Cómo las empresas utilizan la IA en el Reino Unido y los impactos de la tecnología en las empresas
Una encuesta realizada en mayo por el Centro para el Desempeño Económico de la London School of Economics (LSE) y la Confederación de la Industria Británica preguntó a las empresas sobre el uso de la inteligencia artificial y la transición verde. Los resultados arrojan nueva luz sobre cómo las empresas utilizan la IA en el Reino Unido y los impactos de la tecnología en las empresas. A continuación, se presenta un resumen con los principales resultados de la encuesta.
Adopción digital a través de crisis
Los autores encontraron que alrededor de dos tercios de las empresas habían adoptado nuevas tecnologías digitales desde la pandemia, y el 70 por ciento de los que las adoptaron dijeron que esto fue impulsado o acelerado por la pandemia. De hecho, casi una cuarta parte de los adoptantes consideró que la pandemia había provocado un proceso continuo de adopción, mucho mayor que el porcentaje que consideró que se trataba de un cambio puntual.
Tipos de tecnologías digitales
Las tecnologías digitales más comúnmente adoptadas en la década de 2020 estaban relacionadas con las ventas y el marketing en línea, el trabajo remoto, la computación en la nube y la ciberseguridad, donde entre el 65 y el 70 por ciento de las empresas habían realizado inversiones (ver Figura 1). La IA está menos extendida: solo una cuarta parte de las empresas de nuestra muestra afirma haber invertido en tecnologías de IA durante la década de 2020, y otro 23 por ciento dice que aún no ha invertido, pero planea hacerlo.
Figura 1. Inversión en tecnologías específicas
Fuente: LSE Business Review
Notas: Agregados no ponderados. Basado en una muestra de 396 empresas que respondieron esta pregunta (excluyendo el pequeño número de espacios en blanco que se aplican a algunas subtecnologías). “AR, VR” = Realidad Virtual y Aumentada; IoT = “Internet de las cosas” y DLT = Tecnologías de contabilidad distribuida (incluida blockchain). Tenga en cuenta que en las preguntas de la encuesta presentamos una visión amplia de las tecnologías de IA, incluidos los chatbots, el análisis de documentos mediante aprendizaje automático y la IA generativa.¿Cómo utilizan las empresas la IA?
La encuesta busca comprender hasta qué punto el uso de la IA está integrado en diferentes funciones comerciales, yendo más allá del “margen extenso” (es decir, si las empresas están usando IA o no) que tiende a ser el foco de muchas encuestas empresariales estándar. La Figura 2 muestra que la penetración de la IA parece mayor en las funciones de IT y de marketing y ventas, donde casi el 30 por ciento de las empresas están utilizando o probando la IA, y el 18 por ciento tiene planes de utilizarla. Alrededor del 20 por ciento de las empresas dijeron que estaban utilizando o probando la IA en funciones comerciales centrales, como producción, gestión y administración y actividades de ingeniería. Hasta ahora, la IA parece menos extendida en el transporte, la logística y el mantenimiento de instalaciones.
Figura 2. Uso de la IA por función empresarial
Fuente: LSE Business Review
Por qué las empresas utilizan la IA
Cuando se les preguntó sobre las razones para adoptar la IA, alrededor del 20 por ciento afirmó que se estaba considerando reemplazar tareas que antes realizaban personas (en “algo” o en “gran” medida). Pero el doble de ellos dijo que la creación de procesos, o productos y servicios nuevos o mejorados eran consideraciones clave (ver Figura 3). Esto sugiere que, en esta muestra de empresas, se puede adoptar una visión más positiva de la IA en lo que respecta a los trabajadores.
