El término Inteligencia Artificial (AI) fue introducido por primera vez en la década de 1950, pero hasta hace pocos años finalmente ha despegado, evolucionando a una velocidad vertiginosa y se incluye en las agendas de cada esfuerzo de transformación digital.

1. Desarrollado por IDC Colombia
Tendencias globales en
tecnologías emergentes:
Inteligencia Artificial

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IDC: Tendencias globales en tecnología de Inteligencia
Artificial
El término Inteligencia Artificial (AI) fue introducido por primera vez en la década de
1950, pero hasta hace pocos años finalmente ha despegado, evolucionando a una
velocidad vertiginosa y se incluye en las agendas de cada esfuerzo de
transformación digital.
Esto no seria posible sin la confluencia de varios factores: la omnipresencia de los
datos de la IoT, la movilidad y las redes sociales, la escalabilidad aparentemente
infinita de los recursos de computación en la nube y la aparición de unidades
avanzadas de procesamiento gráfico así como la capacidad de aplicar cálculos
matemáticos complejos a los datos y procesarlos más rápidamente que nunca.
La IA se está volviendo ubicua y va a mantener el ritmo durante los próximos 3 – 5
años.
Sin embargo, la tasa de adopción se ve desafiada por la evolución de las
regulaciones nacionales, de una base ética y de algoritmos transparentes y
autoexplicativos todo esto es crítico para generar confianza y evitar resultados no
deseados.

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IDC: Tendencias globales Inteligencia Artificial
Para 2024, la AI estará
integrada a todo el negocio, y
un 25% del gasto total en
soluciones será bajo un
esquema de resultados “as a
Service” impulsando la
innovación a escala.
Para 2024, el 75% de las
empresas invertirán en re
entrenamiento y desarrollo de
los empleados, para abordar la
necesidad de nuevas
habilidades y formas de trabajar
resultantes de la adopción AI.
Para 2022, el 75% de las
empresas incorporarán
automatización inteligente en la
tecnología y el desarrollo de
procesos, utilizando software
basado en AI para descubrir
conocimientos operativos y
experienciales que guíen la
innovación
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Para 2022, más del 70% de
las empresas del G2000
tendrán programas formales
para monitorear su "fiabilidad
digital" a medida que la
confianza digital se convierte
en un activo corporativo
crítico
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IDC: Tendencias globales Inteligencia Artificial
Para 2021, el 15% de las
aplicaciones de experiencia
del cliente se personalizarán
continuamente mediante la
combinación de una variedad
de datos y algoritmos de
aprendizaje.
Para 2025, el 50% de los
modelos de visión artificial y
reconocimiento de voz se
ejecutarán en el perímetro de
las plataformas y contarán
con aprendizaje profundo en
redes neuronales
convolucionales y recurrentes.
Para 2025, al menos el 90% de
las nuevas versiones de
aplicaciones empresariales
incluirán funcionalidad de AI
integrada, pero las aplicaciones
verdaderamente disruptivas
dirigidas por AI representarán
solo alrededor del 10%.
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Para 2022, la computación
afectiva (AI emocional)
incluirá tecnologías de visión
y voz y verá un aumento del
25% en aplicaciones del
mundo real.
Para 2024, el aumento anual del
7% en la automatización de
implementación de proyectos
de TI basados en AI impulsará
una nueva ola de rediseño de
procesos de negocio, que
requerirá servicios de empresas
con una amplia experiencia en
la industria y la funcionalidad.
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Para 2024, la AI se convertirá
en un estándar de servicio
redefiniendo las experiencias
de usuario. Más del 50% de
las interacciones por pantalla
de toque serán aumentadas a
través de imagen, voz,
lenguaje natural y AR/VR.
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1: AI integrada a todo el negocio
Para 2024, la AI estará integrada a todo el negocio, y un 25% del gasto total en soluciones de
AI será bajo un esquema de resultados “as a Service” impulsando la innovación a escala.
La inteligencia artificial está en el corazón de la disrupción
digital y las estrategias de negocio. Hoy en día, la AI es
adoptada en silos por las empresas, para 2024 la AI se
adoptará en todo el negocio de forma holística y mucho
más allá de los modelos básicos de aprendizaje automático
(ML).
Las organizaciones impulsadas por AI ofrecerán resultados
empresariales más sofisticados, como aumentar la
satisfacción del cliente, formular planes de desarrollo del
mercado, acelerar los tiempos de respuesta, mejorar el
cumplimiento y aumentar la precisión de las proyecciones.

