La adopción de IA se ralentiza, pero los líderes amplían su ventaja: Informe sobre el estado de la IA 2022

El informe Estado de la IA 2022 de McKinsey presenta ideas interesantes y revela que la adopción de la IA se ha estancado en general, pero los líderes están ampliando su liderazgo. En medio de la pandemia de COVID-19, muchas empresas se apresuraron a adoptar tecnologías de automatización, pero la disminución en la adopción de IA tomó a muchos por sorpresa.

Desde 2017, la cantidad de organizaciones que usan IA en al menos un área funcional se ha más que duplicado. La adopción aumentó significativamente entre 2017 (20 %) y 2018 (47 %), alcanzando un máximo del 58 % en 2019, antes de caer al 50 % en 2022. El difícil impulso de la adopción de IA contradice las expectativas anteriores reflejadas en los años de pandemia.

Sin embargo, la IA ha continuado expandiéndose entre las organizaciones que la adoptan, con un aumento en el número promedio de capacidades de IA integradas de 1,9 en 2018 a 3,8 en 2022. En consecuencia, las organizaciones están dedicando mayores proporciones de sus presupuestos a la IA. En 2018, el 40 % de las empresas informaron que asignaban más del 5 % de sus presupuestos a la IA, lo que aumentó al 52 % en 2022. Además, el 63 % de los encuestados prevé aumentar sus inversiones en IA en los próximos tres años.

En cuanto a las áreas en las que la IA es más frecuente, la automatización de procesos robóticos (RPA) lidera con un 39 %, seguida de cerca por la visión artificial (34 %), la comprensión de textos en lenguaje natural (33 %), los agentes virtuales/chatbots (33 %). y aprendizaje profundo (30%).

Los principales casos de uso de IA incluyen optimización de operaciones de servicio (24 %), creación de nuevos productos basados en IA (20 %), análisis de servicio al cliente (19 %), segmentación de clientes (19 %) y desarrollo de productos mejorados con IA (19 %). ).

Una posible explicación detrás de la tasa de adopción moderada de la IA durante los años de la pandemia podría ser el enfoque en plataformas no-code y low-code, como AppMaster. Las empresas de la industria tecnológica reconocen cada vez más el valor de estas plataformas para reducir los costos de desarrollo de software, acelerar el tiempo de comercialización y facilitar una mejor gestión del ciclo de vida de las aplicaciones.

La plataforma AppMaster, por ejemplo, permite a los usuarios crear aplicaciones back-end, web y móviles sin escribir código. Su interfaz visual permite a los usuarios diseñar modelos de datos, procesos comerciales, REST API y WSS Endpoints, lo que agiliza significativamente el proceso de desarrollo. Al aprovechar plataformas como AppMaster, las empresas pueden reasignar recursos previamente dedicados a proyectos de IA y enfocarse en expandir sus objetivos comerciales principales.

En conclusión, aunque la adopción de IA se ha estancado en general, las empresas líderes continúan ampliando su ventaja. El rápido crecimiento de las plataformas no-code y low-code como AppMaster juega un papel importante en la configuración del presente y el futuro de la industria tecnológica, ofreciendo alternativas viables a las soluciones tradicionales basadas en IA.