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Informe acerca del liderazgo intelectual realizado por Forrester Consulting y encargado por Dell EMC®

Mayo de 2018

Los directores de TI necesitan asumir el liderazgo de la IA para producir resultados transformadores en toda la empresa

Tabla de contenido

Resumen ejecutivo

Las empresas están comenzando a transformarse con la IA

Las líneas de negocios comienzan a liderar las iniciativas de IA, pero necesitan liderazgo de la organización de TI

La IA requiere una infraestructura moderna

Recomendaciones clave

Apéndice

1

2

5

9

12

13

ACERCA DE FORRESTER CONSULTING

Forrester Consulting brinda servicios de consultoría objetiva e independiente basada en la investigación para ayudar a que los líderes tengan éxito en sus organizaciones. Desde una sesión de estrategia corta hasta proyectos personalizados, los servicios de consultoría de Forrester lo conectarán directamente con expertos analistas de investigación que aplicarán sus conocimientos a sus retos de negocios específicos. Para obtener más información, visite forrester.com/consulting.

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Director de proyecto: Lisa Smith, asesora principal de impacto de mercado

Investigación colaboradora: Grupo de investigación de desarrollo y entrega de aplicaciones de Forrester

Resumen ejecutivoInteligencia artificial (IA): Un conjunto amplio de componentes básicos de tecnología que ayuda a los sistemas a detectar, pensar, aprender y actuar que está transformando los negocios y que está siendo adoptado por las empresas a un ritmo sin precedentes. La IA está ayudando a proporcionar un crecimiento de ingresos con mejores experiencias de clientes, mejorar la innovación y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, la mayoría de las empresas recién están comenzando a adoptarlas, mientras que muchas otras están desarrollando una amplia variedad de iniciativas de IA no coordinadas. Son muchos los retos y riesgos, y los equipos de TI suelen estar ocupados en ponerse al día y, en ocasiones, se ven completamente superados.

Los directores de TI deben ponerse al frente, involucrar a las líneas de negocios en sus iniciativas de IA e impulsar la agenda de IA para garantizar resultados exitosos y mitigar riesgos. Los directores de TI están en una posición ideal para desarrollar las funcionalidades de IA generales de la organización, ya que las infraestructuras de almacenamiento, fabrics, aceleradores, servidores, aplicaciones y datos que administran son fundamentales para impulsar el valor comercial con la IA. Sin embargo, sus equipos de TI deberán transformarse. Los directores de TI deben invertir en nuevas aplicaciones de software, infraestructura y plataformas necesarias para la IA, y modernizar los sistemas existentes para apoyar de mejor manera las iniciativas de IA cada vez más numerosas.

Dell EMC le encargó a Forrester Consulting examinar la IA y su impacto en el equipo de TI y en los esfuerzos de transformación de TI. Forrester realizó una encuesta en línea global a 353 tomadores de decisiones sobre las tecnologías de IA para explorar este tema. Los encuestados provenían de grandes empresas; específicamente, el 33 % de los encuestados trabajaban en empresas con más de 5000 empleados y el 8 % trabajaba en empresas con más de 20 000 empleados.

CONCLUSIONES CLAVE

› La IA no es solo una exageración: Los beneficios de las iniciativas de IA son reales. La mitad de las empresas encuestadas esperan un ROI de las inversiones de IA entre dos y cinco veces mayor. La IA ya está impulsando resultados empresariales como un servicio al cliente mejorado, un crecimiento de ingresos, un menor riesgo y una mejor eficacia operacional en aproximadamente un tercio de las empresas.

› Los equipos de líneas de negocios están asumiendo el liderazgo de la implementación de IA, a veces sin apoyo de TI. A medida que las líneas de negocios trabajan rápidamente para implementar iniciativas de IA, estas evitan a la organización de TI de un 15 % a un 20 % de las veces. Entre la mitad y tres cuartas partes de las empresas se enfrentan a este riesgo a la seguridad de datos, al gasto total y a la reputación del departamento de TI. Lo más importante es que se pueden generar resultados del negocio deficientes.

