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En 2022 la Inteligencia Artificial será el centro de grandes inversiones, oportunidades y ganancias

• El valor de mercado global en 2022 para el software de AI alcanzará los 62,5 MMDD • En México, la oportunidad de mercado rondará los 250 MDD

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning en 2022, se dibujan como tendencias que abrirán camino a oportunidades, debido a sus usos múltiples y su puesta en marcha en casi cualquier sector; la diferencia radicará en la especialización, el conocimiento de la vertical, la problemática de sus clientes y el valor agregado que el canal entregue posterior a la implementación de la solución.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (Por su acrónimo en inglés AI) y Machine Learning continúan ganando terreno en las conversiones de la industria TI, y es que, se han convertido en un concepto familiar en los últimos años gracias a los avances en diversas áreas como son: la visión por computadora (conjunto de herramientas y métodos que permiten obtener, procesar y analizar imágenes del mundo real con la finalidad de que puedan ser tratadas por una computadora), reconocimiento del habla y del lenguaje natural (investiga la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante el uso de lenguas naturales, como el español, el inglés o el chino, etcétera).

La consultora Gartner definió a la Inteligencia artificial como un habilitador de análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica, donde también tiene presencia el Machine Learning. “La inteligencia artificial (IA) aplica análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica, incluido el aprendizaje automático (Machine Learning), para interpretar eventos, respaldar, automatizar decisiones y tomar medidas”: Gartner.

Es importante destacar que, la AI y el Machine Learning, también se apoyan de otras ramas como aprendizaje profundo (Deep Learning) gracias a las capacidades de procesamiento y las enormes cantidades de datos que se recogen con tecnologías como IoT (Internet de las Cosas) y que, si bien, ya se utilizaban han tomado un papel casi protagónico durante la pandemia, en entrevista para eSemanal, David Medina, Responsable del Hub LatAm de Analítica e Inteligencia Artificial de Minsait, una compañía de Indra, se pronunció sobre el tema: “Con el paso de la pandemia, estas soluciones han tenido acogida, ya que se han dado cuenta que ayudó a las empresas tener los datos y ahora toca explotarlos, por lo que se espera que un porcentaje alto de las organizaciones usen, por lo menos una solución de machine learning, durante el 2022.

2022: un año prometedor para IA y el Machine Learning

El año comienza y los pronósticos no se hacen esperar, algunos favorables, otros un tanto conservadores, aunque desde el punto de vista de la industria TI, el mercado parece prometedor, en especial para tecnologías como la AI y el Machine Learning, pues su implementación en buena medida descansa en el avance y aceptación, por parte de las empresas hacia la nube, ya sea híbrida, pública o privada, en ese orden de ideas Gustavo Parés, Director General de NDS Cognitive Labs, comentó: “Hemos visto que las empresas han decidido dar el paso y migrar su infraestructura on-premise, a por lo menos, infraestructura híbrida, por lo que, con el tema del cómputo empresarial, la banca, el retail, las aerolíneas y más, la nube híbrida ya es una realidad y creemos que la mitad de los proyectos tendrán componentes de nube híbrida. Tomando como referencia datos históricos de México, por lo menos un 40% o 50% de las inversiones en renovaciones tecnológicas se va a ir a la nube”.

“A nivel mundial se espera que tengamos en 2022, 62 billones de dólares, en la capitalización del mercado, tanto en software como en AI, lo que representa un incremento de 21,3% respecto a 2021”: David Medina.

Los chatbots son una de las aplicaciones más recurrentes a partir de AI y Machine Learning, ya que permite agilizar los procesos en las empresas e incluso, en algunos casos sustituir a los asesores telefónicos, lo que eventualmente aumenta el grado de productividad y satisfacción en cliente final.

“Nuestras soluciones de servicio al cliente, alrededor de nuestros chatbots, la cual es omnicanal, multinube, con componentes de analítica avanzada y machine learning, lo que permite implementarlo en diferentes industrias, idiomas, en un periodo de tiempo rápido y con costos muy competitivos”: explicó el Director General de NDS Cognitive Labs.

Así bien, un estudio de Gartner consultado por eSemanal, precisó que los ingresos mundiales por software de inteligencia artificial (IA) totalizarán $ 62,5 mil millones de dólares en 2022, un aumento del 21,3% desde 2021, a lo que también aseguró Alys Woodward, Directora Senior de Investigación de Gartner: “El mercado de software de IA se está acelerando, pero su trayectoria a largo plazo dependerá de que las empresas avancen en su madurez de IA. Asimismo, los resultados comerciales exitosos de la IA dependerán de la selección cuidadosa de los casos de uso, ya que éstos brindan un valor comercial significativo, pero que pueden escalarse para reducir el riesgo, son fundamentales para demostrar el impacto de la inversión en IA para las partes interesadas del negocio”.

