La inversión de inteligencia artificial empresarial no tiene precedentes, con IDC proyectando el gasto global en AI y Genai para duplicarse a $ 631 mil millones para 2028. Sin embargo, por debajo de las impresionantes asignaciones presupuestarias y el entusiasmo de la sala de juntas radica en una realidad preocupante: la mayoría de las organizaciones luchan por traducir sus ambiciones de IA en el éxito operativo.
Las estadísticas aleccionadoras detrás de la promesa de AI
El informe de referencia de gobernanza de IA de AI de Modelop, basado en los aportes de 100 líderes de IA y datos senior en Fortune 500 Enterprises, revela una desconexión entre la aspiración y la ejecución.
Mientras que más del 80% de las empresas tienen 51 o más proyectos de IA generativos en fases de propuestas, solo el 18% ha desplegado con éxito más de 20 modelos en la producción.
La brecha de ejecución representa uno de los desafíos más significativos que enfrenta la IA Enterprise hoy. La mayoría de los proyectos de IA generativos aún requieren de 6 a 18 meses para que sean en vivo, si alcanzan la producción.
El resultado son retrasos retrasados de inversión, partes interesadas frustradas y disminución de la confianza en las iniciativas de IA en la empresa.
La causa: barreras estructurales, no técnicas
Los mayores obstáculos que evitan la escalabilidad de la IA no son limitaciones técnicas: son ineficiencias estructurales que afectan las operaciones empresariales. El informe de Benchmark de Modelop identifica varios problemas que crean lo que los expertos llaman un «atolladero de tiempo de comercialización».
Implementación de la plaga de la plaga de sistemas fragmentados. El 58% de las organizaciones citan los sistemas fragmentados como el principal obstáculo para adoptar plataformas de gobernanza. La fragmentación crea silos donde diferentes departamentos usan herramientas y procesos incompatibles, lo que hace que sea casi imposible mantener una supervisión constante en las iniciativas de IA.
Los procesos manuales dominan a pesar de la transformación digital. El 55% de las empresas aún dependen de los procesos manuales, incluidas las hojas de cálculo y el correo electrónico, para administrar la ingesta de casos de uso de IA. La dependencia de los métodos anticuados crea cuellos de botella, aumenta la probabilidad de errores y dificulta la escala de las operaciones de IA.
La falta de estandarización obstaculiza el progreso. Solo el 23% de las organizaciones implementan procesos estandarizados de admisión, desarrollo y gestión de modelos. Sin estos elementos, cada proyecto de IA se convierte en un desafío único que requiere soluciones personalizadas y una amplia coordinación por parte de múltiples equipos.
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$ 320B AI Infraestructura Señales de gastos Arms CarreraLa supervisión de nivel empresarial sigue siendo rara Solo el 14% de las empresas realizan garantía de IA a nivel empresarial, aumentando el riesgo de esfuerzos duplicados y una supervisión inconsistente. La falta de gobernanza centralizada significa que las organizaciones a menudo descubren que están resolviendo los mismos problemas varias veces en diferentes departamentos.
La revolución de la gobernanza: del obstáculo al acelerador
Se está produciendo un cambio en cómo las empresas ven el gobierno de AI. En lugar de verlo como una carga de cumplimiento que ralentiza la innovación, las organizaciones con visión de futuro reconocen el gobierno como un facilitador importante de escala y velocidad.
La alineación de liderazgo señala el cambio estratégico. Los datos de referencia de Modelop revelan un cambio en la estructura organizacional: el 46% de las empresas ahora asignan responsabilidad para el gobierno de IA a un director de innovación, más de cuatro veces el número que cuestiona la responsabilidad bajo legal o cumplimiento. Este reposicionamiento estratégico refleja una nueva comprensión de que la gobernanza no se trata únicamente de la gestión de riesgos, sino que puede permitir la innovación.
La inversión sigue la prioridad estratégica. Un compromiso financiero con la gobernanza de IA subraya su importancia. Según el informe, el 36% de las empresas han presupuestado al menos $ 1 millón anualmente para Software de gobierno de IAmientras que el 54% ha asignado recursos específicamente para la inteligencia de cartera de IA para rastrear el valor y el ROI.