Figura 3. Consideraciones que afectan las decisiones de adoptar IA
Fuente: LSE Business Review
Impactos reportados en las empresas
Cuando se les preguntó a las empresas cuáles consideran que son los impactos de la IA en la facturación, la rentabilidad, el tamaño de la fuerza laboral, la capacitación y la resiliencia empresarial general. En todas estas áreas, la Figura 4 muestra que la mayor parte de las empresas dicen que aún no ha habido ningún impacto. Curiosamente, una mayor proporción de empresas reportan impactos positivos en estas áreas, incluido el tamaño de la fuerza laboral (9 por ciento) y la capacitación (14 por ciento), en comparación con aquellas que reportan impactos negativos en estos resultados (3 por ciento y 4 por ciento respectivamente).
Figura 4. Impactos hasta ahora de la IA en diferentes aspectos del desempeño empresarial
Fuente: LSE Business Review
Dado que el uso de la IA aún se encuentra en una etapa relativamente temprana en toda la economía, también los autores preguntaron sobre los impactos esperados. Parece preverse un impacto más positivo en todos los ámbitos en los próximos años. Más del 40 por ciento de las empresas esperan un impacto positivo en la facturación, los beneficios, la formación y la resiliencia (Figura 5). Como se analizó anteriormente, la mejora de la rentabilidad podría producirse a expensas de menos trabajadores. Alrededor del 22 por ciento de todas las empresas esperaban un impacto positivo en el empleo. Aunque esta cifra es inferior a la de la rentabilidad, la facturación, la resiliencia y la formación, todavía había más empresas que esperaban un efecto positivo en el empleo que uno negativo. Había un 13 por ciento de “pesimistas en materia de empleo”, nueve puntos porcentuales menos que los optimistas en materia de empleo. Tenga en cuenta que la mayoría de las empresas no estaban seguras o no esperaban ningún impacto de la IA en los empleos.
Figura 5. Impactos esperados de la IA (próximos 5 a 10 años) en diferentes aspectos del desempeño empresarial
Fuente: LSE Business Review
Una primera conclusión a la que llegan los autores, es que en general, estos resultados indican que las empresas esperan que los impactos de la IA en todas las áreas sean más positivos en el futuro y se apliquen a diferentes áreas del desempeño empresarial. Quizás habrá alguna actividad de sustitución de mano de obra en algunas empresas, pero efectos positivos en otras. Pero, si tomamos en conjunto los resultados sobre ganancias, tamaño de la fuerza laboral y capacitación, el panorama general parece consistente con una proporción relativamente alta de empresas que esperan que la productividad laboral mejore gracias a la IA.
¿Cuáles son las barreras?
Una pregunta clave para investigadores y formuladores de políticas es por qué las empresas no adoptan tecnologías y prácticas que se espera mejoren la productividad. En el caso de las tecnologías digitales, las limitaciones financieras ocupan el primer lugar: el 55 por ciento de las empresas lo citan como una barrera. Luego viene la falta de información, las limitaciones de habilidades y la incertidumbre política y tecnológica (ver Figura 6). Estas limitaciones parecen importar también para la IA, pero para ella la falta de información parece ser un problema mayor, y las restricciones de financiamiento mucho menos, tal vez reflejando el lanzamiento de aplicaciones habilitadas para IA de fácil acceso en los últimos años.
Figura 6. Barreras para la adopción: tecnologías de IA versus tecnologías totalmente digitales
Fuente: LSE Business Review
Como segunda conclusión de este estudio, los autores señalan que en general, los resultados parecen reflejar una visión positiva sobre cómo se utiliza la IA y las expectativas para el futuro. Las barreras para la adopción de lo digital y la IA son consistentes con encuestas anteriores, pero también está claro que las limitaciones de información son más un problema de la IA, donde la tecnología se está desarrollando rápidamente y sus aplicaciones aún no se comprenden completamente.
Comentarios finales
Conocer los resultados de encuestas en otros países es crucial para comprender mejor el mundo que nos rodea. Al analizar estas encuestas, podemos identificar tendencias globales, compartir soluciones a desafíos comunes, comprender las diferencias culturales y evaluar la efectividad de políticas y programas. Esta información es esencial para tomar decisiones informadas que promuevan el bienestar y la sostenibilidad a nivel global.
Aquí puedes leer el artículo original completo.
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