{"id":23636,"date":"2024-08-16T22:53:17","date_gmt":"2024-08-17T02:53:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.notaoficial.com\/s\/?p=23636"},"modified":"2024-08-16T22:53:17","modified_gmt":"2024-08-17T02:53:17","slug":"decisiones-basadas-en-datos-y-reduccion-de-costos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.notaoficial.com\/s\/2024\/08\/16\/decisiones-basadas-en-datos-y-reduccion-de-costos\/","title":{"rendered":"Decisiones basadas en datos y reducci\u00f3n de costos"},"content":{"rendered":"
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La competitividad de las empresas y su permanencia en el mercado dependen en gran medida de su aptitud para adoptar tecnolog\u00edas emergentes como la inteligencia artificial (IA), ya que estas les permiten mejorar y potenciar sus procesos; sin embargo, su implementaci\u00f3n implica retos que a corto plazo deben considerarse.<\/p>\n

En este sentido, el estudio Panorama de la inteligencia artificial en M\u00e9xico. Retos y oportunidades para liderar la transformaci\u00f3n<\/em><\/strong> de KPMG M\u00e9xico, firma multidisciplinaria que provee servicios profesionales de Auditor\u00eda, Impuestos y Asesor\u00eda, se\u00f1ala que cuatro de cada diez organizaciones en nuestro pa\u00eds (43%<\/strong>) conocen a grandes rasgos la IA, pero no han desarrollado casos de negocio, mientras que 38%\u00a0<\/strong>busca implementarla para apoyar sus objetivos, aunque sin certeza de c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n

Lo anterior atiende al hecho de que 61%<\/strong> de las compa\u00f1\u00edas no han logrado identificar el valor comercial de esta herramienta y solo 19% <\/strong>tiene una estrategia de IA bien definida, con objetivos claros y alineados con su estrategia general.<\/p>\n

Se deduce entonces que el rezago en la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas persiste en el pa\u00eds, a pesar de los m\u00faltiples beneficios que su despliegue implica. Por ejemplo, aunque hay avances significativos, solo cinco de cada diez<\/strong> empresas emplean la nube para aprovechar los beneficios de la IA, evidenciando que la mitad de la muestra padece de un rezago en comparaci\u00f3n con la competencia, o bien, que la implementaron hace tiempo para sacarle provecho.<\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n

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Principales hallazgos<\/h3>\n
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I. Cultura y nivel de adopci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Las organizaciones consideran que la IA puede ayudar a resolver los siguientes problemas empresariales:<\/p>\n

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  • Toma de decisiones basadas en datos: 82%<\/strong><\/li>\n
  • Optimizaci\u00f3n o reducci\u00f3n de costos: 70%<\/strong><\/li>\n
  • Seguridad cibern\u00e9tica: 61%<\/strong><\/li>\n
  • Experiencia del cliente: 60%<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

    No obstante, las compa\u00f1\u00edas son conscientes de lo importante que es contar con la infraestructura adecuada para aprovechar estas funcionalidades, destacando las siguientes:<\/p>\n

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    • Sistemas o herramientas de gesti\u00f3n de datos estandarizados o integrados: 54%<\/strong><\/li>\n
    • Herramientas o aplicaciones de IA, incluida la inteligencia artificial generativa (IAGen): 51%<\/strong><\/li>\n
    • M\u00e9todos anal\u00edticos avanzados: 49%<\/strong><\/li>\n
    • Nube: 46%<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

      II. Habilidades necesarias para trabajar con IA<\/strong><\/p>\n

      Adem\u00e1s de conocer a profundidad la herramienta tecnol\u00f3gica a implementar (en este caso, la IA) y sus potenciales beneficios, es fundamental contar con talento calificado para trabajar con ella. Las capacidades que las empresas consideran necesarias son:<\/p>\n

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      • Conocimiento en ciencia de datos, machine learning<\/em> (ML) o IAGen: 36%<\/strong><\/li>\n
      • Experiencia en formaci\u00f3n, certificaciones y uso \u00e9tico de la IA: 25%<\/strong><\/li>\n
      • Capacidad anal\u00edtica b\u00e1sica: 21%<\/strong><\/li>\n
      • Trabajo en equipo: 18%<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n
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        III.\u00a0Gobierno y \u00e9tica<\/strong><\/p>\n

        En cualquier caso, la estrategia de implementaci\u00f3n de IA en las organizaciones requiere de la definici\u00f3n de procesos de gobernanza de datos, as\u00ed como asignar responsables que garanticen la confiabilidad y calidad de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

        En este sentido, existen algunas acciones que las compa\u00f1\u00edas realizan para construir su gobierno de datos y abonar al aspecto \u00e9tico:<\/p>\n

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        • Evaluar los riesgos asociados al uso de IA: 54%<\/strong><\/li>\n
        • Cumplir estrictamente con leyes y regulaciones de datos: 54%<\/strong><\/li>\n
        • Establecer principios \u00e9ticos para el uso de la IA (equidad, transparencia, responsabilidad, fiabilidad, privacidad y seguridad): 39%<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

          Adicionalmente, el equipo de liderazgo debe promover e impulsar el uso de las herramientas tecnol\u00f3gicas seleccionadas y dar confianza a sus equipos, ya que la adopci\u00f3n de IA o cualquier otra tecnolog\u00eda puede ser complicada y no siempre mostrar\u00e1 un retorno de inversi\u00f3n (ROI, por sus siglas en ingl\u00e9s) cuantitativo de forma inmediata.<\/p>\n

          En conclusi\u00f3n, aunque la IA y la IAGen proporcionan ventajas competitivas, espec\u00edficamente en temas como la automatizaci\u00f3n, reducci\u00f3n de tiempos y eficiencia de procesos, es fundamental considerar el dise\u00f1o de proyectos y estrategias que ayuden a monitorear, medir y gestionar adecuadamente su despliegue. Asimismo, resulta esencial administrar y contener los riesgos, sobre todo aquellos asociados con la ciberseguridad y manejo de datos.<\/p>\n

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          Sobre la encuesta<\/p>\n

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          En mayo y junio de 2024 encuestamos a 95 tomadores de decisi\u00f3n en M\u00e9xico, pertenecientes a distintas industrias, tales como servicios financieros, servicios, manufactura\/industrial, soluciones tecnol\u00f3gicas, alimentos y bebidas, automotriz, energ\u00eda y recursos naturales, telecomunicaciones, entre otras, para conocer su opini\u00f3n y perspectivas sobre la adopci\u00f3n de IA en sus organizaciones; 42% reportan ventas anuales de m\u00e1s de MXN 10,000 millones.<\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n

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          Nota: las ideas y opiniones expresadas en este escrito son del autor y no necesariamente representan las ideas y opiniones de KPMG M\u00e9xico.<\/strong><\/em><\/p>\n

          Prohibida la reproducci\u00f3n parcial o total sin la autorizaci\u00f3n expresa y por escrito de KPMG.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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