La falta de gobernanza, infraestructura y talento en TI frena el potencial de GenAI en empresas

Encuestando a 800 líderes de TI y negocios en Estados Unidos, Canadá y Europa Occidental, el informe explora el papel crítico de la infraestructura de datos para GenAI en las empresas y las decisiones asociadas que sustentan una implementación exitosa, encontrando que el 97% de las organizaciones con GenAI en curso lo consideran una de las cinco principales prioridades, siendo las empresas estadounidenses un 35% más propensas a decir que era la principal prioridad en comparación con los encuestados europeos.

Además, casi dos tercios (63%) dicen que ya han identificado al menos un caso de uso para GenAI. A pesar del creciente interés en la implementación de GenAI, varios factores representan riesgos serios para las empresas. Menos de la mitad (44%) de las organizaciones tienen políticas bien definidas e integrales con respecto a GenAI. Solo un poco más de un tercio (37%) creen que su infraestructura y ecosistema de datos están bien preparados para implementar soluciones GenAI; sin embargo, los ejecutivos de nivel C eran 1.3 veces más propensos a indicar que su infraestructura y ecosistema de datos están altamente preparados, lo que destaca una desconexión notable. El 61% de los encuestados estuvo de acuerdo en que la mayoría de los usuarios no saben cómo capitalizar GenAI, con el 51% reportando una falta de empleados capacitados con conocimientos en GenAI.
El 40% de los encuestados estuvo de acuerdo en que no están bien informados sobre la planificación y ejecución de proyectos de GenAI.
 
Los datos muestran que las organizaciones están buscando activamente opciones de infraestructura de menor costo, pero la privacidad y la latencia también son factores importantes para considerar. El 71% de los encuestados estuvo de acuerdo en que su infraestructura necesitaba ser modernizada antes de emprender proyectos de GenAI; un abrumador 96% de los encuestados prefieren modelos no propietarios, el 86% aprovechará la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el 78% cita alguna mezcla de soluciones locales y en la nube pública para construir y usar soluciones GenAI. A largo plazo, sin embargo, las organizaciones esperan que el uso de modelos propietarios aumente seis veces, según la encuesta, a medida que las empresas ganen experiencia y busquen lograr una diferenciación competitiva.

El informe encontró que varias áreas están impulsando a las empresas hacia GenAI, así como haciéndolas dudar. En términos de lo que está impulsando la inversión empresarial en GenAI, los casos de uso más citados se centraron en la automatización y optimización de procesos (37%), análisis predictivo (36%) y detección de fraude (35%). No es sorprendente, por lo tanto, que la mejora de la eficiencia operativa fuera el área más citada en cuanto a dónde las empresas están viendo resultados; sin embargo, menos de la mitad (43%) han obtenido beneficios hasta este punto. Cuando se trata de algunas de las principales preocupaciones y desafíos que se enfrentan, más de cuatro de cada cinco (81%) encuestados estuvieron de acuerdo en la preocupación por garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos al construir y usar aplicaciones que aprovechan GenAI, mientras que el 77% estuvo de acuerdo en que los problemas de calidad de los datos necesitaban ser abordados antes de aceptar los resultados de las salidas de GenAI.