IA Generativa: McKinsey predice un 2023 transformador
A medida que las organizaciones implementan rápidamente herramientas de IA generativa, los profesionales esperan efectos significativos en sus sectores y fuerzas de trabajo, según la Encuesta Global McKinsey.
EYNG, 11/09/2023. La Encuesta Global McKinsey (McKinsey Global Survey) anual sobre el estado actual de la inteligencia artificial (IA) confirma el crecimiento explosivo de las herramientas de IA generativa (IAG).
Menos de un año después del debut de muchas de estas herramientas, un tercio de los encuestados por la consultora internacional McKinsey afirman que sus organizaciones están usando la IAG con regularidad en al menos una función empresarial.
En medio de los avances recientes, la IA ha dejado de ser un tema relegado a los empleados de tecnología para convertirse en un foco de atención de los líderes de las empresas: casi una cuarta parte de los ejecutivos de la C-suite encuestados dicen que están utilizando personalmente herramientas de IAG para el trabajo, y más de una cuarta parte de los encuestados de las empresas que usan IA afirman que la IAG ya está en las agendas de sus consejos de administración.
Es más, el 40% de los encuestados dice que sus organizaciones aumentarán su inversión en IA en general debido a los avances en la IA generativa. De otro lado, los resultados muestran que aún es pronto para gestionar los riesgos relacionados con la IA, ya que menos de la mitad de los encuestados afirman que sus organizaciones están mitigando incluso el riesgo que consideran más relevante: la imprecisión.
Las organizaciones que ya han incorporado capacidades de IA han sido las primeras en explorar el potencial de la IAG, y las que ven el mayor valor en las capacidades más tradicionales de IA –un grupo que denominamos empresas de alto rendimiento en IA– ya están superando a las demás en su adopción de herramientas de la IAG. Cabe señalar que McKinsey denomina «empresas de alto rendimiento en IA» a las compañías que, según los encuestados, invierten al menos el 20% de su Ebitda en la adopción de IA.
De otro lado, los encuestados prevén cambios significativos en su fuerza laboral debido a la disrupción que la IAG provocará en las empresas. En ese sentido, anticipan recortes de personal en ciertas áreas y grandes esfuerzos de recapacitación (reskilling) para abordar las cambiantes necesidades de talento. «Sin embargo, aunque el uso de IAG podría estimular la adopción de otras herramientas de IA, vemos pocos aumentos significativos en la adopción de estas tecnologías por parte de las organizaciones. El porcentaje de organizaciones que adoptan cualquier herramienta de IA se ha mantenido estable desde 2022, y la adopción sigue concentrada en un pequeño número de funciones empresariales», advierte McKinsey en su investigación.
1. Aún es pronto, pero el uso de la IAG ya está muy extendido
Los resultados de la encuesta, que se realizó sobre a mediados de abril de 2023, muestran que, a pesar de la incipiente disponibilidad pública de la IAG, la experimentación con las herramientas ya es relativamente común, y los encuestados esperan que las nuevas capacidades transformen sus sectores.
«La IAG ha captado el interés de la población empresarial: personas de todas las regiones, industrias y niveles de antigüedad están utilizando la IAG en el trabajo y fuera de él», señala McKinsey, destacando que el 79% de los encuestados dice haber tenido al menos alguna exposición a la IAG, ya sea en el trabajo o fuera de él, y que el 22% afirma que la usa regularmente en su propio trabajo.
De otro lado, un tercio de los encuestados dicen que sus organizaciones ya están usando regularmente la IAG en al menos una función. Es más, el 40% de los encuestados que informaron de la adopción de la IA en sus organizaciones afirman que sus empresas esperan invertir más en IA en general gracias a la IAG, mientras que el 28% dice que el uso de IAG ya está en la agenda de su consejo de administración.
Según la encuesta, las funciones empresariales que más utilizan estas nuevas herramientas son las mismas que aquellas en las que el uso de la IA es más común en general: marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, y operaciones de servicio, como atención al cliente y soporte administrativo. «Esto sugiere que las organizaciones están dedicando estas nuevas herramientas donde se encuentra el mayor valor. En nuestra investigación anterior, estas tres áreas, junto con la ingeniería de software, mostraban el potencial de aportar alrededor del 75 por ciento del valor anual total de los casos de uso de la IA generativa», explica McKinsey.