6. Este es un nuevo territorio para el área de TI que debe
determinar la tecnología, la metodología, la promesa de servicio
de terceros y la gobernanza, a la vez que asegura que el
resultado de negocios se obtendrá.
TI tendrá que tener las habilidades y asociarse con personas
técnicas y no técnicas para entender la oferta de “resultados as a
Service” y evaluarla bajo la óptica del negocio.
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Impacto y guía

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2: Trabajadores potenciados por AI
Para 2024, el 75% de las empresas invertirán en re entrenamiento y desarrollo de los
empleados, incluidos prestadores de servicios, para abordar la necesidad de nuevas
habilidades y formas de trabajar resultantes de la adopción AI.
El 48% de las empresas que han adoptado soluciones de AI
han visto una reducción en la necesidad de mano de obra, y
poco más de la mitad (51%) esperan re entrenar a sus
trabajadores en lugar de eliminar posiciones.
El 36% de las empresas espera que sus necesidades
laborales aumenten como resultado de la adopción de AI.

8. TI deberá proporcionar las habilidades técnicas necesarias para crear
y administrar soluciones de IA mientras continúa apoyando los
sistemas existentes. La automatización liberará capital humano para
ser entrenado, pero habrá que enfrentar la difícil elección de la
reducción de costos a corto plazo o el desarrollo de empleados a
largo plazo.
Busque proveedores de servicios que cubran la brecha de experticia
en ciencia de datos, casos de uso, manejo del cambio, seguridad y
cumplimiento; y proporcionen asesoramiento para establecer
estructuras organizacionales y programas de entrenamiento para
innovar, escalar y mantener los sistemas de AI.
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Impacto y guía

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3: AI y confianza digital
Para 2022, más del 70% de las empresas del G2000 tendrán programas formales para
monitorear su "fiabilidad digital" a medida que la confianza digital se convierte en un activo
corporativo crítico
La transformación digital pone de relieve el creciente papel
de la confianza digital. La AI, a través del prácticas como el
uso de algoritmos de caja negra tienen un impacto directo en
la percepción de confianza digital pero también destaca
mecanismos que pueden monitorear y facilitar la confianza
de los clientes .
El éxito de la confianza digital requerirá el desarrollo de
métricas holísticas, y dinámicas, reflejando las
preocupaciones actuales de los consumidores en un mercado
y un panorama de seguridad altamente volátiles. Por último,
las métricas tendrán que ser accionables.

10. Se espera que TI garantice que la organización siga estándares y
regulaciones aplicables así como las normas sociales y requisitos
éticos, evaluando proactivamente cualquier situación que afecten a
su marca y reputación y desarrollando respuestas activas.
Establecer mejores prácticas y herramientas (PNL, análisis de
contenido, etc.) para realizar análisis de contenido y sentimientos en
redes sociales, noticias, publicaciones, etc.; para evaluar lo que están
diciendo sobre la organización y sus partes interesadas, incluidos los
proveedores clave.
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Impacto y guía

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4: Automatización inteligente basada en AI
Para 2022, el 75% de las empresas incorporarán automatización inteligente en la tecnología y el
desarrollo de procesos, utilizando software basado en AI para descubrir conocimientos operativos
y experienciales que guíen la innovación
39% de las empresas que han adoptado soluciones de AI y
automatización inteligente las están desplegando dentro del
desarrollo de tecnología procesos, otro 33% esta en fase
piloto y un 22% está evaluando su uso.
Con el tiempo, la IA podrá descubrir elementos de datos
dentro de procesos que se pueden extraer para obtener
información que mejore y transforme dinámicamente las
operaciones futuras y las experiencias de los clientes.
Se espera que en los próximos años los proveedores de RPA
comiencen a incluir herramientas de automatización de
procesos basadas en AI/ML en sus productos, lo que dará
lugar a una "automatización inteligente".

