• El ciclo del hype de la IA
  
• Modelos de IA en el Mundo Actual
  • Modelos de IA de código abierto
  • Modelos de IA como servicio
  • IA lista para usar
• Estrategias para maximizar el ROI en proyectos de IA
• Próximas tendencias: Mantener el ROI en un panorama de IA en continua evolución    

La Inteligencia Artificial (IA) está en boca de todos. El mundo tecnológico está lleno de grandes promesas y visiones de futuro asombrosas. ¿Pero cuánto de esto es realidad y cuánto es mero hype?

Forbes arroja luz con un dato sorprendente: el 85.4% de los proyectos de IA no logran retorno de la inversión. Con solo el 14.6% de las empresas a nivel mundial desplegando iniciativas de IA, la brecha entre expectativa y realidad es sustancial.

Sin embargo, la importancia del ROI en los proyectos de IA no puede ser subestimada. Para las empresas, las inversiones en IA no son solo acerca de adoptar tecnología. Se trata de lograr resultados tangibles, generación de valor y creación de una ventaja competitiva.

De nuevo, mencionar que solo el 14.6% de los proyectos de IA lleguen a término y sean utilizados cuenta una historia. La mayoría permanecen en fases experimentales o no logran entregar un verdadero valor a la organización.

Aprovechar el potencial de la IA para el éxito empresarial no es solo adoptar la tecnología. Se trata de implementarla de forma efectiva, alinear la estrategia y asegurarse de que estos proyectos de inteligencia artificial generen un retorno positivo de la inversión.

El desafío es evidente: pasar del hype a un verdadero ROI en proyectos de IA. Y el viaje, aunque a veces desalentador, es crucial para lograr el éxito.

El ciclo del hype de la IA

El recorrido con la IA suele ser una montaña rusa de emociones para muchas empresas. Inicialmente, suele haber un inmenso entusiasmo. Se hacen grandes promesas y las expectativas se disparan.

Sin embargo, como muchas tecnologías emergentes, la IA tiene su propio ciclo de hype. Muchos proyectos comienzan con expectativas infladas, solo para estrellarse a continuación con la dura realidad. Aquí es donde comienza el periodo denominado «valle de desilusión».

En esta fase muchos proyectos de IA fracasan. Las razones varían, pero a menudo se derivan de una falta de comprensión de la IA como tecnología.

La IA no es solo una herramienta; es un ecosistema. Reconocer el ciclo de vida completo de la inteligencia artificial es clave. No es una simple solución para conectar y usar, sino que se trata de un viaje transformador.

Tener las habilidades adecuadas dentro de la empresa o en tu ecosistema de socios es fundamental para aprovechar el viaje y conseguir ROI en proyectos de IA. Para aprovechar esta tecnología, se requiere experiencia, estrategia y visión de futuro. Además, la gestión del cambio se vuelve vital. Bien utilizada, IA ofrece nuevos conocimientos, métodos y desafíos.

¿Está tu negocio preparado para absorber y actuar sobre estos conocimientos?

El objetivo está claro: superar el hype. Pasar de experimentos en laboratorio a soluciones de IA integradas en tus procesos empresariales. La comprensión, la preparación y el compromiso son tus claves para navegar con éxito por el ciclo del hype de la IA.

Modelos de IA en el Mundo Actual

En un panorama digital en constante evolución, los modelos de IA adoptan diversas formas, satisfaciendo las diferentes necesidades empresariales. De entre ellos, destacan tres modelos: soluciones listas para usar, modelo como servicio (MaaS por sus siglas en inglés) y modelos de código abierto.

Las soluciones de IA listas para usar ofrecen a las empresas herramientas ya preparadas. Suelen ser más rápidas de implementar y atienden necesidades empresariales genéricas. Piensa en ellas como herramientas que sirven para todos, rápidas, pero no necesariamente únicas.

El modelo como servicio o MaaS, por otro lado, es más personalizado. Las empresas pueden acceder a funcionalidades específicas de IA sin el peso de desarrollarlas. Ofrece un equilibrio entre personalización y comodidad.

Los Modelos de IA de código abierto amplían los límites. Están dirigidos a empresas dispuestas a invertir en verdaderos proyectos de desarrollo de IA, ofreciendo la máxima flexibilidad. Con el código abierto, la personalización es ilimitada, pero exige las habilidades técnicas adecuadas.

Saber qué modelo de esta tecnología se adapta mejor puede marcar la diferencia entre una mera adopción de la inteligencia artificial y una integración transformadora que asegure ROI en los proyectos de IA.

