Nueva etapa en el desarrollo de la industria de la IA: de la discusión teórica a la implementación práctica

El campo de la inteligencia artificial está experimentando una transformación significativa, pasando de la discusión teórica a la aplicación práctica. Cómo crear productos de IA escalables se ha convertido en el núcleo de la competencia empresarial. El último informe sobre el estado de la IA, "Manual del Constructor", analiza en profundidad el conjunto completo de soluciones para llevar los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala, proporcionando a las empresas valiosas orientaciones tácticas.

Este informe se basa en los resultados de una encuesta a 300 ejecutivos de empresas de software y, junto con entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, extrae cinco ideas clave:

1. La estrategia de productos de IA entra en una etapa madura

En comparación con las empresas que solo integran la IA en sus productos existentes, las empresas centradas en la IA llevan sus productos al mercado más rápidamente. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado su ajuste al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han llegado a esa etapa.

Tendencia principal:

• Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se han convertido en el centro de atención, casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están posicionándose en este campo.
• La arquitectura de múltiples modelos se convierte en un consenso para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a las diferentes necesidades de los escenarios.

2. La evolución del modelo de precios de IA

La IA está cambiando la forma en que las empresas fijan los precios de sus productos. Muchas compañías están adoptando un modelo de precios híbrido, añadiendo tarifas por uso sobre una tarifa de suscripción básica. Algunas empresas también están explorando modelos de precios completamente basados en el uso real o en los resultados de los clientes.

Aunque actualmente muchas empresas aún ofrecen funciones de IA de forma gratuita, el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios el próximo año para que se alinee mejor con el valor y la cantidad de uso que obtienen los clientes.

3. La estrategia de talento se convierte en una diferencia clave

La IA no es solo un problema técnico, sino también un problema organizativo. Los equipos de élite están formando grupos multifuncionales que incluyen ingenieros de IA, expertos en aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.

Perspectivas futuras:

• La mayoría de las empresas espera que entre el 20% y el 30% del personal del equipo de ingeniería se enfoque en la IA.
• La proporción de empresas de alto crecimiento podría alcanzar el 37%
• La contratación de talento sigue siendo un obstáculo, el tiempo promedio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días
• El 54% de los encuestados indicó que el progreso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.

4. El presupuesto de IA crece significativamente

Las empresas están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D al ámbito de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento sostenido en empresas de todos los rangos de ingresos para 2025. Esto resalta la posición central de la tecnología de IA en la estrategia de productos.

A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos también está cambiando:

• Etapa temprana: los costos de recursos humanos dominan, incluidos reclutamiento, capacitación, etc.
• Etapa madura: los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y cumplimiento regulatorio representan el gasto principal

5. La expansión de las aplicaciones de IA internas en las empresas, pero de forma desigual

Aunque la mayoría de las empresas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza de manera regular. Las empresas más grandes y con estructuras más maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.

Características de las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA):

• Promedio de más de 7 implementaciones de IA en escenarios internos
• Aplicaciones principales: asistente de programación (77%), generación de contenido (65%), búsqueda de documentos (57%)
• La eficiencia en estos campos ha aumentado entre un 15% y un 30%

El ecosistema de herramientas de IA se está volviendo cada vez más maduro

El informe también investigó los marcos técnicos, bibliotecas y plataformas que se ejecutan en el entorno de producción. Aunque el ecosistema de herramientas sigue siendo bastante disperso, está avanzando hacia la madurez. Las herramientas más utilizadas incluyen diversos marcos, bibliotecas, servicios en la nube y plataformas de desarrollo.

En general, la industria de la IA está pasando rápidamente de la discusión teórica a la implementación práctica. Las empresas necesitan hacer ajustes en su estrategia de productos, modelos de precios, formación de talento, asignación de recursos y aplicaciones internas para mantener su competitividad en esta revolución de la IA.