12. El uso eficaz de la automatización inteligente requerirá un esfuerzo
significativo en la limpieza, integración y administración de datos.
Resolver problemas de datos pasados en sistemas legados puede ser
un obstáculo sustancial.
Considere la posibilidad de invertir en la gestión de datos maestros
en una etapa inicial para aumentar las posibilidades de éxito vía la
coherencia y transparencia en todas las unidades de negocio.
Colaborar estrechamente entre TI y las líneas de negocio para
garantizar que las implicaciones de la gestión del cambio sean
entendidas y aceptadas por todos y disminuya la resistencia.
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Impacto y guía

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5: AI se convertirá en un estándar de servicio
Para 2024, la AI se convertirá en un estándar de servicio redefiniendo las experiencias de usuario.
Más del 50% de las interacciones por pantalla de toque serán aumentadas a través de imagen, voz,
lenguaje natural y AR/VR.
La experiencia del usuario (UX) en el ámbito digital, hasta ahora,
se ha basado en lo que los usuarios pueden ver y oír. En los
próximos tres años, esto cambiará significativamente a medida
que los diseñadores se sientan cada vez más cómodos creando
experiencias más allá de la pantalla al ofrecer experiencias
multidimensionales que emplean más de los sentidos y los
métodos comunes de comunicación.
A más largo plazo, la creciente dependencia de la AI hará que
los desarrolladores de aplicaciones y dispositivos reconsideren
las interfaces de usuario más allá de la pantalla e inspirarán un
uso más estratégico de la IA para madurar y mejorar las
interfaces de usuario y las interacciones.

14. La capacidad de ofrecer una gran experiencia de usuario dependerá
cada vez más de la capacidad de aprovechar la IA y las tecnologías
emergentes, como la visión por ordenador, el procesamiento del
lenguaje natural y el control de gestos en el contexto de una interfaz
de usuario.
Identificar e implementar casos de uso a corto plazo para redefinir la
experiencia del usuario a través de la aplicación de nuevas
configuraciones habilitadas por AI empleando las lecciones y
desarrollos de los juegos y productos de consumo.
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Impacto y guía

15. 6: Hiper personalización de experiencias
Para 2021, el 15% de las aplicaciones de experiencia del cliente se personalizarán continuamente
mediante la combinación de una variedad de datos y algoritmos de aprendizaje.
La personalización está en el corazón de la futura interacción con los
consumidores. Las personas quieren sentir empatía personal por parte de las
marcas.
Los proveedores están utilizando una variedad de datos, incluyendo compras
anteriores, datos de páginas web, clics en el navegador, ubicación e incluso
video, para determinar en que están interesados los consumidores. Están
utilizando estos datos junto con modelos avanzados de AI como redes
neuronales convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN) y aprendizaje de
refuerzo para crear contenido personalizado y especializado, experiencias,
ofertas y recomendaciones.
Esta tecnología será una parte creciente de las experiencias orientadas al
cliente y las organizaciones que la utilizan verán oportunidades significativas
para aumentar las ventas y la cuota de mercado en los próximos cinco años.
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16. La recopilación, agregación y administración de los innumerables
conjuntos de datos que se producen durante múltiples
interacciones y en muchos procesos empresariales debe ser eficaz y
se deberán garantizar las normativas y leyes de privacidad y datos
de los consumidores.
TI debe trabajar con marketing, ventas y servicio al cliente para
comprender dónde y cuándo la hiper personalización de sus
experiencias de cliente agregará el mayor valor para el cliente y la
marca.
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Impacto y guía

17. 7: Ejecución de AI en el perímetro
Para 2025, el 50% de los modelos de visión artificial y reconocimiento de voz se ejecutarán en el
perímetro de las plataformas y contarán con aprendizaje profundo en redes neuronales
convolucionales y recurrentes.
Las organizaciones utilizan cada vez más herramientas como la
visión artificial y el reconocimiento de voz (SR) para obtener
información a partir de datos no estructurados como imágenes,
videos y voz.
Muchos casos de uso requieren que los modelos se ejecuten en
el perímetro Por ejemplo, la visión artificial es fundamental para
ciertas características de seguridad del vehículo, pero los
automóviles no siempre están en lugares donde pueden
conectarse a la nube; o si el reconocimiento de voz se utiliza en
una industria regulada, como la salud o los servicios
financieros, la información de identificación personal no debe
abandonar el dispositivo del usuario. A medida que la
infraestructura perimetral continúa expandiéndose, también lo
harán los casos de uso de IA en el perímetro
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18. A medida que el proceso migre hacia el perímetro TI tendrá el
desafío de administrar y controlar los dispositivos de
procesamiento perimetral. Los socios comerciales buscarán
asistencia de TI para comprender dónde se necesitan
capacidades de perímetro para los casos de uso de IA y cómo
medir la capacidad de soporte de los proveedores.
Asóciese con los desarrolladores que crean los modelos de IA y
lleve a cabo investigaciones adicionales sobre métodos como el
aprendizaje de refuerzo, que pueden ayudar a reemplazar y/o
simplificar las redes neuronales profundas como CNN y RNN, para
determinar cuándo están maduros para su adopción.
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Impacto y guía

