El mercado europeo de sistemas de Inteligencia Artificial alcanzará los 12.000 millones de euros en 2022, con un crecimiento anual del 40%. Esta es la principal conclusión de un estudio de IDC Research España junto con T-Systems.
Una de las características principales del nuevo entorno digital es que las ideas pueden convertirse rápidamente en nuevas oportunidades de negocio. Por tanto, la agilidad y escalabilidad de los modelos de explotación de datos en la cloud pública han acelerado la aplicación de sistemas de inteligencia artificial en todos los ámbitos.
Los datos son un activo fundamental y diferencial. Su gestión y análisis van a marcar la diferencia entre empresas en los próximos años lo que está suponiendo un incremento exponencial de la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial en análisis de mercados y clientes, innovación en producto, eficiencia de las operaciones y recursos humanos, y han facilitado retornos positivos de la inversión en proyectos Big Data», subraya Ignacio Cobisa, Analista Senior de IDC Research España y autor del informe.
El Informe refleja que las organizaciones deben evolucionar hacia una plataforma tecnológica que facilite la transformación digital que en IDC denominan un infinity loop. Es un modelo conceptual en el que la plataforma IT de la empresa pasa a ser un Núcleo Inteligente definido por capacidades cognitivas: analíticas avanzadas, inteligencia artificial o machine learning y apoyado en cloud.
Yendo más lejos, la consultora estima que ese mismo año, el 40% del gasto core de TI estará relacionado con cloud y aumentará hasta el 80% en 2028. Teniendo en cuenta que las organizaciones españolas se plantean la analítica del dato fundamentalmente en la nube, los crecimientos previstos en esta área se sitúan por encima del 25% en los próximos 3 años.
La figura del data translator será clave para conectar datos con negocio
Los usos principales actuales de las empresas en Inteligencia Artificial están relacionados con entender y atender al cliente, pero hay otro tipo de casos de uso, más internos y orientados a la eficiencia, que las empresas están adoptando: robótica y automatización, planificación de demanda, asignación de recursos humanos, etc.
Por tanto, identificar casos de uso para la Inteligencia Artificial es un factor relevante a la hora de alcanzar el éxito. Dichos casos deben proceder del negocio y no pueden ser identificados por terceros externos a la compañía o exclusivamente por el departamento IT. Un claro ejemplo es el uso de tecnologías cognitivas en la recuperación de créditos en el sector financiero.
Finalmente, el informe destaca la importancia de la figura del “data translator” para hablar entre las áreas de negocio y las de análisis de datos un mismo lenguaje dentro de la organización.
Imagen | Matthew Henry
