Tecnología

La adopción de IA requiere intensificar la capacitación en las empresas

25/8/2022

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El 38% de los profesionales de TI en Argentina indican que sus organizaciones están capacitándose y re-entrenando a sus empleados para trabajar con con nuevas herramientas/software de automatización e IA.

Según el estudio Global AI Adoption Index 2022, realizado por Morning Consult para IBM, las organizaciones en Latinoamérica están utilizando la IA para responder a diferentes desafíos y presiones, desde las operaciones de negocio y la escasez de habilidades hasta las iniciativas de sostenibilidad. La investigación se presentó en el Roundtable Virtual sobre Talento con IBM, Randstad y Vida Security.

  • La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) creció de forma constante en todo el mundo, con el 29% de las empresas en Latinoamérica indicando que han implementado activamente la IA. En Argentina es del 19%. 
  • Las habilidades limitadas de IA, la experiencia o el conocimiento continúan siendo la mayor barrera para la adopción de IA en Latinoamérica (más que los costos, la falta de herramientas, la complejidad del proyecto o de los datos)
  • La IA está ayudando a las organizaciones a abordar la escasez de habilidades, por ejemplo, automatizando tareas para trabajadores calificados para que puedan ser más productivos o utilizando el aprendizaje asistido por IA.
  • Casi el 38% de los profesionales de TI en Latinoamérica (34% en AR, 36% en CH, 37% CO) indican que sus organizaciones están capacitándose y re-entrenando a sus empleados para que trabajen juntos con nuevas herramientas/software de automatización e IA.
  • 37% de las organizaciones dicen que sus empleados están contentos de trabajar en ello y el 31% mencionan que sus empleados ya están ahorrando tiempo. Además, casi una de cada cuatro empresas en Latinoamérica ve mejoras en la mitigación de la escasez de profesionales y habilidades en sus departamentos de TI.
  • La encuesta indicó que las principales barreras para adoptar la IA para las empresas son: habilidades, experiencia o conocimientos limitados de IA, precios altos y la falta de herramientas o plataformas para desarrollar modelos de IA.