Altas expectativas en la IA
Según la encuesta de McKinsey, las expectativas sobre el impacto de la IA generativa son altas. Y es que las tres cuartas partes de los encuestados esperan que la IAG provoque un cambio significativo o disruptivo en la naturaleza de la competencia de su sector en los próximos tres años. Los encuestados que trabajan en las industrias de tecnología y servicios financieros son los más propensos a esperar un cambio disruptivo de la IAG.
«Nuestra investigación anterior muestra que, si bien es probable que todos los sectores experimenten algún grado de disrupción, el nivel de impacto puede variar. Es probable que las industrias que dependen en mayor medida del trabajo del conocimiento sufran más disrupciones y, potencialmente, obtengan más valor. Aunque nuestras estimaciones sugieren que las empresas tecnológicas, como era de esperar, están preparadas para ver el mayor impacto de la IAG –añadiendo un valor equivalente de aproximadamente el el 9% de los ingresos de la industria global–. Les siguen las industrias basadas en el conocimiento —como la banca (hasta el 5%), los productos farmacéuticos y médicos (también hasta el 5%) y la educación (hasta el 4%)— también podrían experimentar efectos significativos», explica McKinsey.
En cambio, agrega, las industrias basadas en la manufactura, como la aeroespacial, la automotriz y la electrónica avanzada, podrían experimentar efectos menos disruptivos. «Esto contrasta con el impacto de las oleadas tecnológicas anteriores que afectaron en mayor medida al sector manufacturero y se debe a las fortalezas de la IAG en las actividades basadas en el lenguaje, frente a las que requieren trabajo físico», señala la consultora internacional.
«Es increíble lo rápido que ha evolucionado la conversación sobre la IA generativa (IAG). Hace solo unos meses, la conversación en la C-suite era bastante rudimentaria, enfocada en tratar de entender qué era y ver qué era exageración frente a qué era realidad. Ahora, en apenas seis meses, los líderes empresariales están manteniendo conversaciones mucho más sofisticadas. Como podemos ver en los resultados de la encuesta, casi un tercio de las empresas están utilizando IAG en al menos una función empresarial. Esto subraya el grado en que las empresas entienden y aceptan que la IAG es viable en los negocios.
La siguiente pregunta será cómo las empresas darán el próximo paso y si la IAG seguirá el mismo patrón que observamos con la IA en general, donde la adopción se ha estancado en torno al 50% . De los datos se desprende que la promesa de la IAG está llevando a casi la mitad de las empresas que ya usan IA a planificar el aumento de sus inversiones en este rubro, impulsadas en parte por la comprensión de que se necesitan capacidades más amplias para aprovechar al máximo la IAG.
Para dar el siguiente paso, en el que la IAG puede pasar de experimento a motor de negocio y garantizar un fuerte retorno de la inversión, las empresas deben abordar una amplia gama de cuestiones. Entre ellas se incluyen identificar las oportunidades específicas de la IAG en la organización, cuál debería ser el modelo operativo y de gobernanza, cómo gestionar mejor a terceros (como los proveedores de nube y de grandes modelos de lenguaje), qué se necesita para gestionar la amplia gama de riesgos, comprender las implicaciones para las personas y la pila tecnológica, y tener claro cómo encontrar el equilibrio entre las ganancias a corto plazo y el desarrollo de las bases a largo plazo necesarias para escalar. Se trata de cuestiones complejas, pero son la clave para desbloquear las reservas de valor realmente importantes que existen».
Alex Singla, socio senior y líder global de QuantumBlack, AI by McKinsey
Las respuestas muestran que muchas organizaciones aún no abordan los riesgos potenciales de la IA generativa
Según la encuesta, pocas empresas parecen estar plenamente preparadas para el uso generalizado de la IAG, o para los riesgos empresariales que pueden traer estas herramientas. Solo el 21% de los encuestados que informaron de la adopción de la IA dicen que sus organizaciones han establecido políticas que regulan el uso por parte de los empleados de las tecnologías de la IAG en su trabajo.
Y cuando se preguntó específicamente sobre los riesgos de adoptar la IAG, pocos encuestados afirman que sus empresas estén mitigando el riesgo más citado de la IAG: la imprecisión. Los encuestados mencionan la imprecisión con más frecuencia que la ciberseguridad y el cumplimiento normativo, que fueron los riesgos más comunes de la IA en general en encuestas anteriores.
