Workday ha publicado un estudio en el que se analiza cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) impactarán en el futuro del trabajo. El informe “Preparing to Power Up: EMEA Leads the Way to an AI-Driven Future” se basa en los resultados de dos encuestas. La primera es una encuesta global realizada a 2.355 directivos. De los 2.355 encuestados, 860 se encuentran en la región EMEA. Y una segunda encuesta más breve, de 550 encuestados en la región EMEA.
Dicho informe revela que los líderes empresariales creen que sus organizaciones se verán beneficiadas por la IA y el ML. No obstante, persisten las barreras para la plena adopción de la tecnología como las diferentes opiniones que suscita la tecnología en las salas de juntas, los silos de datos y la burocracia.
EMEA lidera el optimismo por la IA y el ML
El 52% de los líderes de EMEA ven con buenos ojos la oportunidad que supone la IA y el ML en sus organizaciones, frente al 50% de los Estados Unidos y el 46% de Asia Pacífico-Japón. España presenta un optimismo elevado (58%) a la hora de incorporar nuevas tecnologías en comparación con otros países de la zona.
Austria (62%) y Reino Unido (60%) son los países que muestran mayor entusiasmo a la hora de incorporar estas tecnologías, mientras que Noruega (40%), Dinamarca (44%) y Alemania (45%) son los menos optimistas.
Por otro lado, el 44% de las empresas de EMEA afirma haber realizado cambios organizacionales para garantizar que el negocio sea lo suficientemente ágil a la hora de redistribuir los recursos con rapidez y a gran escala.
Los resultados de la encuesta sugieren que los líderes de EMEA son los que más confían en la IA y el ML. Tras la introducción del Reglamento General de Protección de Datos, la Unión Europea (UE) está en plena elaboración de un marco jurídico para la IA, conocido como la Ley de IA de la UE. El objetivo de la nueva regulación es reforzar la gobernanza en relación con la calidad de los datos, la transparencia y la supervisión humana, e impulsar una mayor confianza en la tecnología.
“La Ley de IA de la UE supone un hito y un avance considerable para alcanzar un desarrollo y un uso responsable de la IA”, comenta Jens-Henrik Jeppesen, senior director of public policy, Workday.
«Una regulación proporcionada, con unos requisitos razonables y con un enfoque de mitigación de riesgos, puede ayudar a construir esa confianza y evitar el riesgo de daños potenciales, lo que impulsará la innovación. Esperamos que la nueva Ley de IA de la UE logre exactamente eso cuando entre en vigor y fomente el uso responsable de estas tecnologías en todas las organizaciones”.
Crece el interés de los inversores
El entusiasmo generalizado por la IA y ML entre todos los líderes de EMEA, sumado a los avances regulatorios, está contribuyendo a aumentar el interés de los inversores. Las organizaciones del norte de Europa lideran las inversiones en IA y ML, mientras que las del sur conservan un enfoque de inversión más conservador.
Aunque el optimismo entre las empresas es alto, las distintas funciones difieren en sus puntos de vista respecto a la IA y el ML, y también sobre la aplicación de estas tecnologías.
Los CEO están a favor de la IA y el ML: el 53% de los CEOs de EMEA se muestran entusiasmados con el uso de estas tecnologías en sus organizaciones. No obstante, les preocupa los potenciales errores que la IA y el ML podrían provocar.
Finanzas lidera el despliegue y RR.HH. se queda a la cola
Los equipos financieros son los que han realizado avances más significativos respecto a la implementación de estas tecnologías en su trabajo diario. El 19% de los directivos financieros afirman que sus equipos están incrementando el uso de IA o alcanzando la madurez necesaria, lo que representa casi tres veces más el nivel de adopción de los equipos financieros de los Estados Unidos (7%).
Los directores financieros de EMEA están utilizando la IA/ML para mejorar las previsiones, las decisiones presupuestarias y la modelización de escenarios, así como para respaldar la planificación estratégica de todas las líneas del negocio.
Recursos Humano se sitúa a la cola de la adopción tecnológica, con índices de adopción más bajos en relación con otras áreas y solo el 44% de los líderes de RR. HH. de EMEA afirman estar entusiasmados por el potencial de la tecnología. Además, el 49% de los directivos encuestados reconoce que aún no ha desplegado IA y ML en sus equipos.
Los líderes de tecnología son los más optimistas (51%) al afirmar que la IA y el ML facilitarán a que el área de TI pueda respaldar a otros equipos y aportar un mayor valor estratégico. Esta tendencia indica que se está produciendo un cambio cultural positivo para la IA y el ML en los equipos de TI de todo EMEA.
Los silos de datos y la burocracia impiden avanzar a las organizaciones
Además de los diferentes grados de adopción por áreas, el desarrollo de soluciones con IA y ML se está viendo lastrado por otros desafíos. Entre ellos, el estudio revela que la burocracia y la gestión de los datos están frenando la adopción total de IA y ML. Además, el 60% de las organizaciones de EMEA afirman que sus datos están aislados, lo que dificulta el acceso a información útil en tiempo real.
En España solo un tercio (30%) de las empresas considera que se han realizado progresos a la hora de eliminar procesos burocráticos que ralentizan la toma de decisiones.
Para muchas compañías, el uso generalizado de IA y ML implica un cambio cultural importante y, para que ocurra, es necesario que la dirección impulse el cambio. Sin embargo, el 32% de los líderes españoles encuestados creen que sus directivos aún no asumen lo cruciales que serán estas tecnologías en un futuro.
Es hora de actuar
“Para maximizar el valor de la IA y el ML, hay que empezar por alinear las expectativas con la realidad del negocio y priorizar las iniciativas destinadas a resolver problemas organizacionales”, afirma Jens Löhmar, CTO continental y DACH, Workday.
“Para lograr implantar estas tecnologías de forma eficaz, debemos asegurarnos de que la organización está lo suficientemente equipada, así como ser capaces de identificar y abordar la falta de capacidades. Seleccionar soluciones con IA y ML que estén alineadas con la estrategia y necesidades de la empresa, y crear una hoja de ruta clara con objetivos y métricas bien definidas. Por último, debemos ser capaces de evaluar continuamente su eficacia y adaptarnos a las necesidades cambiantes del negocio y del contexto empresarial”.
