IBM Global AI Adoption Index 2023
Autor(es):
Morning Consult
| IBM Corporation
Editor: Washington, D.C. : Morning Consult 11/2023Descripción: 71 p. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual) Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en líneaTema(s): Inteligencia Artificial

























Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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CDO
El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital.
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Colección digital | Acceso libre online | 1000020177996 |
El informe señala que, en los últimos años, la adopción de la inteligencia artificial (IA) se ha mantenido estable en las grandes organizaciones a nivel global. La facilidad de uso de las herramientas de IA y la necesidad de reducir costes y automatizar procesos están impulsando su adopción. Aproximadamente la mitad de las empresas que están desplegando o explorando activamente la tecnología han acelerado su despliegue o sus inversiones entre 2022 y 2023.
La encuesta que fundamenta el estudio se realizó en noviembre de 2023 usando una muestra representativa de 2.342 profesionales de TI en organizaciones con más de 1.000 empleados en Australia, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, Singapur, Corea del Sur, España, Emiratos Árabes Unidos, Reino Unido, Estados Unidos y LATAM (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú).
Según el informe, el 28% de las empresas españolas de más 1.000 empleados afirma haber implementado activamente la inteligencia artificial en su negocio. Otro 51% está explorando o experimentando con la tecnología, pero aún no ha desplegado sus modelos. Los principales obstáculos que impiden el despliegue entre las empresas españolas son la falta de plataformas para desarrollar modelos de IA (24%), la falta de capacidad para gobernar los modelos de IA (22%) y la excesiva complejidad de los datos (19%).
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