[23/11/2022] Recientemente, SAS e IDC presentaron un estudio denominado "Estado del desarrollo de la inteligencia empresarial basada en data, analítica e inteligencia artificial”. El estudio, realizado a mediados de este año en 333 empresas de ocho países de América Latina -incluyendo Perú-, tiene por objetivo identificar cuáles fueron los factores claves en la toma de las decisiones para elegir este tipo de soluciones dentro de las organizaciones, quien es el que toma la decisión de compra y quien es el que las utiliza, además de indagar si la inteligencia artificial tiene un impacto tangible sobre la empresa.
"El detalle fue identificar cuáles fueron esos factores claves en la toma de las decisiones para elegir este tipo de soluciones dentro de las organizaciones. Cuál es el rol de quien toma la decisión, si es el área de tecnología, otra área, el dueño de la empresa o el director financiero”, indicó Enrique Phun, analista senior de software para IDC Latinoamérica, al iniciar la presentación.
Los resultados
Uno de los primeros resultados que mostró Phun fue que independientemente del panorama económico, la inversión en tecnología sigue siendo una prioridad para las empresas latinoamericanas que usan modelos de servicio como motor de crecimiento de TI en el 2022. De hecho, el 47% de los presupuestos de TI en la región para el 2022 serán más altos que los del 2021, el 48% se mantendrán igual y solo el 5% disminuirán (ver infografía).
Al preguntar por los desafíos para la transformación digital de las empresas, el 35% respondió que es la cultura, el 24% el cambio en los procesos, y el 16% crear un nuevo modelo de negocios. Mientras que al preguntar por las tecnologías en las que se invertiría, el 60% respondió que BI y analítica, el 41% en gestión de datos y el 33% en inteligencia artificial, aprendizaje automático y data avanzada.
De hecho, de acuerdo con el estudio, el 86% de las compañías ya utilizan una solución de data y analítica; cuatro de cada 10 organizaciones indican que el impulsor más crítico para invertir en una solución de data y analítica es identificar tendencias y patrones de consumo. Además, una de cada dos compañías que usan soluciones de data y analítica también utilizan inteligencia artificial.
Con respecto a quien influye o decide la elección de la solución, el estudio encontró que es el CIO en el 46% de los casos; y que el modelo preferido para implementar soluciones de data y analítica es el PaaS (nube pública) con 36%, seguido de la infraestructura propia (centro de datos) con 35%, la IaaS con 17% y la nube privada con 12%.
En cuanto a los principales impulsores por parte del negocio, estos son: identificar tendencias y patrones de consumo (60%), optimizar procesos (54%) y ayudar a cumplir los objetivos organizacionales (44%).
Por su parte, los principales impulsores del lado tecnológico son: la confiabilidad y seguridad (73%), los costos de mantenimiento (57%) y la velocidad de acceso (53%).
El estudio también indagó entre las empresas los motivos por los cuales elegiría una nueva solución de data y analítica y estas respondieron que, en primer lugar, por un sistema sólido de soporte técnico (56%), luego por precio (52%) y por plataforma de implementación (50%). Luego le siguieron relevancia para las necesidades del negocio (49%), interfaz de usuario sencilla (43%) y marca (36%).
Como se dijo antes, el principal actor que toma las decisiones es el CIO (46%), pero luego también se encuentran el gerente de la línea de negocio (23%), el CEO (18%) y el CFO (13%).
También ya se había dicho antes que el principal modelo para implementar una solución de data y analítica es la PaaS, pero el estudio también preguntó por los motivos por los que se elige esta opción. El principal fue por la confiabilidad y la seguridad (75%), seguido de la velocidad de acceso (56%) y la rapidez del despliegue (51%). También se consideraron la necesidad de procesar grandes cantidades de datos (49%) y la capacidad de gestionar un amplio rango de conjuntos de datos (47%).
En cuanto a las personas que utilizan los datos, el estudió encontró que quien analiza los datos son: un equipo de analistas dentro del departamento o línea de negocio (38%), los miembros del departamento o línea de negocio (27%), en colaboración con algunos grupos (22%) y el equipo de TI (13%), al final.
Pero, quien utiliza los datos ya analizados son: los analistas de datos (38%), los socios (31%), los clientes (29%), los proveedores (27%), los ingenieros de datos o el equipo de daros de nube (20%), los científicos de datos (20%) y los gerentes (0,3%).
Además, el estudio también mostró que, en promedio, una de cada dos compañías que usan data y analítica como soluciones también usa inteligencia artificial; y que el 60% de las compañías que utilizan inteligencia artificial consideran que están usando la inteligencia artificial en inteligencia de negocio y analítica como parte de su estrategia empresarial.
De hecho, el estudio indica que el 47% de las empresas encuestadas usa inteligencia artificial, el 15% afirma que no la usa pero que está planeando usarla en los próximos 24 meses, y el 38% afirma que no la usa ni que planea usarla.
¿Para que usan la inteligencia artificial? El 60% indica que lo hace para mejorar su capacidad de analizar datos históricos para análisis predictivos, el 44% indica que lo hace para optimizar sus operaciones, el 38% para generar información precisa y de manera rápida, el 34% para automatizar la toma de decisiones y el 32% para automatizar la preparación de datos.
Y entre las tecnologías más utilizadas en América Latina y relacionadas con la inteligencia artificial se encuentran la visión artificial, la automatización de procesos de toma de decisiones, los gráficos de conocimiento, el reconocimiento de texto, la detección de anomalías, la IoT, el reconocimiento de audio y voz, el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural, los gemelos digitales y el pronóstico de la demanda.
Aunque las empresas están progresando rápidamente en la adopción de tecnología para convertirse en empresas inteligentes, sus procesos de cumplimiento en cuanto a los datos internos están un paso atrás. De hecho, en el reporte se indica que el 70% de las firmas no se encuentran involucradas en el seguimiento y la medición del cumplimiento de la privacidad de los datos.
"Veo un gran avance en la adopción en la región, pero también un gran potencial sostenido principalmente en la resiliencia de la inversión en la tecnología a pesar de los altibajos de la economía de nuestros países”, sostuvo Santiago Fainstein, director senior de Nube e Innovación de SAS para América Latina, al finalizar la presentación.
Jose Antonio Trujillo, CIO Perú