Práctica de IA: cinco claves para la estrategia y la escalabilidad
La inteligencia artificial está pasando de ser un tema de moda a una aplicación práctica, y los productos de IA a gran escala se están convirtiendo en el foco de la competencia. El informe sobre el estado de la IA de 2025, "Manual del Constructor", se centra en la práctica de implementación y analiza de manera integral el proceso completo de los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.
El informe se basa en una investigación de 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas con expertos en el campo de la IA, proporcionando una hoja de ruta táctica destinada a convertir las ventajas de la IA en una ventaja competitiva sostenible. A continuación se presentan cinco insights clave:
1. La estrategia de productos de IA entra en una nueva etapa
Las empresas nativas de IA llevan sus productos al mercado más rápido que las empresas tradicionales. El 47% de las empresas nativas de IA ha alcanzado una escala crítica y ha validado la adecuación del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas tradicionales que integran IA ha llegado a esta etapa.
Tendencias principales:
Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en un enfoque principal
Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están configurando sistemas de IA capaces de ejecutar múltiples operaciones de forma autónoma
Las empresas adoptan en general una arquitectura de múltiples modelos, utilizando un promedio de 2.8 modelos por cada producto orientado al cliente.
2. El modelo de precios de IA refleja características económicas únicas
La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de los productos. Muchas empresas adoptan un modelo híbrido que combina una tarifa de suscripción básica y tarifas basadas en el uso. Algunas empresas están explorando precios completamente basados en el uso o en los resultados.
El 37% de las empresas planea ajustar los precios el próximo año para reflejar mejor el valor y el uso del cliente.
Actualmente, todavía hay muchas empresas que ofrecen funciones de IA de forma gratuita.
3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora
La IA no solo es un problema técnico, sino también un desafío organizativo. Los equipos de élite forman grupos multifuncionales que incluyen ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
Se espera que el 37% de los equipos de ingeniería de las empresas de alto crecimiento se centren en la IA.
La contratación de talento en IA sigue siendo un obstáculo, el tiempo promedio de contratación de ingenieros de IA/ML supera los 70 días.
El 54% de los encuestados indicó que el proceso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la falta de candidatos calificados.
4. El presupuesto de IA se dispara, reconfigurando la estructura financiera de las empresas
Las empresas destinarán entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D a la IA, y se espera que esta tendencia crezca para 2025. La IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de producto.
Cambio en la estructura de costos:
Etapa temprana: el costo de los recursos humanos domina
Etapa madura: Aumento de la proporción de costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y cumplimiento.
5. La expansión de las aplicaciones de IA internas en las empresas es desigual
La mayoría de las empresas otorgan acceso a herramientas de IA internas al 70% de los empleados, pero la tasa de uso regular real es solo del 50%. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para promover el uso de la IA.
Características de empresas con alta tasa de adopción:
Desplegar IA en más de 7 escenarios internos
Principales aplicaciones: asistente de programación (77%), generación de contenido (65%), búsqueda de documentos (57%)
La eficiencia en el trabajo en estos campos ha aumentado entre un 15% y un 30%.
El ecosistema de herramientas de IA se está volviendo maduro
La investigación muestra que las herramientas y plataformas de IA comúnmente utilizadas en entornos de producción incluyen:
Marco: PyTorch, TensorFlow
Biblioteca: Hugging Face, LangChain, OpenAI
Plataforma en la nube: AWS, Azure, GCP
Modelos de código abierto: Llama, Stable Diffusion
La tecnología de la IA está pasando de la teoría a la práctica, las empresas necesitan desarrollar estrategias integrales, desde el talento, la tecnología hasta la operación, para establecer capacidades de IA en todos los aspectos y destacarse en la competencia.
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LayerZeroHero
· 07-20 01:41
El presupuesto técnico sigue siendo una parte importante.
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Token_Sherpa
· 07-17 04:47
honestamente, solo otro ciclo de hype... he visto esta película antes con blockchain smh
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CryptoCross-TalkClub
· 07-17 04:46
Otra vez se venden cortadoras de césped, esta vez incluso con IA.
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NFTArchaeologist
· 07-17 04:34
La práctica trae el verdadero conocimiento, confiable
Práctica de IA: cinco insights clave para mejorar la competitividad
Práctica de IA: cinco claves para la estrategia y la escalabilidad
La inteligencia artificial está pasando de ser un tema de moda a una aplicación práctica, y los productos de IA a gran escala se están convirtiendo en el foco de la competencia. El informe sobre el estado de la IA de 2025, "Manual del Constructor", se centra en la práctica de implementación y analiza de manera integral el proceso completo de los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.
El informe se basa en una investigación de 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas con expertos en el campo de la IA, proporcionando una hoja de ruta táctica destinada a convertir las ventajas de la IA en una ventaja competitiva sostenible. A continuación se presentan cinco insights clave:
1. La estrategia de productos de IA entra en una nueva etapa
Las empresas nativas de IA llevan sus productos al mercado más rápido que las empresas tradicionales. El 47% de las empresas nativas de IA ha alcanzado una escala crítica y ha validado la adecuación del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas tradicionales que integran IA ha llegado a esta etapa.
Tendencias principales:
2. El modelo de precios de IA refleja características económicas únicas
La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de los productos. Muchas empresas adoptan un modelo híbrido que combina una tarifa de suscripción básica y tarifas basadas en el uso. Algunas empresas están explorando precios completamente basados en el uso o en los resultados.
3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora
La IA no solo es un problema técnico, sino también un desafío organizativo. Los equipos de élite forman grupos multifuncionales que incluyen ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
4. El presupuesto de IA se dispara, reconfigurando la estructura financiera de las empresas
Las empresas destinarán entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D a la IA, y se espera que esta tendencia crezca para 2025. La IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de producto.
Cambio en la estructura de costos:
5. La expansión de las aplicaciones de IA internas en las empresas es desigual
La mayoría de las empresas otorgan acceso a herramientas de IA internas al 70% de los empleados, pero la tasa de uso regular real es solo del 50%. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para promover el uso de la IA.
Características de empresas con alta tasa de adopción:
El ecosistema de herramientas de IA se está volviendo maduro
La investigación muestra que las herramientas y plataformas de IA comúnmente utilizadas en entornos de producción incluyen:
La tecnología de la IA está pasando de la teoría a la práctica, las empresas necesitan desarrollar estrategias integrales, desde el talento, la tecnología hasta la operación, para establecer capacidades de IA en todos los aspectos y destacarse en la competencia.