La IA generativa está actuando como un catalizador para la expansión de la IA en la empresa
- Tendencias y mercado
El 29% de las organizaciones han implementado y están utilizando GenAI, siendo su uso integrado en aplicaciones existentes el método más extendido. El principal obstáculo para la adopción de la IA es la dificultad para estimar y demostrar el valor de los proyectos, por delante de la escasez de talento o las dificultades técnicas.
La inteligencia artificial generativa (GenAI) es el tipo de solución de IA más utilizada en las organizaciones, según una nueva encuesta de Gartner. Concretamente, el 29% de los encuestados dijeron que han implementado y están utilizando GenAI, lo que convierte a GenAI en la solución de IA implementada con más frecuencia.
La encuesta también encontró que el uso de GenAI integrado en aplicaciones existentes (como Copilot for 365 de Microsoft o Adobe Firefly) es la mejor manera de cumplir con los casos de uso de IA generativa, con el 34% de los encuestados diciendo que este es su método principal de uso de GenAI. Se descubrió que esto era más común que otras opciones, como la personalización de los modelos de GenAI con ingeniería rápida (25%), el entrenamiento o el ajuste de modelos de GenAI a medida (21%) o el uso de herramientas independientes de GenAI, como ChatGPT o Gemini (19%).
"GenAI está actuando como un catalizador para la expansión de la IA en la empresa", señala Leinar Ramos, analista director sénior de Gartner. "Esto crea una ventana de oportunidad para los líderes de IA, pero también una prueba sobre si serán capaces de capitalizar este momento y ofrecer valor a escala".
El principal obstáculo para la adopción de la IA, según informó el 49% de los participantes en la encuesta, es la dificultad para estimar y demostrar el valor de los proyectos de IA. Este problema supera otras barreras, como la escasez de talento, las dificultades técnicas, los problemas relacionados con los datos, la falta de alineación empresarial y la confianza en la IA.
"El valor del negocio sigue siendo un desafío para las organizaciones cuando se trata de IA", apunta Ramos. "A medida que las organizaciones escalan la IA, deben considerar el coste total de propiedad de sus proyectos, así como el amplio espectro de beneficios más allá de la mejora de la productividad".
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