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México adoptará la inteligencia artificial por completo… en 10 años

Varios factores jugarán un papel importante en los próximos años de acuerdo con analistas de Gartner. Educación de profesionales es uno de los principales retos.
Inteligencia artificial
Rusia le está ganando la carrera a EU en el interés por este tipo de tecnología.

CIUDAD DE MÉXICO (Expansión) - Algunos empiezan a tener una preocupación más real sobre el tema de inteligencia artificial en las empresas. Hace unos días, BBVA Bancomer anunció el despido de colaboradores porque muchos de sus puestos fueron desplazados por la digitalización , sin embargo, ¿esto será una regla?.

De acuerdo con los analistas Donald Feinberg, Peter Krensky y Cindi Howson de la consultora Gartner, en México aún faltan varios retos por resolver para lograr que la inteligencia artificial impacte en las empresas de forma real. Pero incluso a nivel mundial, los retos que tienen las organizaciones en la implementación de estos nuevos modelos, no se verán de forma inmediata.

Krensky, analista senior de investigación en Gartner, precisó que se requiere de una educación más robusta en las empresas, enfocada en el tema de datos, pues “la inteligencia artificial se encuentra en una fase de expectativas infladas, esto significa que la atención que tienen las empresas, los medios de comunicación y los fabricantes es mucho mayor que la verdadera adopción que existe”, afirmó el especialista durante el primer Data & Analytics Summit México.

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Por su parte Feinberg indica que “estamos hablando de tecnologías que se empiezan a regular y es algo que de forma progresiva estaremos viendo, pero que por lo menos las organizaciones tardarán 10 años en estar listas para adaptar por completo. Y no sólo ellas, también el ciudadano común tendrá que adaptarse en este tiempo”.

Howson señala que otro de los problemas alrededor de la adopción y análisis de datos es el de la diversidad, donde las empresas no sólo tendrán que capacitar a sus ingenieros en TI sobre la adopción de inteligencia artificial, sino que deberán crear métodos de verificación y valores atípicos en el análisis de datos.

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“El reto aquí es que el sector tecnológico no tiene diversidad y se está enfocando sólo en las diferencias más obvias como el género, la idea es que parte de la capacitación a los profesionistas de TI tenga que integrar diversidad de algoritmos, personas y datos”, apuntó la VP de investigación de Gartner.

En específico, la adopción de tecnologías enfocadas en machine learning será una de las que tarde se asimilará. Kresky apunta que sectores como gobierno o integradores ya la conocen, sin embargo no será una adopción inmediata y además hay un problema de infraestructura, lo que desencadena la fuga de profesionistas a países que están más avanzados en las tecnologías.

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