Potencial económico empresarial de la IA generativa

La IA generativa, un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en la creación de nuevos contenidos, ha tomado por asalto el mundo empresarial. Esta innovadora tecnología tiene el potencial de revolucionar diversos procesos empresariales, ofreciendo niveles de eficiencia y creatividad sin precedentes. En esta entrada del blog, exploraremos la revolución de la IA generativa, las predicciones de inversión, los casos prácticos de uso, los ejemplos del mundo real y el futuro de la IA generativa para las empresas corporativas.

Tabla de contenidos

El potencial económico de la IA generativa

La IA generativa está preparada para revolucionar la productividad mundial, añadiendo potencialmente entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía en diversos sectores, una suma comparable a todo el PIB del Reino Unido en 2021. Esta estimación, que podría duplicarse si la IA generativa se integra más ampliamente en el software existente, sugiere un impacto transformador que podría aumentar las contribuciones globales de la IA entre un 15 y un 40 por ciento. Sectores clave como las operaciones de atención al cliente, el marketing, la ingeniería de software y la I+D serán los más beneficiados, ya que se espera que la IA generativa automatice una parte significativa de las actividades laborales, liberando potencialmente entre un 60 y un 70% del tiempo que los empleados dedican actualmente a tareas rutinarias.

Se prevé que sectores como la banca, la alta tecnología y las ciencias de la vida experimenten un aumento sustancial de los ingresos gracias a la adopción de la IA generativa, que podría alcanzar los cientos de miles de millones anuales. A pesar de sus promesas, aprovechar todo el potencial de la IA generativa exigirá una gestión cuidadosa de las transiciones de la mano de obra, la inversión en nuevas competencias y la resolución de los retos éticos y operativos inherentes a su despliegue.

En particular, el valor potencial del uso de la IA generativa para varias funciones que ocupaban un lugar destacado en nuestro anterior dimensionamiento de los casos de uso de la IA, incluidas las funciones de fabricación y cadena de suministro, es ahora mucho menor. Esto se explica en gran medida por la naturaleza de los casos de uso de la IA generativa, que excluyen la mayoría de las aplicaciones numéricas y de optimización que eran los principales impulsores del valor de las aplicaciones anteriores de la IA. (Fuente – McKinsey – Junio 2023)

La evolución de la IA generativa

La IA Generativa está revolucionando las industrias mediante la automatización de tareas complejas, la mejora de los procesos creativos y el análisis perspicaz de los datos. Capaces de generar texto, imágenes e incluso código, modelos como GPT-4 y DALL-E están permitiendo a las empresas conseguir más con menos esfuerzo. Esta tecnología aprovecha grandes conjuntos de datos y algoritmos avanzados para producir resultados de alta calidad que emulan la creatividad y la toma de decisiones humanas.

Desde sus inicios en la década de 1950, la IA generativa ha experimentado un crecimiento exponencial, transformando fundamentalmente el campo de la inteligencia artificial. A lo largo de las décadas, numerosos investigadores e ingenieros han impulsado el desarrollo de la IA generativa, desencadenando una oleada de innovaciones que siguen configurando nuestro presente y nuestro futuro.

Mercado de la IA Generativa y trayectoria de crecimiento

La IA generativa, un subconjunto de la inteligencia artificial, utiliza algoritmos como GAN (Generative Adversarial Networks) y VAE (Variational Autoencoders) para crear nuevos datos que se parezcan mucho a sus conjuntos de datos de entrenamiento. En 2023, el mercado global de IA generativa se valoró en 14,16 mil millones de dólares y se prevé que se dispare a 96,35 mil millones de dólares en 2029, exhibiendo una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 37,65% durante el período de pronóstico. (Fuente – Arizton – 7 de junio de 2024)

El mercado de la IA generativa está experimentando un crecimiento extraordinario a medida que las empresas reconocen cada vez más su potencial transformador en diversos sectores. Examinemos las cifras que ponen de relieve el éxito de esta tecnología innovadora.

