La IA generativa afectará a la mayoría de los mercados tecnológicos

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GenAI tiene una amplia gama de aplicaciones, desde casos de uso horizontales, como el desarrollo de software, hasta casos de uso específicos en distintos sectores. Están surgiendo nuevas empresas para proporcionar herramientas que personalizan modelos, contextualizan, aumentan la velocidad de capacitación y orquestan el proceso.

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En siete escasos meses, la IA generativa (GenAI) ha captado simultáneamente la atención, la creatividad y el temor de los líderes tecnológicos y empresariales de todo el mundo.

Los ejecutivos ven cómo esta tecnología afectará los niveles de productividad y los márgenes. Brookings Institution pronostica que la inteligencia artificial generativa aumentará la productividad y la producción en un 18% durante los próximos 10 años.

GenAI tiene una amplia gama de aplicaciones, desde casos de uso horizontales, como el desarrollo de software y la creación de contenido de marketing, hasta casos de uso específicos de los distintos sectores, como el descubrimiento de fármacos y el diseño de fabricación. Una investigación de IDC muestra que la gestión del conocimiento, el marketing y la generación de código son los principales casos de uso que se están considerando.

En cuanto al miedo, los ejecutivos ven cómo esta tecnología puede alterar rápidamente su modelo de negocio. El viaje de 20 años para que la nube representara el 50% del gasto central en TI parecerá colosalmente lento en comparación con los plazos acelerados que llevarán a las empresas implementar casos de uso de IA generativa a escala. Las preocupaciones bien fundadas en torno a la ética, el cumplimiento normativo y la gobernanza también deberán integrarse en este nuevo modelo de negocio.

Disrupción en el mercado de la industria TI

Dado que la IA generativa afectará a la mayoría de los mercados tecnológicos, desde los semiconductores hasta los servicios profesionales, los proveedores de tecnología están revisando rápidamente sus hojas de ruta de productos y repensando sus modelos comerciales, de precios y de servicio al cliente. Así es como IDC señala que se aplicará en los distintos mercados de TI:

--Infraestructura. Hoy en día, gran parte del valor lo capturan los proveedores de semiconductores, que necesitan tener chips diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA, lo que está creando una oportunidad para nuevos desafíos. La capacitación de modelos de IA también impulsará las inversiones en almacenamiento y redes, lo que colocará a los proveedores de nubes públicas e híbridas en una posición sólida para capturar participación, ya que la capacitación dedicada en las instalaciones de los modelos básicos es costosa.

--Software. A plazo, los proveedores de aplicaciones y plataformas bien consolidados se beneficiarán si pueden cambiar sus ofertas y modelos comerciales lo suficientemente rápido. Deben decidir qué casos de uso de IA generativa pueden admitir la monetización directa y cuáles serán importantes para implementar desde un punto de vista defensivo. Por ejemplo, la IA generativa puede transformar la forma de interactuar con el software empresarial. Es potencialmente el mayor cambio en el diseño de la experiencia de usuario desde hace tiempo y está preparado para la disrupción por parte de las nuevas aplicaciones nativas de GenAI.

--Servicios. Si bien las empresas de servicios están ocupadas ayudando a sus clientes a identificar los casos de uso de GenAI, también están investigando simultáneamente cómo la IA generativa afectará a la demanda de sus servicios a largo plazo y cómo se automatizarán sus modelos de entrega en torno al desarrollo de software, la contabilidad y los servicios legales. Cada vez más, las empresas de servicios están incorporando sus propias plataformas de software de IA, lo que está desdibujando las líneas entre el software y los servicios.

--Seguridad y Confianza. Debido a su capacidad para generar códigos, datos e imágenes falsas que se parecen mucho a los reales, es probable que la IA generativa aumente los casos de robo de identidad, fraude y falsificación. Los modelos de lenguaje grande (LLM) también son vulnerables y podrían ser una fuente de ataque y manipulación. Los proveedores de seguridad tienen una gran oportunidad para desarrollar nuevas soluciones que aborden y solucionen estos desafíos emergentes.

--Nuevos mercados. Como con cualquier tecnología disruptiva, surgirán nuevos mercados tecnológicos. De hecho, ya están surgiendo nuevas empresas para proporcionar herramientas que personalizan modelos, contextualizan, aumentan la velocidad de capacitación de LLM y orquestan el proceso. Existen enormes oportunidades para las empresas de software, sea cual sea su mercado. Este cambio puede significar, por ejemplo, ofrecer un servicio de traducción completo en lugar de un software de traducción.