¿Qué organizaciones de alto rendimiento hacen de manera diferente?
Las empresas que unen con éxito la ‘brecha de ejecución’ comparten varias características en su enfoque para la implementación de la IA:
Procesos estandarizados desde el primer día. Las organizaciones líderes implementan procesos estandarizados de admisión, desarrollo y revisión de modelos en iniciativas de IA. La consistencia elimina la necesidad de reinventar flujos de trabajo para cada proyecto y garantiza que todos los interesados comprendan sus responsabilidades.
Documentación e inventario centralizados. En lugar de permitir que los activos de IA proliferan en sistemas desconectados, las empresas exitosas mantienen inventarios centralizados que proporcionan visibilidad en el estado, el rendimiento y la postura de cumplimiento de cada modelo.
Puntos de control de gobernanza automatizados. Las organizaciones de alto rendimiento integran los puntos de control de gobernanza automatizados durante todo el ciclo de vida de la IA, ayudando a garantizar que los requisitos de cumplimiento y las evaluaciones de riesgos se aborden sistemáticamente en lugar de las pensamientos posteriores.
Trazabilidad de extremo a extremo. Las empresas líderes mantienen una trazabilidad completa de sus modelos de IA, incluidas fuentes de datos, métodos de capacitación, resultados de validación y métricas de rendimiento.
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Los beneficios de implementar la gobernanza integral de IA se extienden más allá del cumplimiento. Según los informes, las organizaciones que adoptan plataformas de automatización del ciclo de vida ven mejoras dramáticas en la eficiencia operativa y los resultados comerciales.
Una firma de servicios financieros perfilados en el informe Modelop experimentó una mitad de tiempo de producción y una reducción del 80% en el tiempo de resolución de problemas después de implementar procesos de gobierno automatizados. Dichas mejoras se traducen directamente en un tiempo de valor más rápido y una mayor confianza entre las partes interesadas comerciales.
Las empresas con marcos de gobierno sólidos informan la capacidad de muchas veces más modelos simultáneamente mientras mantienen la supervisión y el control. Esta escalabilidad permite a las organizaciones seguir iniciativas de IA en múltiples unidades de negocios sin abrumar sus capacidades operativas.
El camino hacia adelante: de atasco a escalado
El mensaje de los líderes de la industria de que la brecha entre la ambición de IA y la ejecución se puede solucionar, pero requiere un cambio en el enfoque. En lugar de tratar la gobernanza como un mal necesario, las empresas deben darse cuenta de que permite la innovación de IA a escala.
Ítems de acción inmediata para líderes de IA
Las organizaciones que buscan escapar del ‘Time to Market Quagmire’ deberían priorizar lo siguiente:
- Estado actual de auditoría: Realizar una evaluación de las iniciativas de IA existentes, identificar procesos fragmentados y cuellos de botella manuales
- Estandarizar los flujos de trabajo: Implementar procesos consistentes para la ingesta de casos de uso de IA, desarrollo e implementación en todas las unidades de negocios
- Invierte en integración: Implementar plataformas para unificar herramientas y sistemas dispares bajo un solo marco de gobernanza
- Establecer supervisión empresarial: Crear visibilidad centralizada en todas las iniciativas de IA con habilidades de monitoreo e informes en tiempo real
La ventaja competitiva de hacerlo bien
Las organizaciones que pueden resolver el desafío de ejecución podrán llevar las soluciones de IA al mercado más rápido, escalar de manera más eficiente y mantener la confianza de las partes interesadas y reguladores.
Las empresas que continúan con procesos fragmentados y flujos de trabajo manuales se encontrarán desfavorecidos en comparación con sus competidores más organizados. La excelencia operativa no se trata de eficiencia sino de supervivencia.
Los datos muestran que la inversión de IA Enterprise continuará creciendo. Por lo tanto, la pregunta no es si las organizaciones invertirán en IA, sino si desarrollarán las habilidades operativas necesarias para obtener el retorno de la inversión. La oportunidad de liderar en la economía impulsada por la IA nunca ha sido mayor para aquellos que están dispuestos a adoptar el gobierno como un facilitador, no un obstáculo.
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