De igual forma, la consultora pronosticó que las cinco principales categorías de casos de uso para el gasto en software de IA en 2022 estarán liderados por la gestión del conocimiento, los asistentes virtuales, los vehículos autónomos, el lugar de trabajo digital y los datos de colaboración colectiva.

Gartner: Pronóstico mundial del mercado de software de inteligencia artificial por caso de uso, 2021-2022. (En millones de dólares):

Conocimiento administrativo: Ingresos en 2021 por 5,466 MDD; Crecimiento 2021 del 17.6% VS Ingresos en 2022 por 7,189 MDD; Crecimiento 2022 31.5%.

Asistentes virtuales: Ingresos en 2021 por 6,210 MDD; Crecimiento 2021 del 12.0% VS Ingresos en 2022 por 7,123 MDD; Crecimiento 2022 14.7%.

Vehículos Autónomos: Ingresos en 2021 por 5,703 MDD; Crecimiento 2021 del 13.7% VS Ingresos en 2022 por 6,849 MDD; Crecimiento 2022 20.1%.

Lugar de trabajo digital: Ingresos en 2021 por 3,593 MDD; Crecimiento 2021 del 13.7% VS Ingresos en 2022 por 4,309 MDD; Crecimiento 2022 20.0%.

Datos de colaboración colectiva: Ingresos en 2021 por 3,483 MDD; Crecimiento 2021 del 13.6% VS Ingresos en 2022 por 4,171 MDD; Crecimiento 2022 19.8%.

Otros: Ingresos en 2021 por 27,049 MDD; Crecimiento 2021 del 14.1% VS Ingresos en 2022 por 32,827 MDD; Crecimiento 2022 21.4%.

Total: Ingresos en 2021 por 51,503 MDD; Crecimiento 2021 del 14.1% VS Ingresos en 2022 por 62,468 MDD; Crecimiento 2022 21.3%.

Desde la experiencia de CiiSA estimó que, en México, debido a ser nuevo en los temas de AI, podría alcanzar un valor de mercado de 250 MDD, así lo detalló José Villarreal, Gerente Comercial de Software en CiiSA: “Para un mercado como México, que es muy nuevo en el tema, si lo comparamos con Norte América que abarca billones, podríamos decir que 250 millones de dólares es un buen número para el país”.

De esta forma, es posible dilucidar el valor de mercado y las oportunidades que se abren paso para el canal de distribución que apueste por estas ofertas tecnológicas; aunque quizá, la pregunta ahora radica en: ¿Cuáles son las verticales con mayor oportunidad o bien, más fáciles de rentabilizar para los canales que no cuentan con un expertise elevado?

Canales

La ecuación entre canales y conocimiento o experiencia en las tecnologías de AI y Machine Learning, guarda relación con las ganancias que de ésta puedan obtener los canales, por lo que es importante que conozcan las verticales hacia las cuales se está inclinando el negocio en 2022, ya que si bien, la IA cruza por casi todas las tecnologías y por tanto las industrias, existen algunas que están adoptando más rápido estos procesos; en otras palabras, existe negocio en cualquier segmento de mercado, pero existen algunos que tienen mayor propensión a solicitarlos.

“En las verticales de negocio donde mayor oportunidad identificamos para la AI, son las cadenas de retail, sector financiero, hospitalidad y el sector salud”: Raúl Márquez, Especialista en Departamento de Inteligencia Artificial en Digital Challengers.

De manera general, quedan asentados los mercados con mayor potencial de negocio y que el canal podría aprovechar a su favor, aunque la siguiente incógnita estriba en qué herramientas basadas en AI puede ofrecer al cliente final y desde luego, le sean funcionales, a lo que Víctor Miramón, Líder de Célula IBM en CompuSoluciones, profundizó: “Algunas oportunidades para los canales podrían estar en la transformación de negocio: utilizar la IA para identificar oportunidades sobre nuevos productos y servicios, acortando el tiempo para maximizar ganancias; Sitio web y comercio electrónico: crear experiencias personalizadas en línea a través del análisis de las visitas y comportamiento de los usuarios. Aquí podemos aplicar el uso de los Asistentes Virtuales; Redes Sociales: a través del análisis de la información de las redes sociales podemos tener mayores perspectivas de nuestra audiencia, productos o marca y de las posibles tendencias; Marketing de contenidos: usando el Machine Learning, se puede dar seguimiento al comportamiento de la audiencia, sus preferencias y el historial de interacciones con el contenido, permitiendo crear experiencias con contenido personalizado”.

