soluciones de IA a gran escala.
- Se necesitan inversiones en infraestructura digital para crear un entorno favorable para la adopción de la IA.
- Existe una falta de confianza en la IA por parte de algunos accionistas, como los empleados y los clientes.
4. Costos:
- El desarrollo e implementación de soluciones de IA puede ser costoso, especialmente para las pequeñas y medianas empresas.
- Se necesitan soluciones más asequibles para que la IA sea accesible a un mayor número de empresas (pero la masificación seguramente va a abaratar los costos).
5. Falta de liderazgo:
- En algunas empresas, no hay un liderazgo claro y una visión estratégica para la adopción de la IA.
- La alta dirección debe comprometerse con la IA y proporcionar el liderazgo necesario para su implementación exitosa.
6. Falta de datos:
- La falta de datos de calidad y cantidad suficientes puede dificultar el desarrollo e implementación de soluciones de IA efectivas.
- Las empresas necesitan invertir en la recopilación, limpieza y organización de datos para aprovechar al máximo la IA.
