Los líderes empresariales esperan demasiado de las aplicaciones AI/ML, dice CDO

Una nueva encuesta detalla los riesgos potenciales de que los equipos de ciencia de datos no cuenten con el personal calificado, los recursos financieros y técnicos necesarios para implementar iniciativas de IA/ML, y cómo los líderes pueden cerrar la brecha.

Imagen: Gorodenkoff/Adobe Stock

Los líderes de datos y análisis dicen que no pueden cumplir con las altas expectativas de los líderes empresariales para las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático porque carecen de personal y están equipados, según un informe titulado «Construyendo una ofensiva de análisis de datos exitosa: un nivel C en aprendizaje automático». Nuevo informe «Estrategia» – Impulsar los motores de ingresos.

En una encuesta de 100 directores de datos y directores de análisis de datos de EE. UU. realizada por Wakefield Research en nombre de Domino Data Lab, el 95 % dijo que el liderazgo de la empresa espera que las inversiones en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático crezcan con los ingresos y sean recompensadas. Un tercio (33 %) de los encuestados espera un crecimiento de los ingresos de dos dígitos.

Según el estudio, solo el 19 por ciento de los CDO y CDAO encuestados dijeron que tenían los recursos necesarios para cumplir con las expectativas de sus jefes, y el 29,4 por ciento dijo que tenían una «escasez significativa» de personal, dinero y recursos tecnológicos necesarios para generar ingresos utilizando IA y ML para el crecimiento.

La escasez de habilidades técnicas se identificó como un problema importante, ya que el 87 % de los encuestados dijeron que no podían contratar y ocupar puestos de ciencia de datos, lo que obstaculizaba la capacidad de su organización para innovar en el campo.

Del mismo modo, el 81 % de los encuestados dijo que sus herramientas actuales no miden completamente el impacto en los ingresos de las iniciativas de IA/ML, lo que hace que los equipos de datos «vuelen a ciegas» con sus aplicaciones.

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Por qué los CDO y CDAO quieren más poder adquisitivo

El presupuesto, y más precisamente, las personas responsables de él, se identificó como uno de los mayores puntos conflictivos para los CDO y CDAO.

Casi dos tercios (64 por ciento) de los encuestados dijeron que el departamento de TI de su empresa controla la mayoría de las decisiones de gasto para las plataformas de datos, mientras que los equipos de datos y análisis solo tienen voz en aproximadamente el 56 por ciento de las compras.

Los CDO y CDAO mencionan prioridades contrapuestas entre los equipos de datos y análisis y TI en lo que respecta al gasto en tecnología: el 99 % dice que es difícil convencer a TI para que centre el presupuesto en iniciativas de ciencia de datos, ML e IA en lugar de dominios de TI tradicionales como seguridad, interoperabilidad, y gobernabilidad.

Los líderes de datos dicen que la falta de controles de adquisición está teniendo un impacto en la dotación de personal y la contratación, con el 99 por ciento de los CDO y CDAO informando que no poder proporcionar a los equipos de datos y análisis las herramientas de su elección afecta negativamente su capacidad de contratación, dejando Retain y actualizar el personal técnico.

De aplicaciones «defensivas» a aplicaciones «ofensivas»

El estudio encontró que los CDO y CDAO se sienten más presionados para competir por el control de las iniciativas de IA/ML de sus organizaciones a medida que los líderes empresariales buscan utilizar sus datos de formas más innovadoras.

Dos tercios (67 %) de los encuestados dicen que su estrategia está cambiando de una postura «defensiva» centrada en la gestión de datos, el gobierno, el cumplimiento y la modernización de la inteligencia comercial a una que apunta a impulsar nuevas tendencias a través de una IA innovadora. aplicaciones de aprendizaje para el valor empresarial.

Como resultado, el 98 % de los líderes de datos está de acuerdo en que la velocidad a la que las organizaciones desarrollan, operan y mejoran las aplicaciones de IA/ML «determinará quién sobrevive y prospera en medio de los desafíos económicos actuales».

Debido a esto, otro 67 % de los CDO y CDAO cree que es hora de «tomar el control de TI» para evitar que sus organizaciones se queden atrás, Domino Data Lab concluyó que los departamentos de TI «[do] No existe un mandato para impulsar la innovación de AI/ML. «

El riesgo de equipos de datos insuficientemente equipados

Además de quedarse atrás de la competencia y perder nuevas fuentes de ingresos basadas en datos, los equipos de datos mal equipados enfrentan riesgos más inmediatos: el 46 % de los CDO y CDAO encuestados admiten que no tienen lo necesario para evitar que los equipos de datos introduzcan riesgos. en el negocio de las organizaciones de herramientas de gobierno, mientras que el 44% cree que no administrar adecuadamente sus aplicaciones AI/ML podría resultar en una pérdida de ingresos de $50 millones o más.

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“El entorno regulatorio grande y en rápida evolución de hoy, combinado con las altas apuestas de muchas iniciativas de ciencia de datos empresariales, significa que la falta de una IA confiable podría costar decenas de millones de dólares”, dijo el informe.

Kjell Carlsson, jefe de estrategia y comunicaciones de ciencia de datos en Domino Data Lab, dijo que los hallazgos eran «aleccionadores» y advirtió contra la presión sobre los líderes de datos para hacer más con menos.

“Los líderes están lidiando con los desafíos continuos de reclutar y retener talento en ciencia de datos, los departamentos de TI priorizan las inversiones en IA/ML sobre las prioridades tradicionales como la gestión de datos y las capacidades débiles para administrar y gobernar los modelos de IA/ML”, dijo Carlsson. «Los roles de CDAO y CDO ya son notorios por su rápida rotación, y la brecha cada vez mayor entre las expectativas y la capacidad de entrega no es un buen augurio para su expectativa de vida».

Cómo los líderes empresariales pueden cerrar la brecha

Carlsson instó a los líderes empresariales a invertir en las capacidades de sus organizaciones para escalar el desarrollo y la implementación de nuevas aplicaciones basadas en AI/ML en más partes del negocio.

Además, para atraer y retener talento, las organizaciones deben invertir en proporcionar a los científicos de datos una «amplia gama de herramientas diferentes» en las que estén capacitados, en lugar de un puñado de herramientas propietarias dictadas por TI.

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“Para acelerar el tiempo de creación de valor y el impacto, necesitan invertir en plataformas MLOps que abarquen el ciclo de vida del modelo ML de extremo a extremo, desde el desarrollo hasta la implementación, el monitoreo y la capacitación”, dijo Carlsson. «Para que esto suceda, los CDAO y los CDO necesitan una asociación estrecha y coordinada con TI. Si eso no es posible, no tienen más remedio que implementar estas plataformas ellos mismos».

método de investigación

La encuesta de Domino Data Lab fue realizada por Wakefield Research entre 100 directores de datos y directores de análisis de datos en empresas estadounidenses con ingresos anuales superiores a $ 1 mil millones entre el 5 y el 18 de diciembre de 2023 mediante invitaciones por correo electrónico e investigación en línea. Según Domino Data Lab, el estudio tiene un margen de error de alrededor del 9,8 por ciento.

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