Las empresas están adoptando IA generativa a un ritmo inusualmente rápido. Ahora viene la parte complicada: ganar dinero con estas grandes inversiones.
Ésa es la principal conclusión de una nueva encuesta del mundo empresarial realizada por una consultora baño & Compañía.
Encuestó a 200 empresas estadounidenses con al menos 5 millones de dólares en ingresos. La mitad eran empresas de tecnología, mientras que el resto se distribuía entre el comercio minorista y bienes de consumo, la manufactura, la atención médica y los servicios financieros. Aquí están los aspectos más destacados:
- El 85% de las empresas dijo adoptar AI era una de las cinco prioridades principales. El 12% mencionó la tecnología como su principal prioridad. Sólo el 1% dijo que no era una prioridad.
- La generación de lenguaje y la codificación de software son las dos aplicaciones de IA más comunes en todo tipo de empresas.
- Las empresas informaron que gastaron 5 millones de dólares al año en IA generativa, en promedio.
- Una quinta parte de los encuestados dijo que gasta más de 50 millones de dólares al año en IA generativa.
- El gasto anual promedio en IA generativa para empresas con más de 5 mil millones de dólares en ingresos fue de 13,1 millones de dólares.
- Las empresas con ingresos anuales de 500 millones de dólares o menos gastaron un promedio de 1,6 millones de dólares al año en esta tecnología.
La gran pregunta sobre el retorno de la inversión
En su mayor parte, las empresas dijeron a Bain que la IA generativa cumplió o superó sus expectativas. Sin embargo, también dijeron que el argumento comercial para una inversión significativa en IA no está claro.
Es una pregunta crucial que aún deben responder los gigantes de la IA, como NVIDIA, Microsoft, OpenAI y Google. Estos gigantes tecnológicos están apostando por un uso intensivo de la IA en el futuro, pero sus clientes deben encontrar valor en estos nuevos servicios para que el auge continúe.
A pesar de la prisa inicial por adoptar la IA generativa, sólo el 11% de las empresas encuestadas por Bain tenían una visión clara de cómo utilizarían la IA generativa y cómo agregaría valor.
Eso podría ser una cuestión de visión, talento o podría ser un problema con las herramientas mismas. Aunque la mayoría de los encuestados informaron que la tecnología de inteligencia artificial que probaron cumplió con sus expectativas, una minoría significativa encontró que las herramientas no cumplieron con las expectativas.
Las principales preocupaciones
En la encuesta de Bain, las preocupaciones sobre la calidad de los resultados de la IA generativa están relacionadas con Preocupaciones por la privacidad y la seguridad de los datos. como problemas que impiden que las empresas avancen más rápido para adoptar la tecnología.
También hay una falta de experiencia interna. En comparación con una encuesta similar que Bain realizó el año pasado, la experiencia es una preocupación creciente, mientras que el rendimiento y la seguridad son preocupaciones menguantes.
Gene Rapoport, que lidera las iniciativas de IA generativa para la práctica de capital privado de Bain, dijo que los directores ejecutivos deben asumir una mayor responsabilidad en la implementación de las herramientas de IA. Esto se debe en parte a que la mayoría de las empresas esperan que la IA generativa impulse los ingresos y aumente la productividad y la eficiencia de los empleados que ya tienen, pero muchas menos tienen una comprensión completa de cómo sucederá eso.
Bajar los costes
Quienes están en las trincheras construyendo herramientas de inteligencia artificial pueden estar menos preocupados, citando el poder de la tecnología subyacente y el camino seguido por avances tecnológicos pasados.
“Existe un ciclo natural en el que se invierte en nueva tecnología y luego se espera obtener beneficios”, dijo Oren Etzioni, inversor en IA y profesor emérito de la Universidad de Washington en Seattle. “Soy muy optimista sobre el retorno de la inversión”.
El ROI puede y debe mejorar de dos maneras, enfatizó. Una contribución observable a los ingresos es una, pero la reducción de los costos es otra.
“Como campo, los informáticos son muy buenos para reducir los costos. Incluso en los 19 meses desde que comenzó, se ha documentado que el costo por consulta ha disminuido significativamente y la capacitación se está volviendo más eficiente”, dijo Etzioni.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, se hizo eco de esta urgencia en su discurso de apertura de Computex en Taiwán a principios de este mes, denunciando la “inflación de la computación”, en la que los costos de computación crecen más rápido de lo que mejora el rendimiento del modelo de IA.
“Esto, por supuesto, no puede continuar”, afirmó.
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