El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa en los últimos años marca un momento crucial para la industria tecnológica y ha captado la atención de los ejecutivos de empresas de todo el mundo. Reconocida como una fuerza potencialmente transformadora, la IA generativa está preparada para inyectar hasta 4 billones de dólares en la economía mundial, una suma equiparable al gasto anual actual en TI. Sin embargo, navegar por la senda que permita aprovechar este potencial y garantizar un retorno de la inversión (ROI) tangible para las empresas está plagado de incertidumbres.
Hay empresas a la vanguardia, explorando activamente aplicaciones de IA generativa como la visualización de datos, el resumen de correos electrónicos y la creación avanzada de contenidos. No obstante, se espera que los efectos transformadores de la IA generativa en las operaciones empresariales se desarrollen gradualmente. El camino hacia un retorno de la inversión significativo requerirá probablemente importantes inversiones iniciales, y la transformación y los beneficios reales se harán evidentes con el tiempo.
Uno de los principales obstáculos a los que se enfrentan los primeros usuarios es la limitada disponibilidad de capacidad de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que se traduce en un aumento de los costes. Nvidia, uno de los principales proveedores de GPU, tiene problemas de suministro, mientras que las empresas que están ampliando su infraestructura se enfrentan a fuertes gastos de capital. Además, las startups que se aventuran en la IA generativa se enfrentan a elevados gastos de capacitación, lo que empuja a algunas a retirarse prematuramente en busca de sostenibilidad.
A pesar de estos obstáculos, el sector tecnológico parece preparado para fuertes inversiones. Los “siete magníficos” gigantes tecnológicos (Apple Inc.
Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta Platforms, Alibaba y Tencent), con sus reservas combinadas de efectivo que superan los 180.000 millones de dólares, están bien equipados para adentrarse en la IA generativa. No obstante, esta era de innovación viene acompañada de trastornos en todo el sector, como despidos y reajustes presupuestarios, a medida que las empresas se adaptan a la ola de la IA generativa.
La trayectoria hacia el ROI empresarial implica aprovechar el silicio existente de forma más eficiente y desarrollar modelos racionalizados. Una estrategia prometedora para las empresas consiste en centrarse en modelos de dominio específico entrenados en conjuntos de datos más limitados y pertinentes para sus retos específicos, en lugar de en modelos básicos expansivos que abarquen toda Internet. El objetivo de este enfoque es gestionar los costes de forma eficaz al tiempo que se garantiza la aplicabilidad y pertinencia de los modelos.
Es probable que la evolución comercial de la IA generativa refleje la del aprendizaje automático, anunciando el auge de los mercados que ofrecen modelos básicos comerciales y de código abierto. Estos modelos refinados y específicos de cada ámbito prometen una mayor accesibilidad y rentabilidad para las empresas.
Un hito importante en el camino de la IA genérica será su integración sin fisuras en las aplicaciones y servicios empresariales existentes. Compañías líderes como Microsoft y SAP ya están incorporando funcionalidades de IA generativa a sus productos, facilitando su adopción sin esfuerzo por parte de las empresas y sin necesidad de una formación exhaustiva de los modelos.
Aunque la IA generativa encierra un potencial extraordinario para la transformación empresarial y el retorno de la inversión, el camino está plagado de retos. Las empresas deben navegar por las complejidades de los costes de capacidad de la GPU, concentrarse en la creación de modelos eficientes y especializados y aprovechar el floreciente ecosistema de aplicaciones y servicios mejorados de IA generativa. A medida que el sector avance y establezca las mejores prácticas, prevemos la aparición de un panorama de IA generativa más sostenible y accesible, que ofrecerá ventajas tangibles a las empresas de todo el espectro.