Modelos de IA de código abierto

Los modelos de IA de código abierto representan la frontera del desarrollo de IA. Estos modelos, disponibles para el público de forma gratuita, pueden ser adaptados, refinados y ajustados para satisfacer requisitos empresariales únicos.

Empoderan a las empresas para crear soluciones distintas mientras promueven la colaboración y el intercambio de conocimientos en la comunidad de IA.

Ventajas

• Personalización: Los modelos de código abierto pueden adaptarse para satisfacer necesidades empresariales específicas.
• Propiedad intelectual: Las empresas conservan los derechos de propiedad intelectual de sus modificaciones.
• Seguridad y control regulatorio: Garantiza el cumplimiento ya que las empresas pueden modificar medidas de seguridad según sus necesidades.

Desventajas

• Costes más elevados: La inversión inicial puede ser alta debido a los requisitos de desarrollo y formación.
• Habilidades especializadas: Se requiere experiencia en IA y aprendizaje automático para una implementación efectiva.
• Consumo de tiempo: Los modelos a menudo requieren más tiempo para entrenar y optimizar para tareas específicas.

Ejemplos

• Meta Llama 2: Un brillante ejemplo del potencial de la IA de código abierto. Llama 2, desarrollado por Meta, ha revolucionado la forma en que las máquinas entienden el lenguaje humano. Su naturaleza abierta significa que las empresas pueden adaptarlo para tareas de lenguaje específicas. Aunque originalmente fue concebido como un modelo de IA comoservicio, recientemente se ha convertido en código abierto.

En definitiva, aunque los modelos de IA de código abierto presentan su propio conjunto de desafíos, su flexibilidad y adaptabilidad sin paralelo ofrecen a las empresas un camino hacia una verdadera transformación impulsada por la IA.

Modelos de IA como servicio

En el ámbito de la IA, «a la carta” o como servicio hace referencia al acceso a las capacidades de la IA sin necesidad de infraestructura o desarrollo internos.

Al igual que los servicios en la nube, los MaaS de IA proporcionan a las empresas funcionalidades específicas de IA según sus necesidades, eliminando la necesidad de un despliegue de IA a gran escala en las instalaciones.

Ventajas

• Rentable: MaaS suele tener un precio basado en el consumo, lo que lo hace más rentable para muchas empresas.
• Despliegue rápido: Con modelos preconstruidos, la implementación es más rápida que empezar desde cero con modelos de código abierto.
• Eficiencia de recursos: MaaS requiere menos recursos, ya que el trabajo pesado de formación y desarrollo de modelos ya está hecho.
• Enfoque personalizado: Aunque no es totalmente a medida como trabajar con código abierto, MaaS ofrece una ruta acelerada para personalizar las funcionalidades de IA para tareas específicas.

Desventajas

• Limitaciones de propiedad intelectual: Las empresas no suelen poseer los derechos de propiedad intelectual de las soluciones MaaS.
• Preocupación por los datos: El uso de MaaS significa que los datos a menudo salen del control de la organización, lo que potencialmente plantea desafíos regulatorios y de seguridad.

Ejemplos

• GPT-3.5 y 4 de OpenAI: modelos lingüísticos avanzados disponibles bajo demanda, que facilitan tareas como la generación de texto, el resumen, etc.
• ERNIE de Baidu: un modelo preentrenado para diversas tareas de PLN, es otro ejemplo estelar de las ofertas MaaS.
• DALL-E de OpenAI: un modelo bajo demanda capaz de generar imágenes únicas a partir de descripciones textuales.

En resumen, los modelos de IA como servicio ofrecen a las empresas un término medio: más personalización que las soluciones estándar, pero sin las complejidades del desarrollo de modelos de código abierto a gran escala.

IA lista para usar

Las soluciones de IA estándar o listas para usar son herramientas o software de IA preempaquetados y diseñados para su uso inmediato. Proporcionan funcionalidades listas para usar, lo que las hace adecuadas para empresas que buscan una integración rápida de la IA sin las complejidades del desarrollo personalizado.

Ventajas

• Rentables: Al ser soluciones prefabricadas, suelen tener un coste inferior en comparación con los modelos de IA a medida.
• Ejecución rápida: Listas para desplegarse inmediatamente, presumen de rápidas velocidades de ejecución, lo que permite a las empresas integrar la IA sin demora.
• Facilidad de uso: A menudo diseñados para la simplicidad, requieren un conocimiento técnico mínimo, lo que los hace accesibles a un público más amplio.

Desventajas

• Diferenciación limitada: Al estar diseñados para el consumo masivo, ofrecen menos espacio para personalizaciones empresariales únicas.
• Restricciones de propiedad intelectual: Las empresas no poseen los derechos de propiedad intelectual, lo que limita la personalización y la diferenciación.
• Seguridad y normativa: Aunque estas herramientas suelen plantear riesgos de seguridad mínimos, no ofrecen el mismo nivel de control que las soluciones personalizadas, lo que puede ser motivo de preocupación para algunas empresas.