Cómo piensa su CEO sobre la IA

La encuesta anual de Gartner a CEOs y altos ejecutivos revela que la IA, en particular la IA generativa (GenAI), ha captado la atención de los CEOs más que cualquier otra tecnología, señalando una nueva ola de transformación tras la era digital. Con un 34% de los CEOs seleccionando la IA como la tecnología más impactante para sus industrias, y un notable 64% creyendo en los avances de 2023, la encuesta destaca un fuerte sentimiento alcista hacia el potencial de la IA. Los CEO se muestran entusiasmados con la capacidad de la GenAI para mejorar la productividad e impulsar el valor estratégico, aunque muchos siguen sin saber exactamente cómo aumentará los ingresos, a menudo confundiendo las mejoras de la eficiencia con las ganancias directas de ingresos. Este entusiasmo subraya la importancia de los líderes técnicos, como los CIO, CTO y CDO, a la hora de definir e impulsar las estrategias de IA, mientras que un pequeño porcentaje de CEO están asumiendo esta responsabilidad por sí mismos.

Los CEO esperan que los líderes técnicos impulsen el valor estratégico de la IA

La mitad de los CEO confían en que su CIO, CTO o CDO defina y encabece activamente el cambio que impulsará un valor estratégico significativo de la GenAI.
Sin embargo, el 13% de los CEO se han puesto a sí mismos al frente de la GenAI.
Cuando se trata de funciones no técnicas, porcentajes más pequeños de CEO se apoyan en los CFO (8%), COO (7%) y CSO (5%) para liderar estratégicamente los esfuerzos de GenAI.

Los CEO esperan que la GenAI impulse la productividad

El 49% de los CEO encuestados indicaron que tienen un plan de productividad de la plantilla que incluye GenAI.
Más de un tercio de los CEOs cuyo plan de productividad del personal incluye la aplicación de GenAI esperan que la tecnología genere un aumento de la productividad de la empresa superior al 15% en los próximos dos años.
Hubo poca variación en el aumento de la productividad esperada por sector, lo que sugiere que los CEO aún no tienen mucha información específica sobre cómo exactamente el uso de GenAI cambiará la productividad general.

El 87% de los consejeros delegados está de acuerdo en que los beneficios de la IA para su empresa son mayores que sus riesgos. – Fuente: Gartner.

Los directores generales son imprecisos sobre cómo la IA aumentará los ingresos

El 86% de los CEO cree que este año y el próximo la IA puede ayudar a mantener o aumentar los ingresos de la empresa.
Cuando se les preguntó cómo, los CEO apuntaron a mejorar la experiencia del cliente, aumentar la productividad del talento y añadir inteligencia y análisis.
Esto sugiere que los CEO están confundiendo la eficiencia general con la obtención de ingresos. Sólo más abajo en la lista encontramos mecanismos más directos y sustanciales de obtención de ingresos, como nuevos productos, marketing más específico y personalización.

IA generativa para la productividad empresarial en el mundo real

A medida que el bombo publicitario que rodea a la IA generativa se va asentando y pasamos el bache de la desilusión, es hora de adentrarse en el verdadero trabajo que tenemos por delante. En este séptimo episodio de Top of Mind, el Jefe de Investigación de Gartner, Chris Howard, explora aplicaciones tangibles y prácticas de GenAI que abarcan sectores y funciones empresariales clave, como marketing, cadena de suministro, finanzas y jurídico. Chris analiza cómo los experimentos y pilotos de gran alcance en estos espacios están allanando el camino para mejorar la productividad y aumentar la adopción de esta tecnología innovadora.

Aplicaciones innovadoras de la IA Generativa en las empresas

La IA generativa ofrece multitud de aplicaciones en diversas funciones corporativas:

1. Generación de código

Aplicación: Los desarrolladores de software y programadores utilizan IA generativa para escribir código.
Ventajas: Los desarrolladores experimentados se apoyan en la IA generativa para avanzar en tareas de codificación complejas de manera más eficiente. También desempeña un papel importante en la identificación y corrección de errores y en la automatización de las pruebas de código, garantizando que el código cumpla los estándares de calidad sin un gran esfuerzo manual.
Ejemplo: GitHub Copilot, impulsado por OpenAI Codex, ayuda a los desarrolladores sugiriendo fragmentos de código, autocompletando líneas y generando funciones completas basadas en comentarios y contexto dentro del editor de código.
Fuente: GitHub Copilot

