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Hace unos meses la Comisión Europea publicó el primer resumen cuantitativo sobre la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) entre las empresas europeas. Para ello realizó una encuesta en 30 países (UE-27 junto con Noruega, Islandia y Reino Unido) a más de 9 500 empresas; en la muestra están representadas empresas de todos los tamaños, desde micropymes (entre 5 y 9 empleados) hasta grandes empresas (más de 250 empleados).
En este enlace encontrarás el informe completo (en inglés) y también un resumen del mismo (en inglés y en francés), así como una Excel con los datos agregados. Pero te vamos a contar lo interesante en este artículo si sigues leyendo 😉
Definiciones usadas en el informe
En este informe se define inteligencia artificial como "una tecnología que intenta automatizar una o más funciones o procesos cognitivos (humanos). Proporciona predicciones, recomendaciones o decisiones para lograr objetivos específicos. Lo hace aprendiendo continuamente sobre su entorno o los resultados de sus acciones".
Por otro lado, clasifica en 10 grupos las tecnologías de IA incluidas en la encuesta. Estos son:
- Procesamiento del lenguaje natural
- Visión por computador,
- Detección de anomalías
- Análisis de los sentimientos
- Machine learning
- Optimización de procesos o equipos
- Motores de recomendación y personalización
- Automatización de procesos
- Máquinas autónomas
- Actividades creativas y de experimentación
El informe sigue en líneas generales la estructura de la encuesta y se divide en cinco capítulos clave, que se centran en los siguientes temas: adopción de la tecnología de IA, recursos, barreras internas para la adopción de la tecnología, barreras externas y por último analizan en profundidad los obstáculos para adoptar IA por tecnología y por país.
En este post nos centraremos en aquellos aspectos que creemos que más afectan a los programadores.
Adopción de la tecnología de IA en la Unión Europea (UE)
El primer indicador es hasta qué punto las empresas conocen la inteligencia artificial, como requisito indispensable previo para la adopción, como es lógico.
Un 78% de las empresas europeas dicen saber lo que es la inteligencia artificial, el 15% no lo tiene claro y un residual 7% afirman no saber lo que es.
En cuanto al nivel de adopción de IA, cuatro de cada diez (42%) empresas han adoptado al menos una tecnología de IA, sin embargo, el 40% de las empresas participantes no utilizan IA, ni tienen planes de hacerlo en el futuro.
En cuanto a la adopción de IA por tamaño de empresa los resultados no sorprenden a nadie. Más de la mitad (55%) de las grandes empresas (+ 250 empleados) utilizan actualmente al menos una tecnología de inteligencia artificial, en comparación con poco menos de cuatro de cada diez (38%) de las microempresas (de 5 a 9 empleados).
Si nos fijamos en la adopción de IA según el sector económico, dejando a un lado las empresas TIC donde la adopción alcanza el 63%, las pioneras son las relacionadas con la educación (49%) seguidas por las empresas de las ciencias de la salud (47%). Las mayores perspectivas de crecimiento se prevén en el sector de finanzas y seguros (27%) y gestión de residuos (27%). En la siguiente figura se muestran los niveles de adopción de AI por sector:
A diferencia de lo que ocurría cuando se analizaba el tamaño o el sector, sí existe una gran disparidad en cuanto al nivel de adopción de AI cuando comparamos los países de la UE, llegando en algunos casos a ser el doble. Curiosamente los primeros puestos no están ocupados por los países que cabría esperar (Reino Unido, Francia, Alemania, …) sino por Chequia (61%), Bulgaria (54%) y Lituania (54%). España se encuentra en el puesto número 11 (de 30) con un 40%.
Resumen: si actualmente quieres trabajar en una tecnología de IA, lo mejor es buscar una gran empresa, a ser posible del sector TIC y si está en Chequia más posibilidades de acertar tienes 😜 Pero hay cancha en toda la UE y se espera un gran crecimiento en los próximos años.
