El sector de energía y recursos naturales adopta IA para la automatización y el análisis predictivo.

¿Cuál es el nivel de madurez en la adopción de la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia artificial generativa (Gen AI) en las operaciones financieras del sector de la energía y los recursos naturales? ¿Cómo se comparan los avances de este sector con otras industrias?

La publicación de KPMG Global AI in Finance - Energía, Recursos Naturales e Industria Química recopila las respuestas de 488 directores y ejecutivos financieros del sector de la energía, los recursos naturales y los productos químicos.

Este año, las empresas están utilizando IA en todas las áreas financieras. Los departamentos de contabilidad y planificación financiera son los que más avanzan en el uso de esta tecnología para beneficiarse del procesamiento de datos y la obtención inmediata de información.

En los sectores de energía, recursos naturales y productos químicos, el 30% de las empresas ya adoptan IA, en tanto que un 13% utiliza IA generativa de forma parcial o extensiva, y se espera que estas cifras aumenten al 83% y al 56% respectivamente en los próximos tres años.

Para identificar la madurez de las organizaciones en la adopción de IA y Gen AI en sus áreas financieras, KPMG desarrolló el marco de madurez de IA , que clasificó a las empresas de este sector en tres niveles:

Chart 01
Chart 02
Chart 03

Con un 23% de los encuestados clasificados como líderes, el sector de la energía, los recursos naturales y los productos químicos está avanzando a buen ritmo en la adopción de IA en sus finanzas, quedando empatado con el sector de tecnología, medios y telecomunicaciones.

La tendencia es que la inversión en IA siga aumentando en todos los sectores. Las empresas de energía, recursos naturales y productos químicos destinan el 8,5% de su presupuesto de TI a tecnología, y se espera que ese porcentaje aumente al 13,7% en tres años.

Cuando se trata del retorno de la inversión (ROI), la mayoría de las empresas dicen que su tecnología cumple o supera las expectativas. En este sector, el retorno de la inversión en IA alcanzó el 28%.

Inteligencia artificial y Gen AI en finanzas: barreras y recomendaciones

Todos los sectores que participan en la encuesta enfrentan barreras y desafíos similares a la hora de adoptar la IA en sus finanzas. Entre los mayores desafíos para el sector energético se encuentran:

KPMG!
54 %
Seguridad y privacidad de datos
KPMG!
52 %
Falta de habilidades técnicas y conocimientos en IA
KPMG!
49 %
Dificultades en la recopilación de datos relevantes y consistentes

Los líderes de la industria abordan estos desafíos centrándose principalmente en el desarrollo de principios y directrices corporativas para el uso responsable de la IA (72%), y la creación de procesos digitales para mantenerse al día con los cambios regulatorios (52%).

Al analizar los conocimientos vertidos en este estudio, las empresas del sector de energía, recursos naturales y productos químicos pueden comprender las principales estrategias para utilizar IA e IA generativa, y así superar los desafíos tecnológicos.







KPMG Global AI in Finance Report:
Recorte ENR e Industria Química



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