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Inteligencia Artificial y Data Science, prioridades de inversión tecnológica

Según los pronósticos que maneja Gartner, la inversión tecnológica en los próximos años estará liderada por los proyectos de Inteligencia Artificial (IA) y Data Science, al menos, hasta 2025.

En 2025, más del 75% de las revisiones de capital riesgo y de los directivos de inversión se informarán mediante Inteligencia Artificial y Data Science. Sin duda, es uno de los datos que ponen en evidencia la importancia que están adquiriendo estas tecnologías y que llevarán a que cada vez más que incremente la inversión tecnológica en ellas.

De esta forma, los inversores de éxito dejarán de un lado la intuición para tomar decisiones financieras a partir de información cualitativa y datos cuantitativos. Cada vez más los CIO deberán enfrentar a los inversores con modelos y simulaciones habilitados para IA, ya que las plataformas tradicionales y las finanzas serán insuficientes para la toma de decisiones.

Nuevos modelos para optimizar la inversión

Con ello Gartner apunta que, en 2025, el uso de IA y Data Science será algo muy extendido y el aumento de las capacidades de análisis avanzado llevará a cambiar rápidamente la estrategia de inversión de riesgo y la toma de decisiones cualitativas a un proceso cuantitativo basado en una plataforma más moderna.

Será habitual construir modelos que determinen la mejor inversión en poco tiempo

Los proveedores de servicios tecnológicos que buscan inversiones deben construir una presencia digital precisa actualizando y corrigiendo métricas cuantitativas en las redes sociales y otros sites para garantizar que la información y las finanzas de la empresa sean correctas. Con todos estos datos, cada vez será más habitual construir modelos que determinen mejor la viabilidad, la estrategia y el resultado potencial de una inversión en un corto período de tiempo. Preguntas como cuándo invertir, dónde invertir y cuánto invertir serán casi automatizadas.

La tecnología de IA actual ya es capaz de proporcionar información sobre los deseos de los clientes y predecir el comportamiento futuro. Si bien esta tecnología se utiliza actualmente principalmente con fines de marketing y ventas, en 2025, las organizaciones de inversión la aprovecharán para determinar qué equipos de liderazgo tienen más probabilidades de tener éxito en función del historial laboral, la experiencia en el campo y el éxito empresarial conseguido a lo largo de sus carreras.

Imagen inicial | Maxim Hopman

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