Informe 2024 sobre Inteligencia Artificial
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2024

Inteligencia artificial

Radiografía de una revolución en marcha

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El objetivo principal del informe es recabar datos que proporcionen una perspectiva lo más precisa posible sobre el estado actual y el nivel de madurez deseado de organizaciones públicas y privadas, en relación a la Inteligencia Artificial. Buscamos mostrar la realidad de las organizaciones en su viaje hacia la Inteligencia Artificial: su nivel de preparación y adopción, sus motivaciones y barreras.

Participación

Porcentaje de organizaciones participantes que sostienen

Grandes hallazgos

Motivación

01

Se analizan los factores estratégicos que influyen en las empresas participantes a la hora de aplicar la Inteligencia Artificial. Asimismo, se revisan también las barreras que encuentran estas organizaciones a la hora de iniciar o intensificar el uso de la Inteligencia Artificial.

Conclusiones

Energía
Principales motivaciones

El 71% de las empresas participantes destaca la eficiencia y optimización de los procesos internos como la principal motivación en la adopción de la IA en las organizaciones. En segundo lugar, el 39% destaca como una motivación la toma de decisiones basada en datos y mejora de la calidad de estos datos.

Principales barreras

Uno de los principales obstáculos para el 42% de las organizaciones de la muestra, es la falta de talento que hay en el sector de perfiles especializados necesarios en el ámbito de la IA. Asimismo, el 32% de las empresas que han participado en el informe, afirma que debe mejorar la visión de las primeras líneas directivas y la cultura empresarial para la adopción de la IA dentro de las corporaciones. En tercer lugar, el 26% de las organizaciones afirma que la falta de un marco normativo estable es otra de las principales barreras a la hora de adoptar esta tecnología.

Aplicación

02

Se han evaluado los casos de uso de Inteligencia Artificial a lo largo de la cadena de valor de las empresas, identificando prioridades y madurez de adopción en las diferentes áreas de foco de la Inteligencia Artificial.

Conclusiones

Energía
Ámbito de foco de la IA dentro de la cadena de valor

Este apartado permite evaluar los casos de uso de Inteligencia Artificial del sector, identificando los casos de uso que están aplicando las empresas y hacer una comparativa con el global de las empresas de otros sectores. Las empresas del sector Energía centran sus esfuerzos en las operaciones específicas del sector, el área de riesgos y ciberseguridad, en el diseño de nuevos productos y servicios y en el área de IT.

Tipos de caso de uso de la IA

Los casos de uso donde las empresas van a centrar sus esfuerzos en las siguientes áreas: ESG; Estrategía; Identificación, Explotación, Extracción y Transporte de recursos energéticos; y en la distribución de la energía.

Sofisticación

03

Se ha analizado el grado de madurez de las compañías en función de la complejidad de las técnicas empleadas para captar datos y aplicar Inteligencia Artificial, así como la escala alcanzada en su adopción.

Conclusiones

Energía
Fuentes y tipos de datos

La mayor parte de los datos que capturan las empresas participantes son estructurados. Asimismo, 28% capta datos no estructurados, sobre todo, imágenes y voz. El 67% de las organizaciones participantes tiene la capacidad de captar datos en tiempo real.

Capacidad de la IA

En la mayoría de los casos de uso del sector la IA es capaz de analizar o extraer algún tipo de conclusión e identificar patrones. Sólo el 12% de las empresas participantes dispone de la capacidad de desarrollar o crear acciones utilizando la Inteligencia Artificial.

Escala de despliegue

En la totalidad de las empresas entrevistadas el grado de intervención humana alrededor de los modelos de IA es máximo. El sector tiene madurez en la implantación de casos de uso, sin embargo, la toma de decisión es responsabilidad del ser humano.

Habilitadores

04

Se trata de una serie de factores clave que deben ser tenidos en cuenta a la hora de utilizar la Inteligencia Artificial por parte de las compañías, analizando la visión estratégica de las empresas, las capacidades en cuanto al talento y los recursos disponibles, la innovación y la tecnología, y por último y no menos importante, la ética, la seguridad y la gestión del dato.

Conclusiones

Energía
Estrategia

El nivel de implantación de la estrategia de IA de las empresas energéticas aún tiene recorrido para llegar a un modelo centrado en la IA, sólo el 29% de las empresas participantes afirma que la alta dirección apuesta de manera firme por su adopción.

Organización e innovación

Transformar el capital humano y las formas de trabajar en torno a la IA es el máximo reto para evolucionar hacia una organización adaptada al uso de la IA.

Tecnología

Sólo un 23% ha explorado las posibilidades que ofrece desarrollar casos de uso en el metaverso y un 17% contempla el uso de tecnologías como el aprendizaje federado o la computación cuántica.

Ética, seguridad y gestión del dato

La gran mayoría de empresas del sector afirma que aún no tiene una visión clara del concepto de IA responsable integrada en el negocio, son muchas las que aún no han desarrollado protocolos para velar por la confidencialidad de los datos en el ciclo de vida de los modelos de IA.

Estrategia de IA
Organización e innovación
Tecnología
Ética, seguridad y gestión del dato

Agradecimientos

Desde Minsait queremos dar las gracias tanto a las organizaciones privadas y públicas que han participado en esta iniciativa, como a las personas que han dedicado su tiempo a entrevistarse con nuestro equipo.

Si tienes cualquier duda o pregunta sobre el informe, ponte en contacto con nosotros y nuestro equipo te atenderá a la mayor brevedad posible.

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Inteligencia Artificial

La periodista Arancha Morales (Tele 5) fue la encargada de presentar el evento.

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Luis Abril (Director General de Minsait)

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Evento de presentación del informe.

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Juan Carlos Rodríguez Manzaneque (Global Head of Markets and Verticals)

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Inteligencia Artificial

Natalia Clavero (Global Head of IA)

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Centralización y curación del dato clínico mediante IA en la gestión sanitaria

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El uso de la IA para la protección del medio ambiente

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Evento de presentación del informe.

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Optimización de la gestión del dato e incremento del valor del negocio con la IAGen

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La IA para comprender la planificación financiera de clientes

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Evento de presentación del informe.

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Mejora de la relación entre el ciudadano y la Administración Pública gracias a la IA

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Mesa debate / Implicaciones éticas, regulatorias y transformadoras de la IA

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Sebastian Bamonde (Global Head of Offering and Operations)

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Evento de presentación del informe.

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La IA para combatir el contenido multimedia “fake”

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La IA como palanca para generar conocimiento

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Inteligencia Artificial

Ponentes del evento de presentación

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Inteligencia Artificial

Evento de presentación del informe.

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