Para fines de 2025, un 30 por ciento de proyectos de IA generativa serán abandonados luego de las pruebas de concepto por la pobre calidad de los datos
Al menos un 30% de los proyectos de IA generativa será abandonados luego de pruebas de concepto para el final de 2025 debido a la pobre calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costos que escalan o porque el valor de negocio no queda claro, según pronóstico de la consultora Gartner.
Durante el reciente Gartner Data & Analytics Summit en Sidney (Australia), Rita Sallam, analista de la firma, dijo: “Luego de la alta expectación del año pasado, los ejecutivos están impacientes por ver retornos de las inversiones en IA generativa, pero las organizaciones están luchando por probar y ver el valor. Mientras que el alcance de las iniciativas se expande, el peso financiero del desarrollo y despliegue de los modelos de IA generativa se siente cada vez más”.
Un gran desafío para las organizaciones surge en la justificación de una inversión sustancial en la inversión en IA generativa para el incremento de la productividad, lo que puede ser difícil de traducir en beneficios financieros, de acuerdo con Gartner. Muchas organizaciones están aprovechando la IA generativa para transformar sus modelos de negocios y crear nuevas oportunidades. Sin embargo, estos despliegues vienen con costos significativos que van de los cinco a los 20 millones de dólares.
“Desafortunadamente, no hay una sola talla para que dé para todos con la IA generativa, y los costos no son tan predecibles como con otras tecnologías”, dijo Sallam. “Lo que se gasta, los casos de uso en los que se invierte y la aproximación de despliegue que puedan tomar, todo eso determina los costos. Sean un disruptor del mercado que quiera infundir la IA en todo lugar, o si tiene un foco más conservador en incremento de productividad o extensión de los procesos existentes, cada uno tiene diferentes niveles de costo, riesgo, variabilidad e impacto estratégico”.
Más allá de la ambición de la IA, la investigación de Gartner indica que la IA generativa requiere una alta tolerancia por criterios indirectos de inversión financiera futura versus un retorno inmediato de inversión (ROI). Históricamente, muchos CFO no se sienten cómodos invirtiendo hoy por valor indirecto a futuro. Esta renuencia puede sesgar la asignación de inversión hacia resultados tácticos versus resultados estratégicos.
Viendo el valor de negocio
Los primeros en adoptar estas soluciones a lo largo de las industrias y los negocios de procesos están reportando un espectro de mejoras de negocios que varían según el caso de uso, el tipo de trabajo y el nivel de habilidades del trabajador. De acuerdo con una encuesta reciente de Gartner, el 15.8% de los consultados reportó un incremento en las ganancias, un 15.2% ahorros en costos, y un 22.6% una mejora en el promedio de productividad.
“Esta data sirve como una referencia valiosa para determinar el valor de negocio derivado la innovación de los modelos de negocios de IA generativa”, dijo Sallam. “Pero es importante reconocer los cambios en la estimación de valor, pues los beneficios son específicos para cada empresa, caso de uso, rol y fuerza de trabajo. Comunmente, el impacto puede no ser inmediatamente evidente y puede materializarse en el tiempo. Sin embargo, esta demora no disminuye los beneficios potenciales”.
Calculando el impacto de negocio
Al analizar el valor de negocio y el costo total de la innovación de modelos de negocios de la IA generativa, las organizaciones pueden establecer el retorno de inversión directo y el futuro impacto en el valor, según Gartner. Esto sirve como una herramienta crucial para tomar decisiones de inversión informadas sobre la innovación de los modelos de negocios de IA generativa.
“Si los resultados de negocios alcanzan o exceden las expectativas, esto representa una oportunidad para expandir inversiones escalando la innovación de la IA generativa y su uso a lo largo de una base de usuarios más grandes, o implementándola en divisiones de negocios adicionales”, dijo Sallam. “Sin embargo, si no cumplen las expectativas, puede ser necesario explorer escenarios de innovación alternativos. Estas perspectivas pueden ayudar a las organizaciones a designar estratégicamente recursos y determinar el camino más efectivo hacia adelante”.
Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Desarrollo de software: empresarial, corporativo y técnico para la competitividad, BPM (Business Process Modelling), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Ciberseguridad, VR (Realidad Virtual) y AR (Realidad aumentada), Automatización, Programmability. Drones: aplicabilidad productiva y comercial, Generative AI, SaaS (Software as a service) en el marco de la transformación digital. Software para Comunicaciones Unificadas: para equipos de trabajo, centrales virtuales, tele impresión y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de septiembre.
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