La falta de personal y recursos obstaculiza las iniciativas de IA y aprendizaje automático

Los líderes de datos y análisis afirman que no pueden cumplir con las altas expectativas de los líderes empresariales para las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático porque tienen falta de personal y recursos insuficientes, según un nuevo informe titulado Construir una estrategia ganadora de análisis de datos: Estrategias de nivel C para un motor de ingresos impulsado por IA.

En una encuesta realizada por Wakefield Research en nombre de Domino Data Lab a 100 directores de datos y directores de análisis de datos de los Estados Unidos, el 95% dijo que los líderes de la empresa esperaban que las inversiones en aplicaciones de IA y aprendizaje automático generaran crecimiento en los ingresos. Un tercio (33%) espera un aumento de ingresos que represente un porcentaje de dos dígitos.

Según el estudio, solo el 19% de los directores de datos y directores de análisis de datos encuestados dijeron que tenían los recursos necesarios para cumplir con las expectativas de sus jefes, y el 29,4% dijo que había una escasez significativa de personal, financiamiento y recursos tecnológicos necesarios para impulsar el crecimiento de los ingresos utilizando IA y ML.

Se identificó una escasez de habilidades tecnológicas como una preocupación importante, con el 87% de los encuestados diciendo que su incapacidad para reclutar y cubrir los roles de ciencia de datos estaba obstaculizando la capacidad de su organización para innovar en el campo.

De la misma manera, el 81% de los encuestados informaron que sus herramientas actuales carecían de la capacidad de medir completamente el impacto que sus iniciativas de IA/ML tenían en los ingresos, dejando a los equipos de datos "a ciegas" con sus aplicaciones.

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Por qué los directores de datos y directores de análisis de datos desean tener más poder de compra

Los presupuestos, y más precisamente, quienes tienen el control de los presupuestos, fueron identificados como uno de los principales puntos conflictivos para los directores de datos y directores de análisis de datos.

Casi dos tercios (64%) de los encuestados informaron que el departamento de TI de su empresa controlaba la mayoría de las decisiones de gasto en plataformas de datos, y los equipos de datos y análisis solo tenían voz en alrededor del 56% de las compras.

Los directores de datos y directores de análisis de datos insinuaron la existencia de prioridades conflictivas entre los equipos de datos y análisis y el departamento de TI cuando se trataba de gastos tecnológicos: el 99% dijo que era difícil convencer al departamento de TI de que se centrara en el presupuesto en la ciencia de datos, en iniciativas de ML y AI en lugar de áreas tradicionales de TI como seguridad, interoperabilidad y gobernanza.

Los líderes en datos sugirieron que la falta de control de compra tuvo un efecto en el personal y la contratación, con el 99% de los directores de datos y directores de análisis de datos informando que no poder proporcionar a los equipos de datos y análisis sus herramientas de elección tuvo un impacto negativo en su capacidad para contratar, retener y capacitar talento tecnológico.

De "defensivo" a aplicaciones "ofensivas"

Los directores de datos y directores de análisis de datos sienten aún más presión para tomar el control de las iniciativas de IA/ML de su organización ahora que los líderes empresariales quieren hacer un uso más innovador de sus datos, según encontró el estudio.

Dos tercios (67%) de los encuestados dijeron que su estrategia estaba cambiando de una postura "defensiva" centrada en la gestión de datos, gobernanza, cumplimiento y modernización de la inteligencia empresarial a una estrategia "ofensiva" que buscaba impulsar nuevo valor comercial a través de aplicaciones innovadoras de IA y ML.

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Como tal, el 98% de los líderes en datos estuvo de acuerdo en que la velocidad a la que las organizaciones pueden desarrollar, operacionalizar y mejorar aplicaciones de IA/ML determinará "quién sobrevive y quién prospera en medio de desafíos económicos persistentes".

Debido a esto, otro 67% de los directores de datos y directores de análisis de datos sintieron que era "hora de tomar las riendas de TI" para evitar que su organización quede rezagada, y Domino Data Lab concluyó que los departamentos de TI "[no tienen] el mandato de impulsar la innovación de IA/ML".

Los riesgos de no equipar adecuadamente a los equipos de datos

Además de quedarse rezagados con respecto a los competidores y perder nuevas corrientes de ingresos basadas en datos, los equipos de datos mal equipados enfrentan riesgos más inmediatos: el 46% de los directores de datos y directores de análisis de datos encuestados admitieron que no tenían las herramientas de gobierno necesarias para evitar que los equipos de datos introduzcan riesgos en la organización, mientras que el 44% creía que una falta de gobernanza adecuada en sus aplicaciones de IA/ML podría resultar en pérdidas de ingresos de $50 millones o más.

"El vasto y rápido panorama regulatorio actual, junto con las altas apuestas de muchas iniciativas empresariales de ciencia de datos, significa que la falta de IA confiable podría costar decenas de millones", dijo el informe.

Kjell Carlsson, jefe de estrategia y evangelización de ciencia de datos en Domino Data Lab, dijo que los hallazgos eran "preocupantes" y advirtió contra presionar a los líderes de datos para que hagan más con menos.

"Los líderes están luchando con los persistentes desafíos de contratar y retener talento en ciencia de datos, hacer que el departamento de TI priorice la inversión en iniciativas de IA/ML en lugar de prioridades tradicionales como la gestión de datos, y tener capacidades débiles para administrar y gobernar modelos de IA/ML", dijo Carlsson. "Los roles de CDAO y CDO ya son conocidos por su alta rotación, y esta brecha cada vez mayor entre las expectativas y la capacidad de cumplir no augura bien para su esperanza de vida".

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Cómo los líderes empresariales pueden cerrar esta brecha

Carlsson instó a los líderes empresariales a invertir en la capacidad de sus organizaciones para escalar el desarrollo y la implementación de nuevas aplicaciones basadas en AI/ML en más partes del negocio.

Además, para atraer y retener talento, las organizaciones deben invertir en proporcionar a los científicos de datos la "amplia gama de herramientas diferentes" en las que están capacitados, en lugar de solo un puñado de herramientas propietarias dictadas por el departamento de TI.

"Para acelerar el tiempo de valor e impacto, necesitan invertir en plataformas de MLOps que abarquen el ciclo de vida completo del modelo de ML, desde el desarrollo hasta la implementación, la monitorización y la reentrenamiento", dijo Carlsson. "Para lograr esto, los CDAO y CDO deben lograr una alineación y una estrecha colaboración con TI. Si eso no es posible, no tienen más opción que implementar estas plataformas ellos mismos".

Metodología de la encuesta

La encuesta de Domino Data Lab fue realizada por Wakefield Research a 100 directores de datos y directores de análisis de datos en empresas estadounidenses con ingresos anuales de más de mil millones de dólares entre el 5 y el 18 de diciembre de 2022, utilizando una invitación por correo electrónico y una encuesta en línea. Según Domino Data Lab, el margen de error para el estudio fue de aproximadamente el 9,8%.

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