2. Desarrollo del producto

Aplicación: Los diseñadores de productos utilizan IA generativa para optimizar conceptos de diseño a gran escala.
Ventajas: Esta tecnología agiliza el proceso de diseño, garantizando que los productos sean resistentes, duraderos y rentables. Los gestores de productos emplean la IA generativa para sintetizar los comentarios de los usuarios, lo que permite mejorar los productos directamente influidos por las necesidades de los usuarios.
Ejemplo: La herramienta de diseño generativo de Autodesk, utilizada por Airbus para crear componentes de avión más ligeros y eficientes. La IA generó numerosas iteraciones de diseño que optimizaron el uso de materiales y la integridad estructural.
Fuente: Autodesk and Airbus

3. Ventas y marketing

Aplicación: La IA generativa ayuda a crear una comunicación hiperpersonalizada para campañas de marketing a través de varios canales.
Beneficios: Impulsa el rendimiento del equipo al proporcionar análisis profundos y conocimientos sobre el comportamiento del cliente. Los departamentos de marketing utilizan esta tecnología para comprender los patrones de comportamiento de los consumidores y elaborar contenidos que resuenen con su audiencia.
Ejemplo: Persado utiliza IA para generar mensajes de marketing personalizados que resuenen con los clientes, mejorando el compromiso y las tasas de conversión.
Fuente: Persado

4. Gestión de proyectos y operaciones

Aplicación: Las herramientas de IA generativa apoyan a los gestores de proyectos mediante la automatización de la generación de tareas, el aprovechamiento de los datos históricos para prever los plazos y la predicción de riesgos.
Ventajas: Estas herramientas permiten a los gestores de proyectos centrarse en la estrategia de más alto nivel en lugar de en la gestión empresarial diaria.
Ejemplo: Asana utiliza IA para ayudar en la gestión de tareas, proporcionando sugerencias inteligentes para la priorización de tareas y la planificación de proyectos.
Fuente: Asana

5. Diseño gráfico y vídeo

Aplicación: La IA generativa crea imágenes realistas y agiliza la animación, lo que permite crear vídeos sin actores ni conocimientos de edición.
Ventajas: Los generadores de vídeo de IA pueden producir vídeos en varios idiomas, atendiendo eficazmente a diversas regiones.
Ejemplo: Synthesia utiliza la IA para crear vídeos profesionales con avatares de IA, lo que permite crear contenidos sin necesidad de cámara ni equipo.
Fuente: Synthesia

6. Gestión de empresas y empleados

Aplicación: En atención al cliente, la IA generativa facilita el acceso a la documentación, mejorando la eficiencia en la resolución de casos.
Beneficios: Mejora las interacciones entre empleados y directivos estructurando las revisiones de rendimiento y proporcionando feedback a través de portales de IA conversacional.
Ejemplo: Lattice utiliza IA para ayudar a los gerentes a proporcionar retroalimentación continua sobre el desempeño y crear revisiones de desempeño estructuradas.
Fuente: Lattice

7. Atención al cliente y servicio de atención al cliente

Aplicación: Los avances en IA generativa permiten chatbots más innovadores que entienden el contexto y los matices, proporcionando atención al cliente 24/7.
Ventajas: Estos chatbots potenciados por IA gestionan las consultas de los clientes las 24 horas del día, ofreciendo una experiencia de usuario fluida.
Ejemplo: El Answer Bot de Zendesk utiliza IA para proporcionar respuestas instantáneas a las consultas de los clientes, mejorando los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente.
Fuente: Bot de respuesta de Zendesk

8. Detección de fraudes y gestión de riesgos

Aplicación: La IA generativa escanea y resume rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o anomalías.
Ventajas: Genera informes personalizados para suscriptores y peritos de siniestros, ahorrando tiempo y simplificando la toma de decisiones.
Ejemplo: Darktrace utiliza IA para detectar y responder a las ciberamenazas en tiempo real, protegiendo a las empresas del fraude y los ciberataques.
Fuente: Darktrace

