En un mundo cada vez más focalizado en la productividad, la introducción de la inteligencia artificial (IA) en el mundo empresarial ha supuesto unos beneficios económicos y cada vez más empresas la han introducido en su actividad económica sin importar el sector al que pertenezca. De hecho, en 2017 solo el 20% de los encuestados empleaba la IA en al menos un área de negocio, mientras que actualmente, esa cifra ha aumentado hasta el 50%. Esta es una de las principales conclusiones del estudio ‘El estado de la IA en 2022 y el balance de media década’ elaborado por McKinsey & Company, que recoge los datos de casi 1.500 participantes que abarcan toda la gama completa de regiones, industrias, tamaños de empresa, especialidades funcionales y cargos.
Según los datos del estudio, además del número de empresas usuarias de IA también se ha duplicado el número de aplicaciones utilizadas, de 1,9 en 2018 a 3,8 en 2022. La automatización robótica de procesos o RPA (39%) y la visión por computadora (34%) siguen siendo las más aplicadas cada año, mientras que las redes generativas antagónicas y los transformadores se sitúan a la cola con un 11%.
En la actualidad, la utilización de estas aplicaciones es mayoritaria para la optimización de procesos, que se ha mantenido durante los últimos cuatro años en el primer puesto, con un 24% de los encuestados y la creación de nuevos productos de IA, con un 20%; mientras que el modelado y análisis de riesgos y el servicio predictivo e intervención se sitúan a la cola, con un 15% y 14%, respectivamente.
Muchas compañías han dejado de percibir la IA como un experimento, y han pasado a incorporarla en su actividad empresarial
“Durante los últimos tres años, hemos incluido en el grupo de empresas con alto desempeño en IA a aquellas organizaciones que obtienen el mayor impacto de la adopción de la IA en los resultados finales, es decir, un 20% o más del EBIT. La cantidad de encuestados que pertenecen a este grupo se ha mantenido en torno al 8%. El estudio indica que estas compañías obtienen mejores resultados porque la IA acelera el aumento de los beneficios, aunque también afirman que se están reduciendo los costes”, indica Gloria Macías-Lizaso, socia de McKinsey & Company.
Este desempeño en IA se ve directamente relacionado con la atracción del talento, ya que las empresas top performance tienen más facilidad para encontrar talento tecnológico. Esta brecha se percibe especialmente en los científicos de datos de IA. Mientras que el 60% de empresas top performance ha incorporado un perfil de este tipo a su equipo, solo el 31% de empresas con un desempeño medio ha hecho lo mismo. Con los ingenieros de aprendizaje automático se percibe el mismo problema, y solo un 27% de empresas con desempeño medio han incorporado uno, mientras que el 58% de compañías top performance ha hecho lo propio.
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El empleo en torno a la inteligencia artificial
Según el informe, los ingenieros de software son la profesión de IA más contratada en el último año, con un 39% de empresas que afirman haberlo contratado. Está seguido de los ingenieros de datos, con un 35%; y de los científicos de datos, con un 33%. Esto demuestra que muchas compañías han dejado de percibir la IA como un experimento, y han pasado a incorporarla en su actividad empresarial.
El análisis de McKinsey indica que, para afrontar este problema, la estrategia más popular entre todos los encuestados consiste en formar a los empleados, con el 47% de empresas que afirman hacerlo. También es común optar por otras estrategias como el reclutamiento en buenas universidades, como hace el 36% de empresas con desempeño medio, o en empresas de tecnología líderes, con un 23%.
“En el caso de que la empresa opte por la formación en IA a sus empleados, es importante destacar que las compañías top performance ofrecen programas de desarrollo de habilidades de IA a partir de experiencias, mientras que las compañías con desempeño medio son más propensas a limitarse a ofrecer cursos en línea autodirigidos. Los encuestados de las top performance son casi tres veces más proclives que otros a decir que sus compañías tienen programas de creación de capacidades para desarrollar las habilidades de IA del personal de tecnología.”, señala Gloria Macías-Lizaso.
La brecha de género sigue siendo un problema
El estudio además pone de relieve que en el ámbito de la IA la diversidad es una tarea pendiente. La proporción de mujeres en los equipos de las organizaciones encuestadas es solo del 27%, mientras que la proporción de minorías raciales o étnicas que desarrollan soluciones de IA supone solo el 25%. Para paliar esta brecha, el 46% de los encuestados afirma que su compañía ofrece programas para aumentar la diversidad de género en los equipos de soluciones de IA, mientras que un 33% indica que su empresa cuenta con programas para aumentar la diversidad racial y étnica.
Esta falta de diversidad influye también en el rendimiento de la compañía, que pierde oportunidades de aumentarlo. Según los datos del estudio, las organizaciones que cuentan con más del 25% de mujeres tienen 3.2 veces más probabilidades que otras de tener un alto desempeño en IA. Mientras que aquellas en las que al menos el 25% de empleados pertenecen a minorías raciales o étnicas tienen más del doble de probabilidades de tener un alto desempeño en IA.
[1] Redes generativas antagónicas: Modelo de aprendizaje automático en el que dos redes neuronales compiten entre sí para aumentar la probabilidad de acierto en sus predicciones.
[2] Transformadores: Modelo de aprendizaje que utiliza el mecanismo utilizado en el procesamiento del lenguaje natural, empleado en autocorrectores o traductores.
