Según un estudio realizado por la Gartner Para finales de 2023, en Estados Unidos, Alemania y el Reino Unido, el 29 % de las empresas utilizarán IA generativa, lo que la convierte en la familia de IA más ampliamente implementada hasta la fecha. Esto supera a tecnologías mucho más antiguas, como algoritmos de optimización, motores de reglas, procesamiento de lenguaje y otros tipos de aprendizaje automático.

No es de extrañar que las 644 empresas encuestadas estén adoptando una mayor aproximación a la IA generativa integrándola en aplicaciones existentes (por ejemplo, a través de Copilot for 365 de Microsoft o Firefly de Adobe). Este es el caso del 29% de ellas, mientras que el 25% de ellas se centra en la ingeniería rápida (a través de técnicas como RAG). “GenAI actúa como catalizador para la expansión de la IA en la empresa”, subraya Lainar Ramos, analista principal de la firma de investigación. “Esto crea una ventana de oportunidad para los líderes de IA, pero también un caso de prueba. Tendrán que demostrar su capacidad para aprovechar este momento y ofrecer valor a gran escala”.

“Invertir en fundaciones que seguirán siendo relevantes”

Precisamente, esta cuestión de estimar el valor que aporta la IA generativa sigue siendo la primera barrera para su adopción, citada por el 49% de las empresas encuestadas. Este factor inhibidor se sitúa por delante de la escasez de habilidades (42%), la falta de confianza en la tecnología (40%) o la insuficiencia de datos disponibles (39%). “A medida que las organizaciones desarrollan la IA, deben tener en cuenta el coste total de propiedad de sus aplicaciones, así como la amplia gama de beneficios que van más allá de la mera mejora de la productividad”, continúa Lainar Ramos.

Según Gartner, las empresas más avanzadas en cuanto a despliegue de su estrategia de IA (menos del 10% del total) son aquellas que han comprendido la importancia de implementar los fundamentos: un equilibrio entre capacidades centralizadas y descentralizadas, un enfoque en la ingeniería de proyectos de IA, una inversión en la formación de toda la organización y atención a los riesgos del modelo. “Las organizaciones de IA maduras invierten en bases que seguirán siendo relevantes independientemente de lo que ocurra mañana en el mundo de la IA, y que les permitirán evolucionar sus despliegues de forma eficiente y segura”, continúa el analista de Gartner. Capacidades que también son esenciales para asegurar la transición a la producción de experimentos. Según la firma de investigación, menos de una de cada dos iniciativas de IA (48%) cruzan actualmente este hito y la transición del prototipo a la aplicación de producción tarda una media de 8 meses.