Snowflake, en colaboración con Enterprise Strategy Group, presentó el informe global El excepcional ROI de la IA generativa, en el que se encuestaron 1.900 líderes empresariales y TIC. El estudio revela que el 92% de los cuestionados, que utilizan activamente esta tecnología en al menos un caso de uso, ya están amortizando sus inversiones y que el 98% planea aumentar su inversión en 2025. A medida que la adopción de la Inteligencia Artificial se acelera en las empresas a nivel mundial, se hace necesario contar con una base robusta para los datos que funcione como pilar fundamental para una implementación exitosa.
“He dedicado casi 2 décadas de mi carrera al desarrollo de la IA y finalmente hemos llegado al punto de inflexión en el que está aportando un valor real y tangible para las empresas de todo el mundo”, afirma Baris Gultekin, Head of AI de Snowflake.
La mayoría de estos negocios están cosechando los beneficios de sus primeras inversiones en IA, con un 93% que califica sus iniciativas como muy o mayormente exitosas. Además, 2 tercios de los encuestados ya están midiendo el ROI de sus iniciativas de IA generativa, y los resultados muestran que, por cada dólar invertido, se generan 1,41 dólares en retorno (un ROI del 41%) a través de ahorros de costes y un incremento en los ingresos.
Elegir los casos de uso de IA adecuados
A pesar del éxito generalizado que declaran los encuestados con sus iniciativas de IA hasta la fecha, muchas organizaciones se enfrentan a decisiones complejas para mantener el impulso. En un panorama repleto de oportunidades para implementar la IA en sus negocios, los encuestados señalan dificultades para identificar los casos de uso más impactantes y una creciente presión para tomar las decisiones correctas, todo ello en un contexto de recursos limitados:
Sobran casos de uso, faltan recursos: el 71% de los pioneros en IA coincide en que tienen más casos de uso potenciales de los que pueden permitirse financiar. Dificultades en la toma de decisiones: el 54% reconoce que es difícil seleccionar los casos de uso adecuados basándose en criterios objetivos como el coste, el impacto en el negocio y la capacidad de ejecución de la organización. Crece la presión competitiva: el 71% admite que elegir los casos de uso equivocados podría perjudicar la posición de mercado de su empresa. Incertidumbre laboral: el 59% de los encuestados teme que defender los casos de uso incorrectos pueda poner en riesgo su puesto de trabajo.
Para maximizar la efectividad de la IA, las organizaciones están recurriendo cada vez más a sus datos propios: el 80% de los encuestados opta por ajustar los modelos con sus propios datos. A pesar de este reconocimiento generalizado de la importancia de los datos (el 71% reconoce que el entrenamiento y ajuste efectivos de los modelos requieren varios terabytes de datos), persisten desafíos significativos para preparar estos datos para la IA.
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