Según el último informe de Gartner, los resultados de la implementación de inteligencia artificial (IA) en la infraestructura de TI de las empresas están muy por debajo de las expectativas del mercado. De los 782 directivos de infraestructura y operaciones (I&O) encuestados, solo el 28% afirmó que sus proyectos de IA han logrado un retorno de inversión (ROI) total.
El estudio indica que uno de cada cinco proyectos de IA en el ámbito de I&O termina en fracaso. Además, el 57% de los encuestados admite haber experimentado al menos un fallo al intentar aplicar la IA en sus respectivas áreas.
Melanie Freeze, directora de investigación de Gartner, señala que la causa principal del fracaso de muchos proyectos de IA radica en las expectativas poco realistas de las empresas. "Las organizaciones suelen creer que la IA puede automatizar tareas complejas, reducir costes o resolver problemas operativos crónicos de forma inmediata. Cuando la realidad no cumple con esas expectativas, la confianza disminuye y los proyectos se estancan", explica.
El núcleo del fracaso en los proyectos
La investigación de Gartner revela que los casos de fracaso en IA dentro de I&O se concentran mayoritariamente en la autorreparación, la infraestructura de autogestión y la gestión de flujos de trabajo basados en agentes. Freeze añade que ese 20% de tasa de fracaso se debe, en gran medida, a objetivos demasiado ambiciosos o a una definición imprecisa del alcance. Si la IA no logra integrarse de manera fluida con los procesos operativos centrales de la empresa, está condenada a no generar beneficios reales.
La brecha de talento técnico es otro obstáculo significativo. Entre los encuestados que han sufrido reveses, el 38% atribuye el problema a la persistente falta de competencias especializadas, mientras que el mismo porcentaje señala que la baja calidad de los datos o su limitada disponibilidad son factores directos del fracaso.
A pesar de los mediocres resultados generales, se han logrado avances en áreas donde la tecnología es más madura. Los datos muestran que el 53% de los líderes de I&O han tenido éxito al aplicar IA generativa en la gestión de servicios de TI (ITSM) y en las operaciones en la nube.
Actualmente, la financiación de los proyectos de IA sigue siendo un reto. Freeze observa que muchos de estos proyectos dependen de la financiación aislada de departamentos específicos. A medida que el gasto en infraestructura de IA continúa aumentando, los directores ejecutivos (CEO) y financieros (CFO) deberán asumir un rol más activo en la aprobación de grandes inversiones y en el establecimiento de criterios de financiación.
Estos hallazgos reflejan la dificultad generalizada que enfrentan las empresas para justificar el gasto en IA. Una encuesta realizada en febrero a casi 6.000 ejecutivos en EE. UU., Reino Unido, Alemania y Australia reveló que, aunque el 69% de las empresas ya utiliza algún tipo de IA, más del 80% de los encuestados no ha notado un impacto significativo en el empleo o la productividad. Ante la creciente presión de los consejos de administración por demostrar rentabilidad, muchos directores de sistemas (CIO) se enfrentan al riesgo de recortes o congelación de presupuestos si sus proyectos no alcanzan los objetivos previstos durante el primer semestre del año.
