En los últimos años, la inteligencia artificial ha desempeñado un papel cada vez más importante en las aplicaciones empresariales, pero su implementación ha enfrentado muchos desafíos. Aunque muchos gigantes empresariales han invertido en gran medida en los productos de IA de servicios en la nube, no han podido resolver completamente problemas como la interoperabilidad, la gobernanza, el costo y la seguridad. Este artículo analizará los resultados de una encuesta global publicada por Datarobot y Cio.com, y explorará las dificultades prácticas encontradas por las empresas en el proceso de aplicación de IA y cómo las empresas pueden enfrentar estos desafíos.
En el contexto de la rápida digitalización actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta importante para que las empresas mejoren su competitividad. Sin embargo, a pesar de las principales empresas que invierten en gran medida en productos hiperscaleros de IA, los líderes de IA aún enfrentan muchos desafíos.
Recientemente, Datarobot y Cio.com publicaron una encuesta global, que mostró que más del 50% de los líderes de IA planean aumentar la inversión en proveedores de servicios en la nube para resolver los principales problemas que enfrentan.
La encuesta, que cubre a más de 200 tomadores de decisiones senior en el campo de la IA, se centra en las dificultades de las empresas al aplicar la tecnología de IA. Los resultados de la encuesta muestran que la interoperabilidad insuficiente, la gobernanza limitada y las capacidades de cumplimiento, y los altos costos de uso se han convertido en factores clave que restringen las aplicaciones de IA empresariales.
Notas de fuente de imagen: La imagen es generada por AI y el proveedor de servicios autorizado de imagen MidJourney
Los datos de la encuesta muestran que solo el 38% de las compañías encuestadas han logrado la aplicación completa de IA en toda la organización, una proporción que destaca las dificultades que enfrentan muchas compañías al expandir sus proyectos de IA. Al mismo tiempo, el 47% de los encuestados dijo que las herramientas de IA de servicios en la nube de hiperscala existentes no son satisfactorias en la velocidad de entrega de proyectos, y solo el 22% cree que la IA puede mejorar efectivamente la calidad de las decisiones comerciales.
Además, los problemas de seguridad también son el foco de atención generalizada en la investigación. Hasta el 84% de los encuestados dijeron que tenían dificultades para verificar la seguridad de sus modelos de IA al usar herramientas en la nube de hiperescala, y casi la mitad expresó su preocupación por la protección de la privacidad de los datos. Las violaciones de datos, los riesgos de seguridad de terceros y el daño potencial a la reputación de la marca se han convertido en desafíos importantes que las empresas deben enfrentar en las aplicaciones de IA. En respuesta, más del 50% de los encuestados dijeron que planean invertir en el futuro para resolver los problemas de seguridad y cumplimiento de la IA.
Además, más del 60% de los encuestados expresaron su preocupación por el bloqueo de los proveedores, especialmente los problemas de compatibilidad en entornos de múltiples nubes, lo que ha llevado a las empresas a tratar de introducir nuevas tecnologías o integrar nuevas aplicaciones de IA en los sistemas existentes enfrentan obstáculos. Y el 51% de los líderes de IA están molestos por el alto costo de mantener proyectos de IA, especialmente aquellos que han invertido en herramientas en la nube de hiperescala durante más de tres años.
Venky Veeraraghavan, director de productos de los robots de datos, dijo que las empresas a menudo enfrentan decisiones difíciles al enfrentar la implementación de la IA. Señaló que construir una solución integral de IA puede garantizar la seguridad y el cumplimiento al tiempo que reduce los costos, aumentando así la productividad general y la eficiencia de colaboración.
Para abordar estos problemas, los robots de datos proporcionan una solución de IA empresarial diseñada para ayudar a las organizaciones a entregar aplicaciones de IA de manera más eficiente y aumentar la efectividad de las tecnologías existentes. A través de arquitecturas abiertas y aplicaciones de IA personalizables, los robots de datos se comprometen a acelerar la implementación de IA, reducir los costos de implementación y ayudar a las empresas a abordar mejor los desafíos futuros.
Agujas:
Más del 50% de los líderes de IA planean aumentar su inversión en servicios en la nube para abordar los desafíos tecnológicos existentes.
El 84% de los encuestados encontró dificultades en la verificación de seguridad de los modelos de IA, y los problemas de privacidad de datos atrajeron una atención generalizada.
El 51% de los líderes de IA están molestos por los altos costos de mantener proyectos de IA, y más del 60% está preocupado por los problemas de bloqueo de proveedores.
En resumen, las empresas enfrentan muchos desafíos en el proceso de solicitud de IA, incluidos el costo, la seguridad, el cumplimiento y el bloqueo del proveedor. Resolver estos problemas requiere que las empresas adopten estrategias integrales, elijan soluciones apropiadas y continúen prestando atención a las tendencias de desarrollo tecnológico para realizar realmente el valor de la IA.