Los líderes admiten una falta de marco de gobernabilidad, con sólo un 10% sintiéndose preparado para el cumplimiento normativo.
Un estudio reciente ha arrojado luz sobre la percepción y los desafíos que enfrentan las empresas estadounidenses en relación con la IA generativa. Según este análisis, llevado a cabo por Coleman Parkes Research y respaldado por SAS, el 80% de los líderes empresariales encuestados muestran preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos al considerar la adopción de esta tecnología.
El entusiasmo por el potencial de la IA generativa para mejorar la productividad tanto de los negocios como de sus empleados es palpable entre las empresas estadounidenses. No obstante, este optimismo se ve contrarrestado por una serie de obstáculos identificados en el estudio. Entre ellos se encuentran las brechas de conocimiento, la falta de una planificación estratégica sólida y la escasez de talento especializado, todos los cuales se consideran como barreras significativas para aprovechar plenamente el valor de la IA Generativa.
Marinela Profi, Asesora Estratégica de IA en SAS, destaca que la IA generativa debe ser vista como un colaborador para la hiper-automatización y la aceleración de los procesos existentes, en lugar de ser percibida como una solución universal para resolver todos los desafíos empresariales. Profi enfatiza la importancia de desarrollar una estrategia progresiva y de invertir en tecnología que garantice la integración, gobernabilidad y explicabilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) antes de su implementación.
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El estudio identifica cuatro áreas clave de obstáculos en la implementación de esta tecnología. Primero, está la necesidad de aumentar la confianza en el uso de los datos y garantizar el cumplimiento normativo, donde solo una de cada diez organizaciones cuenta con un sistema efectivo para medir la parcialidad y el riesgo para la privacidad en los LLM. Además, la mayoría de las empresas carecen de un marco de gobernanza integral para la IA Generativa, lo que las expone al riesgo de incumplir la normativa vigente.
Otro desafío importante radica en la integración de la IA generativa en los sistemas y procesos existentes, donde las organizaciones informan problemas de compatibilidad al intentar combinar esta tecnología con sus infraestructuras actuales. Además, la falta de talento y habilidades especializadas en la misma plantea un desafío adicional, ya que las empresas luchan por encontrar profesionales capacitados para sacar el máximo provecho de sus inversiones en esta área.
Por último, los directivos señalan que el uso de los LLM conlleva costos significativos, tanto directos como indirectos, lo que incluye gastos de preparación de datos privados, capacitación y gestión de ModelOps. Sin embargo, los creadores de modelos a menudo proporcionan estimaciones de costos que resultan ser prohibitivas para muchas empresas.