Tendencias de desarrollo de la industria de la inteligencia artificial: de la discusión conceptual a la aplicación práctica

Con el continuo avance de la tecnología de inteligencia artificial, el enfoque de la industria ha cambiado de la discusión teórica a la aplicación práctica. Cómo desarrollar y operar productos de IA a gran escala se está convirtiendo en la clave de la competencia entre empresas. El último informe sobre el estado de la IA, "Manual del Constructor", analiza en profundidad el conjunto completo de soluciones desde la concepción hasta la operación a gran escala de productos de IA.

Este informe se basa en los resultados de una encuesta a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, proporcionando a las empresas una guía estratégica destinada a ayudar a los equipos a convertir las ventajas de la IA generativa en una competitividad comercial sostenible.

El informe resume cinco áreas clave que tendrán un impacto significativo en el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA:

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

En comparación con las empresas que solo integran IA en sus productos existentes, las empresas centradas en IA pueden llevar 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 la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han llegado a esta etapa.

Tendencias actuales principales:

• Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en un enfoque clave
• Aproximadamente el 80% de los desarrolladores nativos de IA están trabajando en sistemas de flujo de trabajo de agentes inteligentes.
• Las empresas generalmente adoptan arquitecturas de múltiples modelos, utilizando un promedio de 2.8 modelos por producto orientado al cliente.

2. Evolución del modelo de precios de IA

La IA está cambiando la forma en que las empresas establecen los precios de sus productos y servicios. Muchas compañías están adoptando un modelo de precios híbrido, que combina una tarifa de suscripción básica y cobros basados en el uso. Algunas empresas están explorando modelos de precios completamente basados en la cantidad real utilizada o en los resultados obtenidos por los clientes.

A pesar de que muchas empresas aún ofrecen funciones de IA de forma gratuita, el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que los precios se acerquen más al valor y al uso del cliente.

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

La IA no solo es un problema técnico, sino también un problema organizativo. Los equipos de élite están formando grupos multifuncionales que incluyen ingenieros de IA, ingenieros de 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%
• El ciclo de contratación de ingenieros de IA y aprendizaje automático es el más largo, con un promedio de más de 70 días.
• El 54% de los encuestados indicó que el proceso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la escasez de talento calificado.

4. Presupuesto de IA aumentado significativamente

Las empresas que adoptan tecnología AI están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D al campo de la AI, y para 2025, las empresas de todos los rangos de ingresos mostrarán una tendencia de crecimiento sostenido. Esto refleja que la AI 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 también está cambiando:

• Etapa temprana: el costo de recursos humanos domina
• Etapa madura: Aumento de la proporción de costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento.

5. La aplicación interna de IA en las empresas se expande, pero su distribución es desigual

A pesar de que la mayoría de las empresas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a alrededor del 70% de sus empleados, solo aproximadamente la mitad las utiliza de manera regular. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA por parte de los empleados.

Características de las 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 aumenta entre un 15% y un 30%

Desarrollo del ecosistema de herramientas de IA

Aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo bastante disperso, está avanzando hacia la madurez. Las encuestas muestran que las principales herramientas utilizadas por las empresas en entornos de producción incluyen:

• Servicios en la nube: AWS, Azure, GCP
• Marco de desarrollo: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Servicios de modelos: OpenAI, Anthropic, Cohere
• Plataforma MLOps: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases
• Base de datos vectorial: Pinecone, Weaviate, Milvus
• Herramientas de monitoreo: Arize AI, WhyLabs, Fiddler

Este informe proporciona una valiosa referencia para la implementación estratégica de las empresas en el campo de la IA, ayudando a las empresas a aprovechar las oportunidades en el rápido mercado de la IA y mejorar su competitividad.