Ejemplos

• Adobe Firefly: Una herramienta fácil de usar que ofrece capacidades de diseño gráfico impulsadas por IA sin necesidad de profundos conocimientos técnicos.
• ChatGPT de OpenAI: una solución de chatbot que puede integrarse fácilmente en varias plataformas para mejorar la interacción con el cliente.
• Einstein GPT: Una herramienta de gestión de relaciones con los clientes impulsada por IA y diseñada para una rápida implementación y facilidad de uso.
• IIEleven Labs: Proporcionando locuciones realistas para la creación de contenidos y un generador de voz de IA que sirve como un lector de texto intuitivo.

En definitiva, los modelos de IA listos para usar ofrecen a las empresas un camino directo hacia la integración de la IA, equilibrando la facilidad de uso con funcionalidades estandarizadas. Es la mejor opción para las empresas que desean obtener beneficios inmediatos de la IA sin las complejidades de desarrollo asociadas.

Estrategias para maximizar el ROI en proyectos de IA

Navegar por el complejo mundo de la IA puede parecer desalentador, pero con estrategias cuidadosamente diseñadas, las empresas pueden asegurarse de lograr un retorno de la inversión (ROI) sustancial.

Empezar poco a poco suele ser el mejor enfoque. En lugar de aspirar a un proyecto de IA transformador y a gran escala desde el principio, considere proyectos piloto y un desarrollo iterativo.

Al tantear el terreno con iniciativas más pequeñas, las empresas pueden evaluar la viabilidad de las soluciones de IA en sus contextos específicos y hacer los ajustes necesarios. De este modo, los riesgos potenciales se gestionan con mayor eficacia y la ampliación se basa en éxitos ya validados.

La naturaleza dinámica de la IA exige formación y actualización continuas. La IA no es una solución fija. A medida que cambian los datos y evolucionan las necesidades empresariales, es imprescindible volver a entrenar y perfeccionar los modelos de IA. Esto no sólo garantiza la precisión y pertinencia del modelo, sino que también optimiza su eficacia, lo que a la larga se traduce en un mejor retorno de la inversión.

Por último, no hay que subestimar el aspecto humano. Implicar a las partes interesadas y hacer hincapié en la gestión del cambio puede ser la clave del éxito de un proyecto de IA.

Al asegurarse de que todos los implicados comprenden el valor, la funcionalidad y el potencial de la IA, las empresas pueden fomentar una cultura de aceptación y entusiasmo, lo que puede aumentar drásticamente las posibilidades de éxito y el ROI en proyectos de IA.

Próximas tendencias: Mantener el ROI en un panorama de IA en continua evolución

A medida que nos asomamos al horizonte de los avances de la IA, es evidente que el panorama se encuentra en un estado de evolución perpetua. Desde nuevos algoritmos hasta aplicaciones revolucionarias, el mundo de la IA está repleto de innovaciones, cada una de ellas con el potencial de redefinir los paradigmas empresariales.

Con el incesante ritmo de desarrollo de la Inteligencia Artificial, mantener un ROI en proyectos IA de manera constante exige agilidad y previsión. Las empresas que en su día se subieron a la ola inicial del entusiasmo por la IA podrían encontrarse con que las soluciones revolucionarias de ayer se convierten en los estándares de hoy.

Adaptarse a estos cambios, por tanto, se convierte no sólo en una ventaja, sino en una necesidad. Mantenerse a la vanguardia garantiza que las inversiones realizadas hoy en IA sigan dando resultados mañana.

Al reflexionar sobre la trayectoria de los proyectos de IA, muchas empresas han recorrido el camino desde el hype indebido hasta un auténtico retorno de la inversión.

El atractivo de las tecnologías innovadoras a veces puede eclipsar la pregunta fundamental: «¿Cómo aporta esto valor a mi negocio?». Por lo tanto, es necesario desechar el ruido, centrándose en lo que realmente se alinea con los objetivos empresariales.

En conclusión, a medida que el tapiz de la IA continúa expandiéndose y diversificándose, las empresas deben fomentar un enfoque realista y orientado a objetivos. No se trata de subirse a la última tendencia en IA, sino de discernir qué innovaciones se alinean con los objetivos a largo plazo.

Manteniendo este enfoque y siendo adaptables, las empresas pueden garantizar que sus esfuerzos en IA sigan proporcionando beneficios sustanciales, independientemente de los constantes cambios tecnológicos.