«Solo el 32% dice que está mitigando la imprecisión, un porcentaje menor que el 38% que dice que mitiga los riesgos de ciberseguridad. Curiosamente, esta cifra es significativamente inferior al porcentaje de encuestados que reportaron mitigar la ciberseguridad relacionada con la IA el año pasado (51%). En general, como hemos visto en años anteriores, la mayoría de los encuestados afirman que sus organizaciones no están abordando los riesgos relacionados con la IA», advierte McKinsey.
Existe una amplia conciencia sobre los riesgos asociados a la IA generativa (IAG). Pero, al mismo tiempo, la ansiedad y el miedo imperantes dificultan que los líderes aborden los riesgos de manera eficaz. Como muestra nuestra última encuesta, solo un poco más del 20 por ciento de las empresas tienen políticas de riesgo para la IAG. Esas políticas tienden a centrarse en proteger la información privada de la empresa, como datos, conocimientos y otros tipos de propiedad intelectual. Son fundamentales, pero hemos descubierto que muchos de estos riesgos pueden abordarse realizando cambios en la arquitectura tecnológica de la empresa que reflejen las políticas establecidas.
La verdadera trampa, sin embargo, es que las empresas miran el riesgo de manera demasiado limitada. Existe una gama significativa de riesgos –sociales, humanitarios, de sostenibilidad– a los que las empresas también deben prestar atención. De hecho, es más probable que las consecuencias imprevistas de la IAG creen problemas para el mundo que los escenarios catastrofistas que algunas personas propugnan. Las empresas que están abordando la IAG de manera más constructiva están experimentando con ella y usándola al tiempo que cuentan con un proceso estructurado para identificar y abordar estos riesgos más amplios. Están poniendo en marcha usuarios beta y equipos específicos que piensan en cómo las aplicaciones de IAG pueden descarrilar para anticipar mejor algunas de esas consecuencias. También están trabajando con los mejores y más creativos profesionales del negocio para definir los mejores resultados, tanto para la organización como para la sociedad en general. La comprensión deliberada, estructurada y holística de la naturaleza de los nuevos riesgos –y oportunidades– que surgen es crucial para el crecimiento responsable y productivo de la IA generativa.
Alexander Sukharevsky, socio senior y líder global de QuantumBlack, IA by McKinsey
2. Las empresas líderes ya llevan ventaja con la IAG
Los resultados de la encuesta muestran que las empresas de alto rendimiento en IA —es decir, aquellas en las que los encuestados dicen que al menos el 20% de las ganancias antes de intereses e impuestos (earnings before interest and taxes, o EBIT) en 2022 fueron atribuibles al uso de la IA— apuestan por la inteligencia artificial, tanto con IAG como con capacidades más tradicionales de IA.
Al respecto, McKinsey señala que estas organizaciones que obtienen un valor significativo de la IA ya están utilizando la IAG en más funciones empresariales que otras organizaciones, especialmente en el desarrollo de productos y servicios y en la gestión de riesgos y de la cadena de suministro.
«Cuando se analizan todas las capacidades de IA —incluidas las capacidades de aprendizaje automático más tradicionales, la automatización de procesos robóticos y los chatbots—, las organizaciones de alto rendimiento en IA también son mucho más propensas que otras a utilizar la IA en el desarrollo de productos y servicios, para usos como la optimización del ciclo de desarrollo de productos, agregando nuevas características a los productos existentes y creando nuevos productos basados en IA. Estas organizaciones también utilizan la IA con más frecuencia que otras en el modelado de riesgos y para usos dentro de recursos humanos, como la gestión del rendimiento y la optimización del diseño de la organización y el despliegue de la fuerza laboral», explica la consultora global.
Las empresas de alto rendimiento en IA son mucho más propensas que otras a utilizar la IA en el desarrollo de productos y servicios.
McKinsey destaca que otra diferencia entre las empresas de alto rendimiento y las que no lo son, es que los esfuerzos en IAG de laslas primeras están menos orientados a la reducción de costos, que es una de las prioridades principales en otras organizaciones. En ese sentido, explica que los encuestados de empresas de alto rendimiento en IA son dos veces más propensos que los demás a afirmar que el principal objetivo de sus organizaciones para la IAG es crear negocios o fuentes de ingresos completamente nuevos, y son los más propensos a citar el aumento del valor de las ofertas existentes a través de nuevas funciones basadas en IA.