Ahora bien, todas las marcas consultadas coinciden en que, los porcentajes de ganancia para los canales orbitan el doble dígito, aunque las mayores ganancias están en los servicios, pues al ser muy especializados, podrían duplicarse, he ahí la importancia de que el canal tome se capacite y obtenga certificaciones, inversiones que eventualmente le traerán rentabilidad.

“A lo largo del año ofrecemos webinars sin costo para clientes y asociados de las soluciones que contienen capacidades de IA y Machine Learning. También contamos con cursos o talleres de capacitación de las soluciones Pyxoom, IBM Máximo Aplication Suite y Sentinel One para todos los niveles. Incluso si su intención es desarrollar software con estas capacidades, podemos ofrecer entrenamiento para consumir los servicios cognitivos de Azure e implementar capacidades de IA en su producto”: José Villarreal.

Finalmente, contar certificaciones y conocimiento especializado es piedra angular para sacar el mayor provecho a las soluciones de AI, las cuales están diversificadas según el tipo de nube o bien, por sector, al cual vaya dirigido la implementación de la solución. “Ofrecemos una gran gama de cursos asociados a IA. La mayoría enfocados a como explotar soluciones de IA sobre una nube en particular, y otros capacitando a empresas en IA enfocados a un sector”: Raúl Márquez.

“Estamos en la mejor de las disposiciones de guiar al socio de negocio en esta transformación tecnológica; primero hacemos un análisis a fin de conocer en qué etapa de la adopción de la AI se encuentra actualmente el socio de negocio, sobre este punto de partida, podemos determinar las acciones adecuadas a implementar”: Víctor Miramón.

Recomendaciones para que el canal aproveche al máximo las oportunidades en AI y Machine Learning en 2022:

CiiSA: Democratizar el conocimiento de IA y Machine Learning en la organización; especialización técnica y tener claridad de las motivaciones y beneficios de la implementación de IA y Machine Learning en cada sector de negocio.

NDS Cognitive Labs: Especialización en un nicho; especialización en una tecnología; contar con una red de alianza para completar cualquier cosa que esté fuera.

CompuSoluciones: Desarrollar habilidades en ciencia de datos y ética en AI; aprender sobre el procesamiento de lenguaje natural; desarrollar conocimiento en la calidad de datos; virtualización de datos, es decir, saber integrar los datos que se obtienen de fuentes dispersas.

Digital Challengers: Capacitación constante de las nuevas tendencias y herramientas; buscar soluciones preconstruidas de industria y buscar a un socio tecnológico que cuente con los conocimientos y que acompañe a la empresa.

Indra: Conocimiento de la situación (negocio y problemática) del cliente final; analizar el nivel de madurez en los datos que tiene el cliente; hacerle saber al cliente qué va a resolver la implementación de AI y en qué periodo.

Conclusiones

Los avances en la madurez de la IA aumentarán los ingresos del software de IA debido al aumento del gasto, particularmente en la categoría de tecnología relacionada con datos y análisis, aunque es muy probable que exista un retraso en la madurez, causada principalmente por la renuencia a adoptar la IA, la falta de confianza en dicha tecnología y las dificultades para generar valor comercial a partir de la misma, lo que podría tener un efecto de desaceleración en el gasto y los ingresos.

Sin embargo, la realidad del despliegue de IA es mucho más limitada, de acuerdo a la investigación de Gartner, se descubrió que las organizaciones comúnmente experimentan con IA, pero luchan por hacer que la tecnología forme parte de sus operaciones estándar, por lo que la consultora anticipó, que la mitad de las organizaciones en todo el mundo tardarán hasta 2025 en alcanzar el modelo de madurez de IA o lo que Gartner describió como: la “etapa de estabilización” de la madurez de IA.

En conclusión y tomando en consideración lo anterior, es de reconocer que en las manos de los canales está entregar soluciones detalladas para cada tipo de industria, necesidades y percepciones sobre lo que buscan los clientes finales, de esa forma habrán logrado el cometido de entregar una tecnología útil, que rentabiliza su negocio y más importante aún, abonando el camino para afianzar la confianza en la Inteligencia Artificial y Machine Learning.

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