Guía de implementación de productos de IA: cinco insights clave para el año 2025

El campo de la inteligencia artificial está pasando de ser un tema candente a aplicaciones prácticas, y el desarrollo de productos de IA a gran escala se ha convertido en el foco de la competencia. El último informe sobre el estado de la IA, "Manual del Constructor", se centra en soluciones integrales para llevar los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.

El informe se basa en una investigación a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas con expertos en el campo de la IA, proporcionando una hoja de ruta táctica destinada a convertir las ventajas de la IA en una competitividad empresarial sostenible. A continuación se presentan las cinco principales conclusiones clave extraídas del informe:

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

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

Tendencia principal:

• Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en un enfoque clave
• Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están diseñando sistemas de IA capaces de ejecutar operaciones de múltiples pasos de forma autónoma.
• La arquitectura de múltiples modelos se ha convertido en una elección común para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios específicos.
• Los productos orientados al cliente utilizan un promedio de 2.8 modelos.

2. Evolución del modelo de precios de IA

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

Aunque muchas empresas todavía 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 correspondan mejor con el valor y la cantidad de uso que los clientes obtienen.

3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora

La IA no solo es un problema técnico, sino también un problema organizativo. Los mejores equipos están formando equipos multifuncionales compuestos por 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%
• La contratación de ingenieros de IA y aprendizaje automático tarda 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 falta de talento calificado.

4. Aumento significativo del presupuesto de IA

Las empresas que utilizan tecnología de IA están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D al campo de la IA, y para 2025, se espera que todas las empresas en diferentes rangos de ingresos muestren una tendencia de crecimiento sostenido. Esto refleja que la IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.

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

• Etapa temprana: los costos de recursos humanos representan el gasto principal
• Etapa madura: los costos de servicios en la nube, los costos de inferencia de modelos y los costos de cumplimiento regulatorio se convierten en los principales gastos

5. La escala de las aplicaciones de IA internas en las empresas se expande, pero su distribución no es uniforme

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 consolidadas enfrentan mayores desafíos para fomentar el uso de la IA por parte de los empleados.

Características de empresas con alta tasa de adopción:

• Más de la mitad de los empleados utilizan herramientas de IA
• Implementar AI en más de 7 escenarios internos de manera promedio
• 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 se vuelve maduro

Las encuestas muestran que, en la actualidad, los marcos de IA, bibliotecas y plataformas que se ejecutan en entornos de producción siguen siendo dispersos, pero están avanzando hacia la madurez. Las herramientas más utilizadas incluyen:

• Modelos de lenguaje grande: ChatGPT, Claude, GPT-4, etc.
• Modelos de código abierto: Llama, Mistral, etc.
• Marco de desarrollo: PyTorch, TensorFlow, etc.
• Servicios en la nube: AWS SageMaker, Google Vertex AI, etc.
• Bases de datos vectoriales: Pinecone, Weaviate, etc.
• Herramientas de MLOps: MLflow, Weights & Biases, etc.
• Asistente de código: GitHub Copilot, Tabnine, etc.

Este informe proporciona una guía estratégica integral para el desarrollo y la implementación de productos de IA, ayudando a las empresas a aprovechar las oportunidades en el rápido crecimiento del campo de la IA y lograr un crecimiento sostenible.