Recursos para la adopción de IA
La principal estrategia para la incorporación de estas tecnologías es optar por algún tipo de externalización, ya sea a través de la compra de software más generalista (ready-to-use) (59%) o la contratación de terceros que las desarrollen a medida (38%). Solo un 20% de momento abordan el proceso con profesionales de la casa.
En lo que al tamaño de las empresas se refiere, en las grandes empresas de la UE (28%) existe una cierta preferencia por el desarrollo interno de tecnologías de IA en comparación con el 16% de las microempresas que escogieron este enfoque para adquirir tecnología de IA.
También se observan algunas diferencias notables por sector. Los sectores más técnicos son los más propensos a desarrollar la IA internamente (36% sector TI y 28% para otros sectores técnicos o científicos), lo que no es no es de extrañar dado el perfil necesario para ello. Mientras que, por ejemplo, en el sector de la salud o agrícola el porcentaje es del 12% y en lo que se refiere a servicios sociales cae al 8%. (No debemos olvidar el alto nivel de adopción de la IA en este último sector, un 47%).
Resumen: las grandes empresas y los sectores más técnicos son los más propensos a contratar programadores para desarrollar proyectos de IA internamente.
Barreras internas para la adopción de IA
En lo que a barreras internas se refiere, tanto las empresas que ya han adoptado la tecnología (Adopters) como las que piensan hacerlo en un futuro (plan to use) consideran que lo más difícil es encontrar personal formado (falta de habilidades entre el personal existente 45%, dificultades para contratar nuevo personal con las habilidades adecuadas 57%) y en segundo lugar el costo de implementación (costo de adopción 52%, costo de adaptación de procesos operativos 49%, falta de financiamiento externo / público 36%).
Las diferencias entre las empresas de distintos tamaños no son reseñables. De hecho, de nuevo, la falta de personal capacitado vuelve a ser el factor más relevante.
Con respecto a los obstáculos internos para la adopción de IA, no existe un patrón claro para cada sector industrial. Lo único que se puede afirmar es que las barreras son más bajas en el sector TIC a excepción de la relativa a encontrar personal formado, que incluso en dicho sector es un gran obstáculo.
Resumen: todas las empresas se quejan de la falta de conocimiento en tecnologías IA de sus empleados y de la dificultad de encontrar personal capacitado.
¿Qué necesitas para ser considerado personal cualificado?
Se busca especialmente personal con suficientes habilidades de programación, al igual que personal con habilidades de gestión de big data y aprendizaje automático (machine learning) o habilidades de modelado.
Los datos muestran (véase siguiente figura) que las empresas que indicaban carecer de personal capacitado en IA lo que necesitaban era personal con habilidades de programación (52%), personal formado en big data y machine learning (43%) y personal con conocimientos en modelado (39%).
En cuanto al tamaño de la empresa, para la mayoría de las necesidades de habilidades, son las empresas más grandes (más de 250 empleados) las que encuentran las habilidades enumeradas como deficientes, con la excepción de las habilidades en robótica. Cuando se trata de diferencias sectoriales, las necesidades de habilidades de programación son más pronunciadas en el sector financiero y de seguros (59%) y el sector manufacturero (54%).
Y así están las cosas en España:
Conclusión
En lo que respecta a cada tecnología, la adopción en la UE sigue siendo relativamente baja, con tasas inferiores al 13%. Pero si vemos los datos agregados, la adopción alcanza el 42% y un 18% tiene intención de usar IA en menos de dos años.
Por lo tanto, podemos decir, que los datos indican que existe una intención saludable de adoptar tecnologías de IA en los próximos dos años. Pero si bien los obstáculos externos pueden ser más susceptibles de intervención, las empresas generalmente encuentran que los obstáculos internos son el principal desafío.
Una barrera importante a la que se enfrentan todas las empresas, es la falta de habilidades en IA (entre el personal existente y en la contratación de personal nuevo con las habilidades adecuadas). Además, los costos involucrados en la implementación de tecnologías de IA suponen un desafío adicional.
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