› El ochenta y ocho por ciento de las empresas informan que necesitan modernizar sus departamentos de TI para lograr una transformación con IA. Las iniciativas de IA aumentan la necesidad de software de aprendizaje automático, computación de alto rendimiento, almacenamiento de alta velocidad y fabrics, además de aceleradores, tales como las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), arreglos de puertas programables en campo (FPGA) y otros procesadores especialmente diseñados. Vale la pena pagar por estas actualizaciones: el 38 % de las empresas esperan un valor comercial de US$10 000 000 o más como resultado de las inversiones para la modernización de la infraestructura.

1 | Los directores de TI necesitan asumir el liderazgo de la IA para producir resultados transformadores en toda la empresa

Las empresas están comenzando a transformarse con la IALas empresas están trabajando rápidamente para probar y lanzar iniciativas de IA, las cuales ya están proporcionando resultados. Sin embargo, la etapa de implementación de IA apenas está comenzando. Descubrimos que:

› Las empresas utilizan la IA para entender a los clientes hoy y mejorar la experiencia de cliente en el futuro. Las empresas actualmente utilizan la IA para obtener mejor información sobre los clientes, innovar en el diseño y desarrollo de productos y probar productos. En los próximos 12 meses, el 54 % de las empresas planificarán la implementación de sistemas de IA para ayudarlos a crear y proporcionar una mejor experiencia de cliente. Más de la mitad de las empresas buscan implementar la IA para mejorar las eficiencias operacionales de la empresa y de TI (ver figura 1). La transición desde utilizar la IA para aprender sobre ella a utilizar dicho aprendizaje para proporcionar productos y operaciones mejoradas representará nuevas demandas en los sistemas de hardware y software. Las empresas necesitan las herramientas adecuadas para adaptarse a las demandas crecientes de IA.

› Las implementaciones iniciales de la IA en producción están enfocadas en casos de uso específicos. Aunque las empresas estén explorando una amplia variedad de tecnologías de componentes básicos de IA, solo las compañías más avanzadas tienen una gran cantidad de componentes básicos en producción. Los datos y su preparación son un requisito clave para los modelos de aprendizaje automático, por lo que no sorprende que los componentes básicos de IA más implementados sean software

Figura 1 Cinco casos de uso principales para la IA en los próximos 12 meses

Base: 342 líderes globales en gestión de TI y línea de negocios que impulsan proyectos de IAFuente: Un estudio por encargo realizado por Forrester Consulting en nombre de Dell, enero de 2018

“¿Para cuál de los siguientes casos de uso/escenarios de aplicación su empresa utiliza o piensa utilizar

Crear y proporcionar una mejor experiencia de cliente 1

Mejorar las e�ciencias en las operaciones de TI2

Mejorar la entrega de servicios de información valiosa de un equipo interno hacia otras partesde la organización

3

Impulsar la adopción de los sistemas de información valiosa por parte de los empleados4

Mejorar las e�ciencias en las operaciones de la empresa 5

tecnologías de IA?”


de preparación y catalogado de datos (40 % de las empresas). Para mejorar la experiencia de cliente, las empresas están implementando sistemas de análisis de voz (38 %), frecuentemente utilizados en las operaciones de call centers, y sistemas de recomendación (37 %). Los encuestados también muestran cierta predilección por las tecnologías de IA nuevas como la biometría (39 %), el análisis de imagen y video (38 %) y agentes virtuales y bots conversacionales (34 %) para mejorar el servicio al cliente. También importante es la rápida adopción de los sistemas de hardware optimizados por la IA; el 35 % de las empresas tienen estas en producción por más que solo hayan estado disponibles por poco tiempo (ver figura 2).

› El viaje hacia la IA es solo el comienzo para algunos, pero es la continuación para otros. Algunas empresas (21 %) aún están en las etapas iniciales de sus viajes hacia la IA y solo utilizan una pequeña cantidad de componentes básicos de IA fácilmente implementables (por ejemplo, preparación de datos, sistemas de recomendación, análisis de imágenes y agentes virtuales). La mayoría de las empresas (52 %) está explorando o aprovechando componentes básicos más complejos para implementar la IA, como el hardware optimizado por la IA y la administración y orquestación de la IA para mejorar el tiempo de construcción y el rendimiento del modelo. Las empresas más avanzadas (27 %) van más allá y buscan plataformas y soluciones para desarrollar e implementar sus soluciones de IA personalizadas utilizando plataformas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, tecnología semántica y análisis de texto. Las empresas más avanzadas son las más propensas a construir soluciones a través de varias líneas de negocio, lo cual requiere soporte de TI. Basándonos en la implementación de estos componentes básicos, podemos ver una amplia distribución de empresas que se mueve a través del viaje hacia la IA. Las empresas que están más adelantadas en su viaje hacia la IA están invirtiendo más y esperando obtener más a cambio (ver figura 3).

