Las empresas están empezando a ampliar la IA generativa en toda la empresa

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Los modelos más grandes y centros de datos más grandes, las iniciativas de IA empresariales y soberanas, y la eficiencia y capacidades del software, son las áreas de oportunidad que podrían permitir que el mercado de hardware y software de IA se acerque a una industria de un billón de dólares en los próximos tres años.

Se espera que el mercado de hardware y software relacionado con la IA crezca entre un 40% y un 55% anual, alcanzando entre 780.000 millones y 990.000 millones de dólares en 2027, según un estudio publicado por Bain & Company. Tres áreas de oportunidad: modelos más grandes y centros de datos más grandes, iniciativas de IA empresariales y soberanas, y eficiencia y capacidades del software, podrían permitir que el mercado de hardware y software de IA se acerque a una industria de un billón de dólares en los próximos tres años.

“Las empresas están dejando atrás la fase de experimentación y están empezando a ampliar la IA generativa en toda la empresa. A medida que lo hagan, los CIO deberán mantener soluciones de IA de nivel de producción que permitan a las empresas adaptarse a un panorama que cambia rápidamente. En esencia, necesitan adoptar un enfoque de ‘IA en todas partes’”, explica David Crawford, presidente de la práctica de Tecnología Global de Bain.

La IA generativa en el desarrollo de software

La llegada de la IA generativa ha agregado presión sobre las empresas de desarrollo de software para demostrar una mayor eficiencia. La IA generativa parece ahorrar entre el 10% y el 15% del tiempo total de ingeniería de software, según la encuesta de Bain. Sin embargo, la mayoría de las empresas no están aprovechando al máximo estos ahorros.

“Si se implementa correctamente, la IA generativa puede generar ganancias de eficiencia del 30 % o más”, afirma Roy Singh, director global de la práctica de análisis avanzado de Bain. “Es posible utilizar la IA generativa para lograr mejoras significativas en el desarrollo de software, pero requiere esfuerzos que van más allá de la introducción de asistentes de codificación. Cuando se trata de la implementación de la IA, los equipos de ingeniería deben impulsar la eficiencia de extremo a extremo incorporando otras técnicas avanzadas, como el análisis estático, y abarcando todo el ciclo de vida del desarrollo de software, incluida la gestión de productos, la refactorización, las revisiones de código, las pruebas y la gestión de compilación y lanzamiento”.

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