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El 70% de los líderes empresariales preferirían que una IA tomara decisiones por ellos

El desafío de manejar grandes cantidades de datos está provocando que cada vez más empresarios consideren apoyarse en inteligencia artificial para establecer las resoluciones organizacionales. El dilema de la sobreinformación.

Según un informe elaborado por Oracle, titulado Dilema de decisión, alrededor del 70% de los líderes preferirían que un robot tomara decisiones por ellos debido al desafío de manejar grandes cantidades de datos. El estudio también encontró que las empresas que usan tecnología para tomar decisiones basadas en datos tienen más probabilidades de tener una mejor reputación, y el 79 % dijo que las hizo más confiables y potencialmente más exitosas.


A medida que la transformación digital continúa evolucionando, las compañías y los trabajadores administran más datos que nunca, lo que lleva a los usuarios a buscar formas innovadoras de manejar los datos y la toma de decisiones. La IA y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas populares para ayudar a procesar esa información, especialmente con la llegada de la IA generativa, como ChatGPT de OpenAI, que puede producir contenido, incluidos audio, código, imágenes, texto, simulaciones, objetos 3D y vídeos.



Sin embargo, el informe destaca un desafío: mientras que los datos teóricamente deberían ayudar, en realidad, están teniendo el efecto contrario. Alrededor del 97 % de las personas quiere ayuda de los datos, pero el 86 % dice que el volumen de datos hace que las decisiones en su vida personal y profesional sean más complicadas.


Además, el 91 % de los líderes afirma que el creciente número de fuentes de datos ha limitado el éxito de sus organizaciones, mientras que el 73 % admite que su falta de confianza en los datos les ha impedido tomar cualquier decisión.


El estudio concluye que tener el tipo correcto de inteligencia de decisiones puede hacer o deshacer el éxito de una organización. El informe recomienda que las organizaciones cambien su enfoque de gestión y análisis de datos para atraer talento en un mercado laboral difícil y ganar nuevos inversores en un clima económico difícil.


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