Figura 2 Componentes básicos de IA de uso generalizado o en producción

“¿Cuál de los siguientes componentes básicos utiliza o piensa utilizar su compañía para las iniciativas de IA?”


40 % Información valiosa sobre las preferencias de los clientes

39 % Administración de relacionescon el cliente

38 % Mejorar las recomendacionesde productos o servicios

38 % Servicio al cliente

37 % Identi�car qué clientes tienen más probabilidades de hacer clic, comprar, desertar, etc.

36 % Evaluación del riesgo para clients

35 % Información valiosa sobre el canal

35 % Desarrollo de productos nuevos


4

Figura 3 Las organizaciones más maduras invierten más y obtienen más a cambio

RO

I e

sp

era

do

en

la in

vers

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en

IA

(x c

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me

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en

IA (e

n m

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e U

SD

)


Inicio del viaje de la IA (N = 74)

Adquirir velocidad(N = 182)

Alejarse(N = 97)

• Preparaciónde datos/catalogadode datos

• Agentes virtuales

• Análisis de imagen y video

• Recomendaciones inteligentes

• Administración y orquestación de IA

• Hardware optimizado por IA

• Biometría

• Plataformas de aprendizaje automático

• Plataformas de aprendizaje profundo

• Análisis de NLP/texto

• Tecnología semántica

21 % 52 % 27 %

$23M $32M $36M

Componentes básicos de IA en uso

ROI del 51 % esperado en unainversión de IA de 2 a 5 veces mayor

Las líneas de negocios comienzan a liderar las iniciativas de IA, pero necesitan liderazgo de la organización de TILas empresas comprenden el potencial de la IA y las líneas de negocios trabajan apuradamente para aprovechar la oportunidad. En su afán para aprovechar la IA, las líneas de negocios deben recordar incluir a sus contrapartes de TI. Y la organización de TI debe asumir el liderazgo. Cuando el equipo de TI lidera las iniciativas de IA, la empresa implementa el doble de componentes básicos de IA en comparación con las empresas en las lideran las líneas de negocios. El equipo de TI está en una mejor posición para abordar los retos de las iniciativas de IA, mientras que las líneas de negocios deberán afrontar grandes riesgos si realizan el viaje por su cuenta. Según nuestra encuesta:

› Las líneas de negocios están liderando la implementación de la IA. Los líderes de las líneas de negocios iniciaron la mayoría de los esfuerzos de implementación de IA, específicamente a la hora de mejorar las ventas y la experiencia de cliente. Las líneas de negocios tienen una mayor tendencia a iniciar proyectos relacionados con agentes virtuales, bots conversacionales, NLP (procesamiento del lenguaje natural) y análisis de texto, análisis de voz y generación de lenguaje natural. Estas tecnologías requieren un amplio conocimiento sobre el área de los negocios (ver figura 4). Las líneas de negocios, en su mayor parte, trabajaban con la organización de TI para obtener soporte, pero en aproximadamente el 15 % a 20 % de las empresas las líneas de negocios omitieron al equipo de TI completamente. La línea de negocios tenía mayor probabilidad de buscar soluciones para servicios de conversación sin la participación de las TI, lo cual refleja el rápido desarrollo de los proveedores de soluciones de bots conversacionales.

› Involucrar al equipo de TI conduce al uso de más componentes básicos de IA. Cuando la organización de las TI lidera las líneas de negocios o colabora con ellas, la empresa no solo busca utilizar más componentes básicos de IA en general, sino que también utilizará tecnologías de IA más avanzadas. Por ejemplo, las empresas que involucran a TI son tres veces más propensas a adoptar plataformas de aprendizaje automático en comparación con las empresas en donde las líneas de negocios trabajan sin el equipo de TI. De manera similar, las empresas que involucran a TI son dos veces más propensas a adoptar plataformas de aprendizaje profundo. Las empresas que adoptan estas dos tecnologías de IA están más adelante en su viaje hacia la IA ya que desarrollan modelos de IA adaptados a sus necesidades específicas. Por otra parte, cuando las líneas de negocios buscan muchos componentes básicos de IA sin el soporte del departamento de TI, estas empresas investigan y desarrollan la mitad de componentes básicos de IA.