«Como hemos visto en años anteriores, las organizaciones de alto rendimiento invierten mucho más que otras en IA: los encuestados de las organizaciones de alto rendimiento en IA son cinco veces más propensos que otros a decir que gastan más del 20% de sus presupuestos digitales en IA. También utilizan las capacidades de IA de manera más amplia en toda la organización», señala McKinsey.
Asimismo, resalta que los encuestados de las empresas de alto rendimiento son mucho más propensos que otros a decir que sus organizaciones han adoptado la IA en cuatro o más funciones empresariales y que han incorporado una mayor cantidad de capacidades de IA. Por ejemplo, los encuestados de las empresas de alto rendimiento reportan con mayor frecuencia haber integrado gráficas de conocimiento en al menos un producto o proceso de función empresarial, además de IAG y capacidades de lenguaje natural relacionadas.
«Si bien las empresas de alto rendimiento en IA no son inmunes a los desafíos de capturar el valor de la IA, los resultados sugieren que las dificultades a las que se enfrentan reflejan su relativa madurez en IA, mientras que otros luchan con los elementos más fundacionales y estratégicos de su adopción. Los encuestados de las empresas de alto rendimiento en IA señalan con más frecuencia los modelos y las herramientas, como la supervisión del rendimiento del modelo en producción y el reentrenamiento de los modelos según sea necesario a lo largo del tiempo, como su principal reto. En comparación, otros encuestados citan cuestiones de estrategia, como establecer una visión de IA claramente definida que esté vinculada al valor empresarial o encontrar recursos suficientes», señala McKinsey.
De otro lado, los hallazgos de la encuesta ofrecen más pruebas de que ni siquiera las empresas de alto rendimiento han dominado las mejores prácticas en relación con la adopción de la IA, como los enfoques de operaciones de aprendizaje automático (machine-learning-operations, o MLOps), aunque es mucho más probable que lo hagan. Por ejemplo, solo el 35% de los encuestados de las empresas de alto rendimiento en IA afirman que, siempre que es posible, sus organizaciones ensamblan los componentes existentes en lugar de reinventarlos, pero esa proporción es mucho mayor que el 19% de los encuestados de otras organizaciones que dicen tener esa práctica.
«Es posible que se necesiten muchas tecnologías y prácticas de MLOps especializadas para adoptar algunos de los casos de uso más transformadores que pueden ofrecer las aplicaciones de IAG, y hacerlo de la manera más segura posible. Las operaciones con modelos en vivo son una de esas áreas, en las que los sistemas de monitoreo y la configuración de alertas instantáneas para permitir una resolución rápida de problemas pueden mantener bajo control los sistemas de IAG. Las empresas de alto rendimiento se destacan en este aspecto, pero tienen margen para crecer: una cuarta parte de los encuestados de estas organizaciones dicen que todo su sistema está monitoreado y equipado con alertas instantáneas, en comparación con sólo el 12% de los demás encuestados.
«Durante los últimos seis años, en los que hemos llevado a cabo nuestra investigación global anual sobre IA, una conclusión consistente es que las empresas de alto rendimiento tienen una visión amplia de lo que se necesita para tener éxito. Son particularmente fuertes en mantenerse enfocadas en el valor y, luego, reconfigurar la organización para capturar ese valor. Este patrón también es claro cuando se observa cómo trabajan las empresas de alto rendimiento con la IA generativa (IAG).
Por ejemplo, en cuanto a la estrategia, los líderes de nuestro análisis están determinando dónde se encuentran las oportunidades de alto valor de la IA en sus ámbitos empresariales. Resulta revelador que no lo estén haciendo solo para la IAG. Por muy entusiasmados que estemos con las nuevas y deslumbrantes aplicaciones de la IAG, mucho más de la mitad del valor potencial para las empresas procede de las aplicaciones de IA que no usan IA generativa. Están manteniendo la disciplina a la hora de considerar toda la gama de oportunidades de la IA en función de su valor potencial.
Este enfoque se extiende a todas las áreas de capacidad. En tecnología y datos, por ejemplo, las empresas de alto rendimiento se centran en las capacidades necesarias para capturar el valor que han identificado. Esto incluye capacidades para permitir que grandes modelos de lenguaje se entrenen con datos específicos de la empresa y del sector. Están evaluando y probando las eficiencias y la velocidad que permite el consumo de los servicios de IA existentes (lo que llamamos el enfoque de «tomador» o “taker”). También están desarrollando capacidades para crear una ventaja competitiva, por ejemplo, ajustando modelos y entrenándolos para usar sus propios datos patentados (lo que llamamos el enfoque del “moldeador” o “shaper”).