9. Generación de datos sintéticos para entrenamiento y pruebas

Aplicación: Las empresas utilizan la IA generativa para crear datos sintéticos para entrenar modelos, probar productos y simular escenarios del mundo real.
Ventajas: Esto reduce la dependencia de fuentes de datos sensibles o costosas, acelerando los ciclos de desarrollo.
Ejemplo: Mostly AI proporciona soluciones de datos sintéticos para crear conjuntos de datos realistas y que preserven la privacidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Fuente: Mostly AI

10. Creación y gestión de contenidos

Aplicación: La IA generativa puede crear contenidos de alta calidad para blogs, redes sociales y materiales de marketing.
Ventajas: Ayuda a mantener una voz de marca coherente y reduce el tiempo necesario para producir contenidos, lo que permite a los equipos de marketing centrarse en la estrategia y el compromiso.
Ejemplo: Jasper AI genera entradas de blog, contenidos para redes sociales y textos de marketing, ayudando a las empresas a agilizar sus procesos de creación de contenidos.
Fuente: Jasper AI

11. Modelización y previsión financiera

Aplicación: La IA generativa puede crear modelos financieros detallados y previsiones basadas en datos históricos y tendencias del mercado.
Ventajas: Esto ayuda a los equipos financieros a hacer predicciones más precisas y tomar decisiones informadas.
Ejemplo: Tesorio utiliza la IA para predecir el flujo de caja y gestionar el capital circulante, ayudando a las empresas a optimizar sus operaciones financieras.
Fuente: Tesorio

12. Recursos humanos y contratación

Aplicación: La IA generativa puede automatizar el proceso de contratación mediante la selección de currículos y la generación de preguntas para las entrevistas.
Ventajas: Garantiza un proceso de selección más eficiente e imparcial, ayudando a los equipos de RRHH a identificar a los mejores candidatos más rápidamente.
Ejemplo: HireVue utiliza IA para analizar entrevistas en vídeo y evaluar la idoneidad de los candidatos, agilizando el proceso de contratación.
Fuente: HireVue

13. Análisis y redacción de documentos jurídicos

Aplicación: La IA generativa puede analizar documentos legales, redactar contratos y resumir jurisprudencia.
Ventajas: Esto reduce la carga de trabajo de los equipos jurídicos, garantiza la precisión y coherencia de la documentación jurídica y acelera el proceso de redacción.

Ejemplos:

LawGeex: Utiliza IA para revisar contratos y automatizar flujos de trabajo legales. Ahorra tiempo en el análisis de grandes volúmenes de contratos para acuerdos de confidencialidad, acuerdos de servicio y otros. Esta herramienta ayuda a crear coherencia entre los contratos y reduce el tiempo y el coste del proceso de revisión (ClickUp).
Lexis+ AI: Esta herramienta de LexisNexis extrae, analiza y resume información clave de documentos jurídicos. Ayuda a los abogados a localizar información crucial, generar resúmenes de documentos extensos y agilizar la redacción de memorandos y cartas legales (LexisNexis).
LegalSifter: Esta herramienta de IA genera los primeros borradores de contratos, informes jurídicos, memorandos y cartas utilizando plantillas y datos clave. Mejora significativamente la productividad, permitiendo a los abogados centrarse en tareas estratégicas de mayor nivel (Marketing Scoop).
Amto: Utiliza IA generativa basada en ChatGPT para redactar varios documentos legales, incluidos acuerdos de servicios, contratos de trabajo por encargo y acuerdos de arbitraje. También resalta secciones del texto para revisiones instantáneas y ofrece recomendaciones sobre cláusulas omitidas o lagunas en la investigación jurídica (ClickUp).
Kira Systems: Permite la revisión automática de contratos para identificar cláusulas clave, obligaciones, derechos y riesgos. Esta herramienta es conocida por su gran precisión y la utilizan más de 500 empresas para agilizar el proceso de análisis de contratos (Marketing Scoop).