5

6

Figura 4 La línea de negocios inicia la IA


“¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor quién impulsa el esfuerzo para implementar las siguientes

Línea de negocios iniciada, con el soporte de TI

Línea de negocios sin participación de la TI

TI iniciada No sabe/noaplica

Tecnología semántica 55 % 15 % 29 % 1 %

Agentes virtuales 54 % 15 % 28 % 3 %

Procesamiento del lenguaje natural/analítica textual

51 % 18 % 30 % 1 %

Administración y coordinación de IA 47 % 15 % 37 % 1 %

Hardware optimizado para IA 46 % 16 % 37 % 1 %

Análisis de imagen y video 46 %10 %

42 % 1 %

Biometría 45 % 21 % 32 % 2 %

Software de preparacióny/o catalogado de datos

45 % 20 % 34 %

Plataformas de aprendizaje profundo 43 % 17 % 38 % 2 %

Recomendaciones inteligentes 40 % 21 % 38 % 1 %

Plataformas de aprendizaje automático 37 % 16 % 45 % 2 %

1 %

tecnologías de IA?”

Figura 5 Desafíos organizacionales


“En una escala de 1 a 5, donde 1 es ‘nada desafiante’ y 5 es ‘muy desafiante’, ¿qué tan desafiantes son cada uno de los siguientes elementos de la organización cuando planea ejecutar las estrategias de IA de su organización?” (Se muestran el porcentaje de encuestados que seleccionaron 4 o 5)

66 % Introducción a las nuevas amenazas de seguridad

65 % Administración de cambios para reemplazar datos existentesy prácticas analíticas

65 % Normativas que cambian rápidamente sobre el uso de la IA a medida que surgen nuevas tecnologías en el Mercado

64 % Incapacidad para mantener la supervisión/gobierno corporativode las decisiones/acciones de la máquina

63 % No tenemos una recopilación de datos bien conservada para capacitar un sistema de IA

63 % Costos de oportunidades de la inversión en IA

62 % Preocupaciones sobre la privacidad con el uso de IA para explotar información valiosa de los clients

60 % Preocupaciones sobre la fuerza de trabajo por la seguridad laboral

60 % Falta de habilidades para implementar y operar tales sistemas

60 % Falta de alineación de las partes interesadas

› Existen muchos retos organizacionales, pero los líderes de TI pueden ayudar a enfrentarlos. Casi dos tercios de las empresas enfrentan una gran cantidad de retos a la hora de ejecutar sus estrategias de IA (ver figura 5). Los mayores retos están basados en la seguridad, ya que las empresas informan que este es un reto organizacional y técnico. Los retos organizacionales adicionales incluyen cambiar las prácticas de datos y análisis, cumplir con las normativas, garantizar la privacidad y el buen manejo y control de datos, ninguno de los cuales las líneas de negocios pueden abordar por su cuenta. Además, a las líneas de negocios se les dificulta construir canalizaciones de datos que estén autorizadas a utilizar orígenes de datos que estén afuera de la unidad de negocios e implementar y mantener sistemas de IA de producción. Por otra parte, estos problemas son críticos para el equipo de TI está en una mejor posición para desarrollar soluciones coordinadas para abordar estos retos en varias líneas de negocios.


› Los resultados de las TI y del negocio están en riesgo cuando el área de negocios decide afrontarlos por su cuenta. La mayoría de las empresas informaron sobre riesgos significativos a la seguridad de datos, al gasto total y, lo más importante, a obtener peores resultados del negocio cuando los equipos de línea de negocios implementaron tecnologías de IA sin la participación del departamento de TI (ver figura 6). Además, muchos de los riesgos anticipados afectan directamente a TI, lo cual requiere la participación del equipo de TI en el futuro y, para empeorar las cosas, a expensas de la reputación del equipo de TI. Más de las tres cuartas partes de los encuestados declaran que excluir a TI de las iniciativas de IA requerirá que TI proporcione soluciones adicionales a un mayor costo en el futuro. El departamento de TI administra el repositorio central de los data warehouses de la empresa y el equipo de TI posee el conocimiento sobre las iniciativas y modelos de IA entre organizaciones. El departamento de TI también es el más apto para asegurar la IA y mantenerla a largo plazo.

