Las empresas están avanzando en la introducción de la inteligencia artificial en sus organizaciones, pero se están encontrando que la falta de calidad de los datos dificulta su correcta implementación y la posibilidad de escalar prácticas relacionadas con ellos. Estos datos se desprenden del estudio de F5, titulado “2024 State of AI Application Strategy”, que indica que el 75 % de las empresas ya está implementando la IA, pero un 72 % se está encontrando con estos problemas de calidad de los datos. Esta situación revela que los datos y los sistemas que las empresas implementan para obtenerlos y protegerlos son críticos.
En este sentido, Aran Erel, director general de F5 en España, comentó que “la IA es una fuerza disruptiva que permite a las organizaciones crear experiencias digitales innovadoras y únicas. Sin embargo, los aspectos prácticos de la implementación de la IA son extremadamente complejos, y la postura de riesgo de la compañía puede aumentar significativamente si no se adopta una aproximación adecuada y segura”.
El estudio señala que existen múltiples desafíos que deben superar las empresas durante el proceso de adopción. Por tanto, en este momento, se observa que los profesionales que participaron en el estudio han elegido a la IA como la tendencia más importante en 2024, pero solo el 24 % de las organizaciones a implementado la IA generativa a escala.
El informe indica también que el uso de la IA generativa está aumentando, pero sus casos de uso suelen cumplir funciones poco estratégicas. Los casos de uso más frecuentes son los copilotos y otras herramientas de productividad para empleados (utilizadas por el 40 % de los encuestados) y herramientas de servicio al cliente, como chatbots (36 %).
Los encuestados dos señalan que el caso de uso de IA más prioritario serán las herramientas para la automatización del flujo de trabajo (36 %).
Obstáculos para escalar la IA
El informe también apunta los principales obstáculos que se están encontrando los responsables de TI a la hora de implementar la IA en la capa de infraestructura. El coste de la computación es una preocupación importante para escalar la IA, según indica el 62 %.
El 57 % menciona a la seguridad del modelo como una preocupación principal. Y para solucionarlo los directivos esperan gastar un 44 % más en seguridad en los próximos años. Además, el 55 % de los encuestados indican el rendimiento en todos los aspectos del modelo como una preocupación.
Dentro de la capa de datos, la madurez de los datos es un desafío para la implementación generalizada de la IA. El 72 % de los encuestados cita la calidad de los datos y la incapacidad de escalar las prácticas de datos como los principales obstáculos para escalar la IA. Y el 53 % dice que la falta de habilidades en inteligencia artificial y datos es un impedimento importante.
Otro dato relevante es que el 53 % de las empresas dice contar con una estrategia de datos definida, pero más del 77 % de las organizaciones que participaron en el estudio afirma carecer de una fuente única de verdad para sus datos.
La ciberseguridad sigue siendo una preocupación importante para la entrega de servicios de IA. Los ataques impulsados por IA, la privacidad de los datos o la fuga de ellos preocupan a los directivos.
A la hora de protegerse el 42 % afirma que está utilizando o planea utilizar soluciones de seguridad API para proteger los datos a medida que estos se mueven a través de los modelos de entrenamiento de IA. El 41 % usa o planea utilizar herramientas de monitorización para tener visibilidad del uso de aplicaciones de IA. La protección DDoS para modelos de IA (39 %) y la protección contra bots para modelos de IA (38 %) son otros sistemas elegidos para incrementar la seguridad.
