Una encuesta reciente realizada por Morning Consult a solicitud de IBM arrojó que casi el 14% de las empresas en México utilizan soluciones de Inteligencia Artificial para mejorar varios procesos como ventas, atención al cliente, así como automatización de procesos, una cifra que podría aumentar si se consigue hacer frente a varios retos como la falta de personal.
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Empresas mexicanas consideran implementar soluciones de Inteligencia Artificial con la pandemia
Además, este estudio halló que el 40% de las compañías en el país aceleró su implementación, como respuesta a los efectos provocados por la pandemia, mientras que más de 57% está considerando su adopción.
De acuerdo con Baltazar Rodríguez, arquitecto senior y Evangelista Tecnológico de IBM México, estas cifras dan cuenta de que México tiene un gran desafío para que más empresas implementen la Inteligencia Artificial, y considera que existe un mayor impulso, conveniente a los cambios en los negocios por la crisis sanitaria.
En ese sentido, las soluciones basadas en IA implementadas se han centrado en áreas de las empresas como publicidad y ventas, atención al cliente y automatización. Como muestra, ahora cuentan con asistentes virtuales, automatización de flujos de trabajo y la gestión de la ciberseguridad de la red.
Rodríguez destacó que más de la mitad de los directores ejecutivos de varias empresas esperan que la Inteligencia Artificial ofrezca beneficios comerciales notorios en los años siguientes.
Desafíos a los que se enfrentan las empresas en México
La adopción de la Inteligencia Artificial no está exenta de desafíos, uno de ellos la falta de personas con habilidades especializadas en IA. La investigación halló que el 38% de las organizaciones consideró que las personas con experiencia o conocimiento de esta tecnología es limitada, a lo que se suma la carencia de herramientas o plataformas para desarrollar modelos basados en esta tecnología.
Por último, Rodríguez agregó que otro problema es que 20% de las compañías perciben que la complejidad de los datos son un desafío, pues más de la mitad de los profesionales tendrán que recurrir a más de 20 fuentes de datos diferentes para alimentar programas de IA.
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