Figura 6 La participación de TI mitigará el riesgo

Base: 257 líderes globales en gestión de TI y línea de negocios cuya TI no participa en la implementación de tecnologías de IAFuente: Un estudio por encargo realizado por Forrester Consulting en nombre de Dell, enero de 2018

“¿Qué tan riesgosos son cada uno de los siguientes elementos a medida que los equipos de la línea de negocios de su organización buscan tecnologías de IA sin la participación de TI?”

Riesgo de seguridad de datos 35 % 42 %

33 % 39 %

Peores resultados de negocios

Se requiere un mayor esfuerzo de TIpara respaldar la solución en el future

Riesgo reputacional de TI

Necesidad de que TI admita múltiples soluciones en el future

Mayor gasto total

Alto riesgo Riesgo moderado

31 % 45 %

31 % 45 %

28 % 43 %

26 % 51 %

8

La IA requiere una infraestructura moderna Para innovar e integrar las iniciativas y tecnologías de IA exitosamente, las empresas deben transformar sus infraestructuras. La modernización requiere cierta inversión. Sin embargo, una inversión en infraestructura no solo proporcionará un retorno de la inversión en dólares, sino que también proporcionará un mayor valor comercial, como una experiencia de cliente y una eficiencia operacional de TI mejoradas. Según nuestra encuesta:

› El centro de datos necesita modernizarse para ser compatible con la IA. La mayoría de las empresas descubrió que la infraestructura de la tecnología presenta un reto para ejecutar sus estrategias de IA, por lo que las empresas están invirtiendo en una nueva infraestructura para la IA. El reto más grande para la IA en los centros de datos era la infraestructura anticuada que dificultaba que la organización de TI apoye a la empresa de manera ágil. Las empresas declararon que estas ineficiencias eran causadas por una falta de automatización de los servidores y de la carga de trabajo, como también por una seguridad insuficiente y un software anticuado que no podía ser actualizado (ver figura 7).

Figura 7 Problemas de infraestructura más desafiantes para lasestrategias de IA


71 % Ine�ciencias por falta de automatización del servidor

65 % Seguridad insu�ciente

64 % Software anticuado sin ruta de actualización viable

64 % Costo del sistema (nuevos servidores, almacenamiento, memoria, software, etc.)

61 % Servidores sin GPU/FGPA/procesadores especialmente diseñados

60 % Incapacidad para acceder o mover datos debido a restriccionesde red o interconexión

59 % Ine�ciencias por falta de automatización de la carga de trabajo

59 % Falta de habilidades de diseño e integración de sistemas

55 % Falta de soluciones escalables

53 % Incapacidad para acceder a los datos debido a las de�ciencias del sistema de almacenamiento


El 71 % carecen de automatización de servidores y el 61 % carece de servidores con GPU/FGPA/procesadores especialmente diseñados.

› La IA requiere una infraestructura especializada. El aprendizaje automático (en especial, el aprendizaje profundo) requiere un nuevo nivel de potencia informática, además de un ancho de banda de gran capacidad, redes con baja latencia y capacidad de almacenamiento. El 81 % de las empresas declararon necesitar nuevos servidores para computación de alto rendimiento. De manera similar, un 80 % declaró la necesidad de aceleradores (GPU, FGPA y otros procesadores optimizados para redes neuronales profundas) que disminuyan el tiempo de preparación de los modelos de días y semanas a minutos y horas. Muchas empresas han descubierto que las infraestructuras de aprendizaje profundo de código abierto son difíciles de escalar. Como resultado, las empresas están comenzando a utilizar plataformas comerciales de aprendizaje automático que ofrecen versiones optimizadas de estos algoritmos y herramientas que simplifican la administración de clústeres. La demanda de infraestructura actualizada solo se intensificará con el tiempo a medida que las empresas implementan más componentes básicos de IA.