Bryce Hall, socio adjunto de McKinsey
3. Las necesidades de talento relacionadas con la IA cambian, y se espera que los efectos de la IA en la fuerza laboral sean sustanciales
Los resultados de nuestra última encuesta de McKinsey muestran cambios en los puestos que las organizaciones están ocupando para apoyar sus ambiciones de IA. Según el estudio, en el último año, las organizaciones que usaban IA contrataron con mayor frecuencia a ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos de IA, todas ellas funciones que los encuestados reportaron haber contratado en la encuesta anterior.
No obstante, un porcentaje mucho menor de encuestados afirma haber contratado ingenieros de software relacionados con la IA –la función más contratada el año pasado– que en la encuesta anterior (el 28% en la última encuesta, frente al 39%). Recientemente han surgido puestos en «ingeniería rápida» o de instrucciones (prompt engineering), ya que la necesidad de ese conjunto de habilidades aumenta junto con la adopción de la IAG, con un 7% de los encuestados cuyas organizaciones han adoptado la IA informando de esas contrataciones en el último año.
Los resultados sugieren que la contratación para puestos relacionados con la IA aún es un reto, pero se ha vuelto algo más fácil en el último año, lo que podría reflejar la avalancha de despidos en las empresas de tecnología desde finales de 2022 hasta la primera mitad de 2023. Porcentajes más pequeños de entrevistados que en la encuesta anterior reportan dificultades para contratar a científicos de datos de IA, ingenieros de datos y especialistas en visualización de datos, aunque las respuestas sugieren que contratar ingenieros de aprendizaje automático y propietarios de productos de IA sigue siendo tan difícil como el año pasado.
De cara a los próximos tres años, los encuestados predicen que la adopción de la IA remodelará muchos puestos en la fuerza laboral. En general, esperan que más empleados sean re capacitados (reskilled) que desvinculados. Casi cuatro de cada diez encuestados que informan de la adopción de la IA prevén que más del 20% de la fuerza laboral de sus empresas se reconvertirá, mientras que el 8% de los encuestados dice que el tamaño de su fuerza laboral se reducirá en más de un 20%.
Si se analiza específicamente el impacto previsto de la IA generativa, las operaciones de servicio son la única función en la que la mayoría de los encuestados esperan ver una disminución del tamaño de la fuerza laboral en sus organizaciones.
«En general, este hallazgo se alinea con lo que sugieren nuestros estudios recientes: aunque la aparición de la IAG aumentó nuestra estimación del porcentaje de actividades de los trabajadores que podrían automatizarse (entre el 60 y 70%, frente al 50%), esto no se traduce necesariamente en la automatización de una función completa»; explica McKinsey.
Se espera que las empresas de alto rendimiento en IA lleven a cabo niveles de recapacitación mucho más altos que el resto de las empresas. Los encuestados de estas organizaciones son tres veces más propensos que otros a afirmar que sus organizaciones volverán a capacitar a más del 30% de su fuerza laboral en los próximos tres años como resultado de la adopción de la IA.
«Estamos en las primeras etapas de la IA generativa (IAG) y las empresas ya anticipan un impacto significativo en el talento, desde la apertura de nuevas oportunidades laborales y la transformación de la forma en que se realiza el trabajo hasta la introducción de categorías laborales completamente nuevas, como la ingeniería rápida (prompt engineering). Uno de los beneficios de la IA generativa es que puede ayudar a casi todos en su trabajo, y este es también su mayor reto.
Esta escala difiere de la IA tradicional, que afectó a una porción bastante pequeña –aunque no por ello menos importante– de la fuerza laboral con profundas habilidades en áreas técnicas como el aprendizaje automático, la ciencia de datos o la robótica. Dadas las capacidades altamente especializadas requeridas, el talento de IA siempre parecía escaso. Nuestra encuesta pone de manifiesto que la contratación para estas funciones sigue siendo un desafío. La IAG, por el contrario, seguirá necesitando personas altamente cualificadas para construir grandes modelos de lenguaje y entrenar modelos generativos, pero los usuarios pueden ser casi cualquiera y no necesitarán títulos en ciencia de datos o experiencia en aprendizaje automático para ser eficaces. La analogía es similar al paso de los ordenadores centrales — grandes máquinas operadas por expertos altamente técnicos— a los ordenadores personales, que cualquiera puede usar. Se trata de un cambio revolucionario en términos de cómo las personas pueden usar la tecnología como herramienta de poder.