19. 8: AI integrada en aplicaciones
Para 2025, al menos el 90% de las nuevas versiones de aplicaciones empresariales incluirán
funcionalidad de AI integrada, pero las aplicaciones verdaderamente disruptivas dirigidas por AI
representarán solo alrededor del 10% de este total.
La IA se utiliza cada vez más para ayudar a las empresas a
capitalizar el valor de sus datos para transformar sus
operaciones. La mayoría de las nuevas versiones de
aplicaciones empresariales incluirán capacidades de
aprendizaje automático integradas para 2025. Sin embargo,
estos representarán principalmente mejoras incrementales
para automatizar tareas; las aplicaciones verdaderamente
disruptivas utilizarán AI para los procesos de negocio
existentes, logrando concretamente los objetivos de la
transformación digital. Estas aplicaciones disruptivas
dirigidas por AI tardarán más en desarrollarse y lograr la
adopción general, lo que representa sólo alrededor del 10%
del total de aplicaciones empresariales para 2025.
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20. El lanzamiento de nuevas aplicaciones requerirá una
comprensión de su funcionamiento y soporte técnico para
asegurarse de que están configuradas y utilizadas correctamente
en toda la organización.
Asegúrese de que los conjuntos de habilidades del personal sean
suficientes para comprender y aprovechar los beneficios que las
aplicaciones verdaderamente disruptivas, nuevas y dirigidas por IA
pueden ofrecer.
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Impacto y guía

21. 9: Computación afectiva (AI emocional)
Para 2022, la computación afectiva (AI emocional) incluirá tecnologías de visión y voz y verá un aumento
del 25% en aplicaciones del mundo real.
Para 2022, la computación afectiva (AI emocional) incluirá tecnologías
de visión y voz y verá un aumento del 25% en aplicaciones del mundo
real.
Es una tecnología naciente pero tiene un gran poder de permanencia
a través de su aplicabilidad en los mercados verticales actuales y
futuros; incorpora una amplia gama de medidas para determinar
sentimientos, comportamientos, opiniones, estados de ánimo, tono y
estados cognitivos a través de tecnologías de detección y
reconocimiento facial y de voz y datos biométricos.
Los continuos avances en investigación tienen como objetivo
perfeccionar las capacidades de detección y reconocimiento para
aumentar la precisión a medida que se vuelve omnipresente en la
sociedad a través de dispositivos que se pueden encontrar en el
hogar, los lugares de trabajo y los vehículos.
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22. La computación afectiva desempeñará un papel habilitador para
abordar cómo los seres humanos pueden confiar en la AI para tomar
las decisiones correctas y cómo la AI puede confiar en los seres
humanos mediante la eliminación de sesgos.
Asegurar que la demanda de experiencias más personalizadas en los
procesos de consumo y negocios y los casos de uso se satisfaga a
través de la investigación y la inversión en la tecnología cada vez más
avanzadas de la informática afectiva.
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Impacto y guía

23. 10: Rediseño de procesos derivado de AI
Para 2024, el aumento anual del 7% en la automatización de implementación de proyectos de TI
basados en AI impulsará una nueva ola de rediseño de procesos de negocio, que requerirá servicios
de empresas con una amplia experiencia en la industria y la funcionalidad.
Aproximadamente el 25% de la prestación de servicios de
implementación de TI ya está automatizado y se espera que esta
automatización continúe aumentando a un ritmo del 7% anual.
La automatización se está aprovechando para tareas manuales de
menor nivel asociadas con las actividades de implementación
técnica.
En los próximos cinco años el uso de la automatización para la
prestación de servicios comenzará a centrarse en áreas más
complejas.
Los proveedores de servicios están evolucionando hacia un
grupo de recursos más equilibrado que examina los tres
dominios: la capacidad de la industria, la competencia funcional y
las habilidades tecnológicas.
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24. Las relaciones existentes con proveedores de servicios sin
experiencia en la industria o las funciones empresariales dejarán
a las organizaciones de TI luchando por socios externos
relevantes.
Si bien la automatización de la prestación de servicios requerirá
proveedores con recursos calificados en áreas como
automatización y AI , también es fundamental la experiencia en la
industria y los procesos de negocio
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Impacto y guía

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Gasto global en AI 2018 - 2023
Crecimiento compuesto
2018 – 2023:
28.5%

26. ¡Gracias!
Juan Carlos Villate
Consulting Partner
jvillate@idccolombia.com.co