› Los costos de la IA son significativos, pero también lo son los beneficios. Las empresas deben enfrentar el costo de adquirir nuevos sistemas. A pesar de las dudas acerca del costo inicial, las empresas esperan amplios retornos y un mayor valor comercial: el 51 % de las organizaciones encuestadas esperan un retorno de dos a cinco veces mayor en sus inversiones de IA.

› La IA está impulsando la necesidad de una administración de datos moderna. Las empresas declararon necesitar iniciativas de modernización de la administración de datos para la IA (ver figura 8). Los datos son la base de las estrategias de IA ya que estas iniciativas requieren grandes cantidades de datos de varias fuentes.

› La inversión en infraestructura lleva a una mejor experiencia de cliente. Las inversiones en infraestructuras que apoyen la administración e integridad de datos, y que mejoren las funcionalidades de TI, mejorarán las ventas, operaciones y seguridad. Las inversiones en infraestructura también generarán tiempos de respuesta más rápidos para el cliente y una mejor experiencia del cliente, lo cual es la mayor prioridad de implementación para las tecnologías de IA en el próximo año (ver figura 9).

Figura 8 Iniciativas de IA impulsan la necesidad de modernizar la infraestructura de TI

“¿En qué medida las iniciativas de IA aumentan la necesidad de modernizar la infraestructura de TI de su organización en cada una de las siguientes áreas?”


80 % Seguridad

81 % Data warehouse

81 % Computación de alto rendimiento

81 % Base de datos

82 % Integridad de datos


La integridad de datos de IA impulsa las necesidades de infraestructura.

La IA impulsa la modernización de los servidores y de la computación de alto rendimiento.

82 %

81 %

› Modernizar la inversión en infraestructura mejora las operaciones de TI. Más de la mitad de las empresas informó que adoptó tecnologías de IA para mejorar la eficiencia operacional de TI, y la infraestructura moderna lo hace posible. Las inversiones en infraestructura disminuyen la dependencia en infraestructuras heredadas y mejoran la confiabilidad y la redundancia mientras que disminuyen la exposición a problemas de seguridad (ver figura 9).

Figura 9 Beneficios de la modernización de infraestructura de TI

“¿Cuál de los siguientes beneficios ha logrado o anticipa como resultado de sus inversiones en la modernización de infraestructura de TI?”


22 % Tiempo de ingreso al mercado más rápido

22 % Mayor tiempo para innovar

24 % Se entregó un nuevo software orientado al cliente más rápido

29 % Procesamiento en tiempo real

30 % Tiempos de respuesta al cliente más rápidos que conducen a mejoresexperiencias del cliente

23 % Mejor cumplimiento de las normativas

23 % Menor exposición a problemas de seguridad

24 % Con�abilidad y redundancia mejoradas

25 % Bajamos nuestra dependencia de infraestructura existente

27 % Mayor control sobre las cargas de trabajo de procesamiento

23 % Reducción de la complejidad de la aplicación

21 % Bajamos nuestra dependencia de retiro de la fuerza de trabajo

21 % Reducción de la complejidad de la infraestructura

19 % Menor tiempo de inactividad

La infraestructura moderna conduce a mejores resultados del negocio . . .

. . . y operaciones de TI más resistentes y efectivas.


El 38 % de las empresas espera un ROI o un valor comercial de US $10 000 000 o más como resultado de las inversiones para la modernización de la infraestructura.

Recomendaciones claveLas empresas ya están utilizando la IA para impulsar el crecimiento del negocio proporcionando mejores experiencias del cliente, aumentando la innovación y mejorando la eficacia operativa. Y esto es solo el comienzo. Sin embargo, existen varios retos. La mayoría de las empresas buscan iniciativas de IA no coordinadas, y los equipos de TI quedan atrapados en el medio. Los equipos de TI tienen que compensar el retraso para desarrollar las funcionalidades requeridas por las líneas de negocios o, peor, se omiten completamente. La encuesta detallada que realizó Forrester a los líderes de TI y de negocios sobre la IA proporcionó varias recomendaciones importantes:

