El Head of Strategy Evolution de Ingenia, Fernando Sclavo, en comunicación con Canal E, profundizó en los resultados del relevamiento tecnológico realizado sobre 57 organizaciones argentinas.
Según explicó Fernando Sclavo, el objetivo fue “entender cuál era la percepción que tenían ellos respecto de su evolución tecnológica”, y al mismo tiempo “tratar de trazar cuál era su situación real”. También precisó que la encuesta incluyó “50 preguntas cada una”, y que participaron referentes tecnológicos de organizaciones “de todo tipo y sector”.
Qué tan metidas en la tecnología están las organizaciones
El análisis reveló un fenómeno contundente: “La mayoría de las organizaciones, por ejemplo, un 75%, se perciben más evolucionadas de lo que realmente están”. Entre las pocas excepciones, destacó que, “banca, finanzas y seguros, tradicionalmente tienen una historia tecnológica ya de varias décadas”, motivo por el cual su autopercepción se acerca más a sus capacidades reales.
Respecto a la madurez por industria, Sclavo señaló que, “las más avanzadas son telecomunicaciones, banca y finanzas, y le sigue retail”, mientras que “los menos avanzados quizás son logística y salud”.
Las empresas y la integración de la IA
Uno de los capítulos más relevantes del informe es la expansión de la Inteligencia Artificial generativa. En este contexto, precisó que, “los sectores más avanzados son telecomunicaciones, banca y energía y oil and gas” en materia de IA. Además, reveló un dato central: “El 48%, casi el 50%, de las organizaciones tienen iniciativas de IA en curso”.
Según detalló el entrevistado, esto implica que “tienen proyectos instanciados, tienen gente dedicada, tienen desarrollos que están llevando adelante concretamente en Generative AI”, y que incluso “algunas de las más grandes están haciendo hasta seis proyectos en simultáneo”.
La IA se usa principalmente para soluciones iniciales, como “los típicos chatbots para atender al cliente”, aunque algunas compañías ya avanzan hacia aplicaciones críticas: “En medicina, en diagnóstico, en compañías de seguros, en el análisis automatizado de fraude y en telecomunicaciones para hacer predicciones del tráfico en las redes”.
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