- Solo el 31% de las empresas dice tener una visibilidad adecuada del software de IA, en comparación con el 36% de la visibilidad general de TI.
- La IA es complicada de rastrear porque es una capa que se encuentra en las categorías existentes.
- Los líderes de TI también están bajo presión para demostrar el retorno de la inversión en IA
Los nuevos datos publicados en el informe State of ITAM de Flexera revelan que solo el 31% de las empresas tienen una visibilidad adecuada de su software de IA, un área de gasto en TI que continúa creciendo a medida que evolucionan nuevos casos de uso y modelos.
Se produce cuando casi tres de cada cinco (59%) revelan que el gasto desperdiciado en IA ha aumentado durante el año pasado, y se culpa a pilas de software cada vez más complejas por una disminución general de la visibilidad.
Flexera descubrió que la visibilidad total de los activos de TI se ha reducido al 36% (sólo marginalmente por delante de la visibilidad de la IA) gracias a SaaS complejo e interconectado, la nube pública y los entornos híbridos.
La visibilidad de la pila de TI está empeorando, en lugar de mejorar
Según el informe, los profesionales de ITAM ahora dedican la mayor parte de su tiempo a optimizar el software (32%), pero la respuesta de auditoría (22%) también ocupa una cantidad significativa de su tiempo.
En cuanto a la IA, Flexera cree que es difícil de rastrear porque no ocupa una categoría propia. En cambio, los modelos, agentes y plataformas se encuentran en múltiples sistemas como una capa adicional.
“Lo que estamos viendo es un patrón familiar de rápida adopción seguido de una lucha por la visibilidad y el control, a medida que aumentan los costos”, escribió Becky Trevino, directora de productos.
Pero, irónicamente, Flexera también descubrió que la IA promete automatizar algunas tareas del ITAM, incluido el procesamiento de contratos de software, órdenes de compra, licencias y renovaciones.
Con los profesionales de TI bajo más presión para demostrar el retorno de la inversión en IA, los próximos pasos van más allá de identificar qué herramientas de IA se utilizan, cómo se utilizan, cuánto cuestan y a qué datos acceden.
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