Encuesta de Gartner encuentra que el 70% de proyectos de IA en comercio digital son exitosos
Gartner | Comunicado de prensa | boletinclic@camtic.org
El uso de inteligencia artificial (IA) en el comercio digital generalmente se considera un éxito, según una encuesta realizada por Gartner, Inc. Alrededor del 70% de las organizaciones de comercio digital encuestadas informan que sus proyectos de IA son muy o extremadamente exitosos.
Gartner realizó una encuesta a 307 organizaciones de comercio digital que actualmente utilizan o pilotean AI para comprender la adopción, el valor, el éxito y los desafíos de la IA en el comercio digital. Esta se llevó a cabo de junio a julio del presente año.
Los encuestados incluyeron organizaciones en los Estados Unidos (EE. UU.), Canadá, Brasil, Francia, Alemania, Reino Unido, Australia, Nueva Zelanda, India y China.
Tres cuartas partes de los encuestados dijeron que están viendo mejoras de dos dígitos en los resultados que miden. Las métricas más comunes utilizadas para medir el impacto de AI en el negocio son la satisfacción del cliente, los ingresos y la reducción de costos. Para estas tres, los encuestados mencionaron mejoras del 19%, 15% y 15%, respectivamente.
Gartner predice que para 2020, la inteligencia artificial será utilizada por al menos el 60% de las organizaciones de comercio digital y que el 30% del crecimiento de los ingresos del comercio digital será atribuible a las tecnologías de inteligencia artificial.
El comercio digital es un terreno fértil para las tecnologías de inteligencia artificial, gracias a una gran cantidad de datos multidimensionales tanto en operaciones de atención al cliente como en operaciones administrativas», dijo Sandy Shen, directora de investigación de Gartner.
La encuesta encontró una amplia gama de aplicaciones para la IA en el comercio digital. Los tres usos principales son:
- Segmentación de clientes.
- Categorización del producto.
- Detección de fraudes.
Principales retos
A pesar del éxito inicial, las organizaciones de comercio digital enfrentan importantes desafíos en la implementación de la IA. La encuesta muestra que la falta de datos de entrenamiento de calidad (29%) y las habilidades internas (27%) son los principales desafíos en el despliegue de AI en el comercio digital. Las habilidades de inteligencia artificial son escasas y muchas organizaciones no las tienen y tendrán que contratar personal externo o buscar la ayuda de socios.
En promedio, el 43% de los encuestados optó por crear a la medida las soluciones desarrolladas internamente o por un proveedor de servicios. En comparación, el 63% de las organizaciones más exitosas están aprovechando una solución de AI comercial.
«Las soluciones de rendimiento comprobado pueden ofrecerle mayor seguridad, ya que se han probado en múltiples implementaciones y hay un equipo dedicado que mantiene y mejora el modelo…Las organizaciones que buscan implementar la inteligencia artificial en el comercio digital deben comenzar de manera simple», dijo Shen.
Muchos tienen altas expectativas para la inteligencia artificial y establecen múltiples objetivos comerciales para un solo proyecto, lo que lo hace demasiado complejo para ofrecer un alto rendimiento. Muchos también ejecutan proyectos de inteligencia artificial durante más de 12 meses, lo que significa que no pueden aplicar rápidamente las lecciones aprendidas de un proyecto a otro «, expresó la directora de investigación de Gartner.
En promedio, los encuestados gastaron US$1.3 millones en desarrollo para un proyecto de inteligencia artificial en el comercio digital. Sin embargo, de las organizaciones más exitosas, el 52% gastó menos de US$1 millón en desarrollo, el 20% gastó entre US$1 a 2 millones, y el 9% gastó más de US$5 millones.
Para aumentar la probabilidad de éxito, Gartner aconseja a los líderes del comercio digital que:
- Evaluar el talento. Si no hay suficiente talento de AI para desarrollar y mantener una solución de alto rendimiento, elija una solución comercial de rendimiento comprobado.
- Apuntar por menos de 12 meses para un solo proyecto de AI. Divida los proyectos más grandes en fases y apunte durante menos de 12 meses para la primera fase, desde la planificación, el desarrollo y la integración hasta el lanzamiento completo.
- Asegurar suficiente financiación. Asigne la mayor parte del presupuesto a la adquisición de talento, gestión y procesamiento de datos, así como a la integración con la infraestructura y los procesos existentes. La financiación suficiente también ayuda a asegurar soluciones de alto rendimiento.
- Utilice el enfoque de producto mínimo viable (MVP). Analice los problemas de negocios complejos y desarrolle soluciones específicas para impulsar los resultados del negocio en casa. Utilice la inteligencia artificial para optimizar las tecnologías y los procesos existentes en lugar de intentar desarrollar soluciones innovadoras.
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