Guía práctica de implementación de IA: cinco grandes tendencias en el desarrollo de la inteligencia artificial para 2025

Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, la industria está pasando de ser un tema de debate a la práctica real. El informe sobre el estado de la IA de 2025, "Manual del Constructor", analiza en profundidad el conjunto completo de soluciones desde la concepción hasta la operación a gran escala de productos de IA, proporcionando a las empresas un valioso mapa estratégico. Este informe se basa en los resultados de una encuesta a 300 altos ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, resumiendo cinco grandes insights clave.

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

En comparación con las empresas que solo integran IA en productos existentes, las empresas centradas en la IA tienen un mejor desempeño en la introducción de productos al mercado. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala clave y validado su ajuste al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han alcanzado esta etapa.

Las tendencias actuales incluyen:

• Los flujos de trabajo de inteligencia artificial y las aplicaciones verticales se han convertido en el foco, y cerca del 80% de los desarrolladores nativos de IA están planificando sistemas de IA que representen la capacidad de los usuarios para ejecutar múltiples operaciones de forma autónoma.
• La arquitectura de múltiples modelos se ha convertido en un consenso para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios de aplicación específicos. Las encuestas muestran que, en los productos orientados al cliente, se utilizan un promedio de 2.8 modelos.

2. La evolución continua del modelo de precios de IA

La tecnología de IA está cambiando la forma en que las empresas fijan los precios de sus productos y servicios. Muchas compañías adoptan un modelo de precios híbrido, añadiendo un esquema de facturación por uso además de 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.

Aunque actualmente muchas empresas siguen ofreciendo funciones de IA de forma gratuita, más de un tercio (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 competitiva clave

La IA no solo es un desafío técnico, sino también un desafío organizativo. Los equipos de élite generalmente están formados por 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 el campo de la IA.
• La proporción de empresas de alto crecimiento podría alcanzar el 37%.

Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un gran obstáculo. El tiempo promedio de contratación de ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días, siendo el más prolongado entre todos los puestos de IA. El 54% de los encuestados indicó que el progreso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.

4. El presupuesto de IA aumenta significativamente

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

Con la expansión de la escala de los productos de IA, la estructura de costos también ha cambiado significativamente:

• Etapa temprana: los costos de recursos humanos (reclutamiento, capacitación, desarrollo de habilidades) representan el principal gasto.
• Etapa madura: los costos de servicios en la nube, los costos de inferencia del modelo y los costos de cumplimiento regulatorio se convierten en los principales elementos de gasto.

5. La escala de las aplicaciones de IA internas en las empresas se expande, pero su distribución es desigual

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

Características de las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA):

• Despliegue de IA en un promedio de 7 o más escenarios de aplicación interna.
• Principales áreas de aplicación: asistente de programación (77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%)
• El aumento de la eficiencia en el trabajo en estos campos es del 15% al 30%

El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente

Las investigaciones muestran que los marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas que actualmente funcionan en el entorno de producción son aún dispersos, pero están avanzando hacia la madurez. Las herramientas más utilizadas incluyen:

• Marco: PyTorch, TensorFlow
• Biblioteca: Hugging Face, LangChain, OpenAI
• Modelos: ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, DALL-E 2
• Plataforma en la nube: AWS, Azure, GCP
• Base de datos: Pinecone, MongoDB

Este informe proporciona a las empresas una valiosa guía práctica para la implementación de la IA, con profundas ideas sobre todos los aspectos, desde la construcción de estrategias hasta la operación a gran escala. A medida que la tecnología de IA continúa desarrollándose, las empresas deben ajustar sus estrategias a tiempo, aprovechar las oportunidades y mantener su posición de liderazgo en la competencia.