La IA se ha ido más allá de la experimentación para convertirse en una parte central de las operaciones comerciales, pero persisten los desafíos de implementación.
Investigaciones de Análisis de Zogbya nombre de Probar aimuestra que la mayoría de las organizaciones se han graduado de probar las aguas de IA hasta el buceo en cabeza de los sistemas listos para la producción. A pesar de este progreso, las empresas todavía están lidiando con desafíos básicos en torno a la calidad de los datos, la seguridad y capacitando efectivamente sus modelos.
Mirando los números, es bastante revelador. El 68% de las organizaciones ahora tienen soluciones de IA personalizadas en funcionamiento en producción. Las empresas están poniendo su dinero donde está su boca, con un 81% gastando al menos un millón anual en iniciativas de inteligencia artificial. Alrededor de una trimestre invierten más de 10 millones cada año, lo que demuestra que nos hemos movido mucho más allá de la fase de «experimentar» en un compromiso de IA serio a largo plazo.
Este cambio también está remodelando las estructuras de liderazgo. El 86% de las organizaciones han designado a alguien para liderar sus esfuerzos de IA, generalmente con un título de ‘director de IA’ o similar. Estos líderes de IA ahora son casi tan influyentes como los CEO cuando se trata de establecer una estrategia con el 43.3% de las compañías que dicen que el CEO llama a los disparos de IA, mientras que el 42% otorga esa responsabilidad a su jefe de IA.
Pero el viaje de despliegue de IA no es todo una navegación sin problemas. Más de la mitad de los líderes empresariales admiten que la capacitación y los modelos de IA ajustados han sido más difíciles de lo que esperaban. Los problemas de datos siguen apareciendo, causando dolores de cabeza con calidad, disponibilidad, derechos de autory validación del modelo, suberminando cuán efectivos pueden ser estos sistemas de IA. Casi el 70% de las organizaciones informan tener al menos un proyecto de IA detrás del horario, siendo los problemas de datos el principal culpable.
A medida que las empresas se sienten más cómodas con la IA, están encontrando nuevas formas de usarla. Si bien los chatbots y los asistentes virtuales siguen siendo populares (adopción del 55%), más aplicaciones técnicas están ganando terreno.
El desarrollo de software ahora supera la lista al 54%, junto con el análisis predictivo para el pronóstico y la detección de fraude al 52%. Esto sugiere que las empresas se están moviendo más allá de las llamativas aplicaciones orientadas al cliente hacia el uso de IA para mejorar las operaciones centrales. Las aplicaciones de marketing, una vez que la puerta de enlace para muchas iniciativas de implementación de IA, recibe menos atención en estos días.
Cuando se trata de los modelos de IA en sí, hay un fuerte enfoque en la IA generativa, con el 57% de las organizaciones lo convierten en una prioridad. Sin embargo, muchos están adoptando un enfoque equilibrado, combinando estos modelos más nuevos con técnicas tradicionales de aprendizaje automático.
Google Géminis y Openai’s GPT-4 Sin embargo, son los modelos de idiomas grandes más utilizados. Veterano, Tirary Llama también están haciendo fuertes exhibiciones. La mayoría de las empresas usan dos o tres LLM diferentes, lo que sugiere que un enfoque de múltiples modelos se está convirtiendo en una práctica estándar.
Quizás lo más interesante es el cambio en el que las empresas ejecutan su implementación de IA. Mientras que casi nueve de cada diez organizaciones Utilice servicios en la nube Para al menos parte de su infraestructura de IA, existe una tendencia creciente hacia devolver las cosas a la casa.
Dos tercios de los líderes empresariales ahora creen que las implementaciones sin nubes ofrecen una mejor seguridad y eficiencia. Como resultado, el 67% planea trasladar sus datos de capacitación de IA a entornos locales o híbridos, buscando un mayor control sobre sus activos digitales. La soberanía de los datos es la principal prioridad para el 83% de los encuestados al implementar sistemas de IA.
Los líderes empresariales parecen confiar en su Gobierno de IA Las capacidades con alrededor del 90% afirman que están administrando efectivamente la política de IA, pueden configurar las barandillas necesarias y pueden rastrear su linaje de datos. Sin embargo, esta confianza contrasta con los desafíos prácticos que causan retrasos en los proyectos.
Los problemas con el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y la validación continúan siendo obstáculos. Esto sugiere una brecha potencial entre la confianza de los ejecutivos en su marcos de gobierno y la realidad cotidiana de la gestión de datos. Escasez de talento y las dificultades de integración con los sistemas existentes también se citan frecuentemente razones para demoras.
Los días de la experimentación de IA están detrás de nosotros y ahora es una parte fundamental de cómo operan las empresas. Las organizaciones están invirtiendo mucho, remodelando sus estructuras de liderazgo y encontrando nuevas formas de despliegue de IA en sus operaciones.
Sin embargo, a medida que crecen las ambiciones, también lo hacen los desafíos de poner estos planes en acción. El viaje del piloto a la producción ha expuesto problemas fundamentales en la preparación de datos e infraestructura. El cambio resultante hacia soluciones locales e híbridas muestra un nuevo nivel de madurez, con organizaciones que priorizan el control, la seguridad y la gobernanza.
A medida que la implementación de IA acelera, garantizar la transparencia, la trazabilidad y la confianza no es solo un objetivo sino una necesidad de éxito. La confianza es real, pero también lo es la precaución.
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