Snowflake, compañía de almacenamiento de datos basada en computación en la nube, en colaboración con Enterprise Strategy Group, ha presentado el informe global ‘El excepcional ROI de la IA generativa’, para el que se han encuestado 11.900 líderes empresariales y de TI. El estudio revela que el 92% de los encuestados, que utilizan activamente la IA en al menos un caso de uso, ya están amortizando sus inversiones y que el 98% planea aumentar su inversión en IA en 2025.
La mayoría de las empresas están cosechando los beneficios de sus primeras inversiones en IA, con un 93% que califica sus iniciativas como muy o mayormente exitosas. Además, dos tercios de los encuestados ya están midiendo el ROI de sus iniciativas de IA generativa, y los resultados muestran que, por cada dólar invertido, se generan 1,41 dólares en retorno (un ROI del 41%) a través de ahorros de costes y un incremento en los ingresos.
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Presión sobre las organizaciones para hacer una buena inversión en IA
A pesar del éxito generalizado que declaran los encuestados con sus iniciativas de IA hasta la fecha, muchas organizaciones se enfrentan a decisiones complejas para mantener el impulso. En un panorama repleto de oportunidades para implementar la IA en sus negocios, los encuestados señalan dificultades para identificar los casos de uso más impactantes y una creciente presión para tomar las decisiones correctas, todo ello en un contexto de recursos limitados.
Dos tercios de los encuestados están cuantificando el retorno de la inversión (ROI) de sus iniciativas de IA generativa y han observado que, por cada dólar invertido, obtienen un retorno de 1,41 dólares gracias a la reducción de costes y al aumento de los ingresos
El 71% de los pioneros en IA coincide en que tienen más casos de uso potenciales de los que pueden permitirse financiar, y el 54% reconoce que es difícil seleccionar los casos de uso adecuados basándose en criterios objetivos como el coste, el impacto en el negocio y la capacidad de ejecución de la organización.
El 71% de los directivos admite que elegir los casos de uso equivocados podría perjudicar la posición de mercado de su empresas, y el 59% teme que defender los casos de uso incorrectos pueda poner en riesgo su puesto de trabajo.
Eliminación de las barreras de datos para optimizar la efectividad de la IA
Para maximizar la efectividad de la IA, las organizaciones están recurriendo cada vez más a sus datos propios: el 80% de los líderes opta por ajustar los modelos con sus propios datos. A pesar de este reconocimiento de la importancia de los datos, –el 71% reconoce que el entrenamiento y ajuste efectivos de los modelos requieren varios terabytes de datos-, persisten desafíos significativos para preparar estos datos para la IA.
Por un lado está la eliminación de silos de datos,- el 64% de los pioneros en IA considera que la integración de datos procedentes de diversas fuentes es un reto actual-; por otro lado está la integración de mecanismos de control de la gobernanza, -el 59% considera difícil la aplicación de la gobernanza de datos-; también se enfrentan las empresas a la correcta medición y monitorización de la calidad de los datos, -el 59% señala la dificultad de medir y monitorizar la calidad de los datos-; a la integración de la preparación de datos, -el 58% afirma que preparar los datos para la IA es un desafío-; y al escalado eficiente del almacenamiento y la capacidad de cómputo, -el 54% indica que resulta difícil satisfacer los requisitos de capacidad de almacenamiento y potencia de cómputo-.
