Capgemini analiza las razones reales de la baja implantación de pruebas gen AI.

Según una reciente investigación de Capgemini, la gran mayoría de personas en todos los sectores encuestados han expresado tener un gran problema para convertir los conceptos de inteligencia artificial en soluciones de producción. El motivo detrás de este retraso se relaciona con las barreras digitales, los empleados digitales y los datos deficientes, explicó Steve Jones, EVP de negocios basados en datos y gen AI en Capgemini, durante su discurso en el evento VB Transform.

Jones mencionó que nos hemos vuelto muy cómodos en un mundo con datos deficientes, refiriéndose al gran mito en la administración de TI de que se solucionarán los problemas en el sistema fuente, algo que históricamente ha demostrado ser falso.

En cuanto a la adopción de la inteligencia artificial, se plantea la necesidad de establecer un modelo operativo digital que describa claramente el problema a resolver, definiendo los límites y restricciones para el uso de datos y la influencia de la IA. Esto es crucial para garantizar que la tecnología opere dentro de los parámetros deseados por la empresa.

Para escalar la adopción de la inteligencia artificial, Jones enfatizó la importancia de considerar el cambio organizativo por encima del cambio tecnológico. Señaló que el diseño de aplicaciones debe evolucionar para ubicar los datos de manera más accesible para los empleados digitales, a diferencia de la ubicación tradicional en la parte trasera de las transacciones.

En resumen, el desafío radica en llevar a cabo un cambio organizativo que permita a las empresas adoptar y gestionar eficazmente la inteligencia artificial, involucrando a los profesionales de negocios en este proceso de manera exitosa. La clave está en comprender el contexto empresarial y capacitar a las personas para colaborar con la IA de forma efectiva en un entorno laboral cada vez más automatizado.