Esta visión de la IAG como herramienta se refleja en nuestra encuesta. En la mayoría de los casos, las empresas ven la IAG como una herramienta para aumentar las actividades humanas, no necesariamente para reemplazarlas. Hasta ahora, estamos viendo principalmente empresas que se están decantando por la IAG, centrándose en áreas pragmáticas donde las vías para mejorar el crecimiento o la productividad de primera línea son más claras. Los ejemplos incluyen el uso de herramientas de IAG para ayudar a modernizar el código heredado o acelerar el tiempo de investigación y descubrimiento en las ciencias. Todavía estamos arañando la superficie de estas capacidades de aumento y podemos anticipar que su uso se acelerará».
Lareina Yee, socia sénior y presidente del Consejo de Tecnología de McKinsey
Con todas las miradas puestas en la IAG, la adopción y el impacto de la IA se mantienen estables
Si bien el uso de herramientas de IA generativa se está extendiendo rápidamente, los datos de la encuesta no muestran que estas herramientas más nuevas estén impulsando la adopción general de la IA en las organizaciones.
El porcentaje de organizaciones que han adoptado la IA en general se mantiene estable, al menos por el momento, con un 55% de los encuestados que afirman que sus organizaciones han adoptado la IA. Menos de un tercio de los encuestados continúan diciendo que sus organizaciones han adoptado la IA en más de una función empresarial, lo que sugiere que el uso de la IA sigue teniendo un alcance limitado. El desarrollo de productos y servicios y las operaciones de servicio siguen siendo las dos funciones empresariales en las que los encuestados reportan con mayor frecuencia la adopción de la IA, como sucedió en las cuatro encuestas anteriores. Y, en general, sólo el 23% de los encuestados afirman que al menos el 5% del EBIT de sus organizaciones el año pasado se atribuyó al uso de la IA —prácticamente igual que en la encuesta anterior—, lo que sugiere que hay mucho más margen para capturar valor.
«Las organizaciones continúan viendo beneficios en las áreas de negocio en las que utilizan la IA y planean aumentar la inversión en los próximos años. Vemos que la mayoría de los encuestados reportan aumentos de ingresos relacionados con la IA dentro de cada función empresarial que la utiliza. Y de cara al futuro, más de dos tercios esperan que sus organizaciones aumenten su inversión en IA en los próximos tres años», explica McKinsey.
Hemos enfatizado la importancia de la IA generativa (IAG) –y con razón, dado su potencial revolucionario–, pero esta encuesta es un buen recordatorio de que hay mucho valor en el mundo de la IA en general. De hecho, algunas de nuestras otras investigaciones indican que la IA no generativa tiene incluso más potencial de valor que la IAG. Los casos de uso en áreas como las mejoras de la precisión de los pronósticos, la optimización de las redes logísticas y la oferta de recomendaciones sobre el siguiente producto a comprar, pueden generar valor para las empresas que sepan aprovechar la promesa de la IA en general.
Si bien la adopción general de IA se mantiene estable en alrededor del 55 por ciento, más de dos tercios de los encuestados dicen que sus empresas planean aumentar sus inversiones en IA. Y seguimos viendo un conjunto de empresas de alto rendimiento en IA que están construyendo los cimientos y las capacidades que les permiten generar valor. Una forma de interpretar esto es que “los ricos se están volviendo más ricos” cuando se trata de extraer valor de la IA. Queremos ver si el gran interés por la IAG abre la puerta a una mayor adopción general de la IA en el futuro.
Michael Chui, socio del Instituto Global McKinsey
Acerca de la investigación
La encuesta en línea se realizó del 11 al 21 de abril de 2023 y obtuvo respuestas de 1,684 participantes que representan la gama completa de regiones, sectores, tamaños de empresa, especialidades funcionales y cargos. De esos encuestados, 913 dijeron que sus organizaciones habían adoptado la IA en al menos una función y se les formularon preguntas sobre el uso de la IA de sus organizaciones. Para ajustar las diferencias en los índices de respuesta, los datos se ponderan en función de la contribución del país de cada encuestado al PIB mundial.
Este artículo fue publicado inicialmente en la página de McKinsey.
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