Los directores de TI necesitan asumir el liderazgo de la empresa con respecto a las iniciativas de IA. Los directores de TI deben liderar la conversación sobre la IA proactivamente y mantenerse un paso adelante de la amplia gama de iniciativas de IA que se llevan a cabo en toda la empresa. Sus organizaciones deberán, con el tiempo, desarrollar, implementar y mantener las soluciones de IA para la empresa que concilien la necesidad del negocio de agilidad con la necesidad del equipo de TI de mayor seguridad y de manejo y control de datos. Para llegar ahí, la mayoría de los equipos necesitan invertir en la promoción y la comunicación. Deben convertirse en oyentes activos en la conversación sobre IA antes de poder guiarla. Para ganarse su lugar en la mesa deberán entender la IA y familiarizarse con las estrategias y objetivos de la empresa. En el peor de los casos, la organización de TI deberá colocar las prioridades de la empresa sobre las suyas y apoyar la decisión de la línea de negocios sin importar el riesgo. Ser completamente excluidos del proceso es mucho peor.

La organización de TI necesita modernizar su infraestructura para poder proporcionar IA a escala. La IA requiere una infraestructura de TI altamente escalable que esté optimizada para realizar cálculos de aprendizaje automático, como también una variedad de nuevas plataformas para realizar procesos desde el aprendizaje profundo hasta el análisis de voz y texto. Por su parte, la organización de TI necesita invertir en la automatización y autoservicio de todas las cargas de trabajo para poder manejar la proliferación de nuevos usuarios y casos de uso a los que deberá proporcionar soporte.

Desarrollar funcionalidades de IA mediante un centro de excelencia. Los directores de TI están en la posición óptima para desarrollar una experiencia centralizada sobre la IA para toda la empresa. Los equipos de TI poseen y administran los datos de la empresa, la infraestructura y las aplicaciones que son esenciales para impulsar los resultados del negocio con la IA. Además, pueden coordinar las iniciativas de IA de las diferentes líneas de negocio. Los directores de TI deben salir de sus zonas de comodidad, aceptar el amplio alcance de la IA y su naturaleza que evoluciona rápidamente y adquirir nueva la experiencia y las funcionalidades de la IA. No será barato, pero los directores de TI son las únicas personas que pueden hacerlo a escala para toda la empresa.


Apéndice A: Metodología En este estudio, Forrester Consulting realizó una encuesta en línea a 353 empresas de Norteamérica, EMEA y Asia-Pacífico para evaluar los planes de implementación de la IA y comprender el impacto que estos planes tienen en la modernización de la infraestructura de TI. Los encuestados incluyeron tomadores de decisiones en la administración de TI y del negocio. El estudio comenzó en diciembre de 2017 y finalizó en enero de 2018.

Apéndice B: Demografía/datos

TAMAÑO DE LA COMPAÑÍA

1 %

1 %

1 %

1 %

2 %

2 %

3 %

3 %

3 %

4 %

5 %

5 %

6 %

8 %

8 %

10 %

12 %

12 %

14 %

Químicos y metals

Medios y tiempo libre

Viajes y atenciones sociales

Educación y organizaciones no lucrativas

Transporte y logística

Advertising or marketing

Publicidad o marketing

Productos electrónicos

Servicios legales

Gobierno

Business or consumer services

Admin. de energía, servicios públicos y desperdicios.

Construcción

TI

Healthcare

Fabricación y materiales

Servicios de telecomunicaciones

Servicios �nancieros y seguros

Retail

1 %Agriculture, food, and beverage

INDUSTRY

Base: 353 global IT management and line-of-business leaders driving AI projectsNote: Percentage may not total 100 because of rounding.Source: A commissioned study conducted by Forrester Consulting on behalf of Dell EMC, January 2018

28 % EMEA

42 % NA

28 % APAC

18 % De 500 a 999empleados

41 % De 1000 a 4999empleados

33 %De 5000 a 19 999

empleados

8 %20 000 o más

empleados


Apéndice C: Material suplementario INVESTIGACIÓN RELACIONADA DE FORRESTER

“TechRadar™: Artificial Intelligence Technologies And Solutions, Q1 2017”, Forrester Research, Inc., 18 de enero de 2017

“Deep Learning: An AI Revolution Started For Courageous Enterprises,” Forrester Research, Inc., 12 de mayo de 2017

“The Forrester Wave™: Predictive Analytics And Machine Learning Solutions,” Forrester Research, Inc., 7 de marzo de 2017

“Predictions 2018: The Honeymoon For AI Is Over,” Forrester Research, Inc., 9 de noviembre de 2017


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