Transformación de la industria del software impulsada por la IA: Informe de práctica de implementación de inteligencia artificial 2025

La inteligencia artificial está pasando de ser un tema de moda a aplicaciones prácticas, y los productos de IA a gran escala se están convirtiendo en el nuevo foco de competencia. El informe sobre el estado de la IA 2025 "Manual del Constructor" se centra en la práctica de implementación, analizando en profundidad el plan completo para llevar los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.

Este informe, basado en una investigación a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas con expertos en el campo de la IA, proporciona una guía estratégica para transformar las ventajas de la IA generativa en una ventaja competitiva comercial sostenible. A continuación se presentan cinco hallazgos clave:

1. La estrategia de productos de IA entra en una fase de madurez

Las empresas nativas de IA lideran la velocidad de promoción de productos frente a aquellas que solo integran funciones de IA. El 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala clave y han validado la adecuación al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas que integran productos de IA han llegado a esta etapa.

Tendencias principales:

• Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten 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 ha convertido en una opción común para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios específicos.

2. Innovación en el modelo de precios de IA

La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de los productos. Muchas empresas están adoptando un modelo híbrido que combina una tarifa de suscripción básica y tarifas por uso. Algunas empresas están explorando precios completamente basados en el uso o en los resultados.

• El 37% de las empresas planean ajustar los precios durante el año para que se alineen mejor con el valor y el uso del cliente.
• Actualmente, todavía hay muchas empresas que ofrecen funciones de IA de forma gratuita, pero esta tendencia está cambiando.

3. La estrategia de talento en IA se convierte en una ventaja competitiva

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

• La mayoría de las empresas espera que los equipos de ingeniería se centren en la IA en un 20-30%, y este porcentaje llega al 37% para las empresas de alto crecimiento.
• La contratación de talento en IA sigue enfrentando desafíos, el ciclo promedio de contratación de ingenieros de IA/ML supera los 70 días.
• El 54% de los encuestados indica que el progreso en la contratación está rezagado, siendo la principal causa la falta de talento calificado.

4. Aumento significativo del presupuesto de IA

Las empresas están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D a la IA, y esta tendencia seguirá creciendo en 2025. La IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de productos.

A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos cambia:

• Temprano: el costo de recursos humanos ocupa la mayor parte
• Etapa de madurez: los servicios en la nube, la inferencia de modelos y los costos de cumplimiento se convierten en el gasto principal.

5. Expansión de aplicaciones de IA internas en las empresas, pero de manera desigual

La mayoría de las empresas ofrecen acceso a herramientas de IA internas al 70% de sus empleados, pero la utilización regular real solo representa la mitad. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para promover el uso de la IA.

Características de empresas con alta tasa de adopción:

• Desplegar IA en más de 7 escenarios internos
• Aplicaciones principales: Asistente de programación (77%), Generación de contenido (65%), Búsqueda de documentos (57%)
• La eficiencia en el trabajo en estos campos ha aumentado entre un 15% y un 30%

El ecosistema de herramientas de IA madura gradualmente

La investigación muestra que las herramientas de IA más utilizadas que funcionan en entornos de producción incluyen:

• Marco: PyTorch, TensorFlow
• Biblioteca: Hugging Face Transformers, LangChain
• Plataforma en la nube: AWS SageMaker, Azure ML
• Servicios de modelos: OpenAI, Anthropic
• Herramientas de monitoreo: Weights & Biases, MLflow

La IA está cambiando profundamente el panorama de la industria del software. Las empresas deben desarrollar estrategias integrales y planificar en múltiples dimensiones, desde el talento y la tecnología hasta los modelos de negocio, para poder ocupar una ventaja en esta transformación.