La inteligencia artificial entra en una nueva fase práctica: de la discusión candente a la implementación de productos

Con el constante desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, el enfoque de la industria ha pasado de la discusión teórica a la aplicación práctica. Construir productos de IA escalables se está convirtiendo en un área clave de competencia para las empresas. El último informe "Estado de la IA 2025" se centra en el ciclo de vida completo de los productos de IA, desde la concepción y el desarrollo hasta la operación a gran escala, proporcionando a las empresas una guía integral de implementación.

Este informe se basa en una profunda investigación realizada a 300 ejecutivos de empresas de software, combinando las perspectivas profesionales de los líderes en IA de la industria, y proporciona un mapa de acción estratégico sobre cómo las empresas pueden convertir la ventaja de la tecnología de IA en una competitividad sostenible.

A continuación se presentan las cinco principales percepciones extraídas del informe:

1. La estrategia de productos de IA entra en una nueva fase de madurez

En comparación con las empresas que solo integran funciones de IA en productos existentes, las empresas centradas en la IA superan a las demás en la velocidad de promoción de productos. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han alcanzado este nivel.

Tendencias principales: los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en el foco. Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están diseñando sistemas de IA que pueden representar la ejecución autónoma de tareas de múltiples pasos por parte de los usuarios.

Estrategia de implementación: las empresas adoptan comúnmente una arquitectura de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios de aplicación específicos. En los productos orientados al cliente, cada encuestado utiliza en promedio 2.8 modelos.

2. El modelo de precios de IA refleja características económicas únicas

La IA está cambiando la forma en que las empresas fijan los precios de sus productos y servicios. Las encuestas muestran que muchas empresas están adoptando un modelo de precios híbrido, que añade tarifas basadas en el uso sobre una tarifa de suscripción básica. Algunas empresas también están explorando modelos de precios completamente basados en el uso real o en los resultados del cliente.

Actualmente, muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, pero más del 37% de las empresas planean ajustar su estrategia de precios en el próximo año, para que los precios se alineen mejor con el valor que obtienen los clientes y el uso de las funciones de IA.

3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora

La IA no solo es un desafío técnico, sino también un desafío organizativo. Actualmente, los equipos líderes suelen formar equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.

Perspectivas futuras: La mayoría de las empresas espera que entre el 20% y el 30% del personal del equipo de ingeniería se enfoque en IA, y en las empresas de alto crecimiento, esta proporción puede alcanzar el 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un gran cuello de botella. El ciclo de contratación promedio para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días, siendo el más largo entre todos los puestos relacionados con la IA.

Existen discrepancias en el progreso de la contratación: el 54% de los encuestados indica que el progreso es lento, siendo la principal razón la falta de una reserva de talento calificado.

4. Aumento significativo del presupuesto de IA, impacto en la situación financiera de la empresa

Las empresas que adoptan tecnología AI están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D al campo de la IA, y para 2025, empresas de todos los tamaños de ingresos mostrarán una tendencia de crecimiento continuo. Este cambio estratégico destaca que la tecnología de IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.

A medida que se expande la escala de los productos de IA, la estructura de costos también cambia significativamente. En las etapas iniciales, los costos de recursos humanos representan el gasto principal, incluyendo reclutamiento, capacitación y costos de mejora de habilidades. Cuando el producto alcanza la madurez, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento ocuparán una proporción principal del gasto.

5. La escala de aplicaciones de IA internas en las empresas se expande, pero no de manera uniforme

A pesar de que la mayoría de las empresas encuestadas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza de manera regular. Las grandes empresas consolidadas enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.

Las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en un promedio de siete o más escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). En estos ámbitos, el aumento de la eficiencia laboral alcanza entre el 15% y el 30%.

El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente

Las investigaciones muestran que el marco tecnológico, las bibliotecas y las plataformas que se están ejecutando actualmente en entornos de producción siguen siendo diversos. Las herramientas principales incluyen:

• Procesamiento de datos: Pandas, NumPy, Apache Spark
• Marcos de aprendizaje automático: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Aprendizaje profundo: Transformers, JAX
• Servicios de modelo: MLflow, Kubeflow
• Base de datos de vectores: Pinecone, Weaviate
• Herramientas de desarrollo: GitHub Copilot, Replit
• Desarrollo de LLM: LangChain, LlamaIndex

Estas herramientas reflejan las elecciones reales de los desarrolladores en diferentes campos de aplicaciones de IA, proporcionando una referencia para las empresas que construyen productos de IA.