Estos ejemplos demuestran cómo la IA generativa está transformando los flujos de trabajo jurídicos mediante la automatización de tareas repetitivas, la mejora de la precisión y la posibilidad de que los profesionales del derecho se centren en tareas más complejas y estratégicas. Herramientas como LawGeex, Lexis+ AI, LegalSifter, Amto y Kira Systems están a la vanguardia de esta transformación, proporcionando beneficios tangibles a los equipos jurídicos de todo el mundo.

14. Optimización de la cadena de suministro

Aplicación: La IA generativa puede optimizar las operaciones de la cadena de suministro mediante la predicción de la demanda, la gestión del inventario y la identificación de posibles interrupciones.
Ventajas: Aumenta la eficiencia y reduce los costes al garantizar una cadena de suministro más receptiva y resistente.
Ejemplo: ClearMetal utiliza la IA para proporcionar visibilidad en tiempo real de las operaciones de la cadena de suministro, optimizando la logística y la gestión del inventario.
Fuente: ClearMetal

15. Diagnóstico sanitario y planificación del tratamiento

Aplicación: La IA generativa puede ayudar a diagnosticar enfermedades y planificar tratamientos analizando los datos médicos y el historial del paciente.
Ventajas: Esto mejora la precisión de los diagnósticos y la personalización de los planes de tratamiento, mejorando los resultados de los pacientes.
Ejemplo: PathAI utiliza IA para analizar diapositivas de patología y ayudar en el diagnóstico de enfermedades, mejorando la precisión y la velocidad de los diagnósticos médicos.
Fuente: PathAI

16. Mejora de la experiencia del cliente

Aplicación: La IA generativa puede personalizar las interacciones con los clientes analizando sus datos y prediciendo sus preferencias.
Ventajas: Mejora la satisfacción y lealtad del cliente al proporcionar experiencias y soluciones a medida.
Ejemplo: Dynamic Yield utiliza la IA para personalizar el contenido y las recomendaciones del sitio web, mejorando la experiencia del cliente.
Fuente: Dynamic Yield

17. Gestión de la energía

Aplicación: La IA generativa puede optimizar el uso de la energía en instalaciones corporativas prediciendo patrones de consumo y sugiriendo medidas de eficiencia.
Ventajas: Esto reduce los costes energéticos y apoya las iniciativas de sostenibilidad.
Ejemplo: GridPoint utiliza IA para supervisar y gestionar el uso de la energía en edificios comerciales, optimizando la eficiencia energética.
Fuente: GridPoint

18. Personalización del comercio minorista y electrónico

Aplicación: La IA generativa puede analizar el comportamiento de compra y personalizar las recomendaciones para los compradores en línea.
Ventajas: Mejora la experiencia de compra y aumenta las ventas a través del marketing dirigido.
Ejemplo: El motor de recomendaciones de Amazon utiliza IA para sugerir productos basados en el historial de navegación y compras, mejorando la satisfacción del cliente y las ventas.
Fuente: Amazon AI

Estudios de casos reales: Transformaciones de la IA generativa en empresas corporativas

Varias empresas ya han empezado a aprovechar el poder de la IA generativa para transformar sus operaciones:

1. Accenture

Aplicación: Accenture está ayudando a sus clientes a implementar IA generativa para estrategias de negocio más inteligentes, resumen automatizado de documentos y búsqueda cognitiva.
Ejemplo: El Ministerio de Justicia de España utiliza Delfos, el motor de búsqueda potenciado por IA de Accenture, para agilizar el acceso a la información judicial, facilitando a los profesionales del derecho la búsqueda y el procesamiento de la información judicial.
Fuente: Soluciones de IA de Accenture

2. Nvidia

Aplicación: El servicio en la nube BioNeMo Drug Discovery de Nvidia acelera el descubrimiento de fármacos y la investigación en ciencias de la vida.
Ejemplo: Los investigadores utilizan las API en la nube de Nvidia para crear modelos biomoleculares de IA personalizados, lo que acelera significativamente las primeras líneas de descubrimiento de fármacos.
Fuente: Nvidia BioNeMo

3. Expedia

Aplicación: El planificador de viajes ChatGPT de Expedia ofrece recomendaciones de viaje personalizadas.
Ejemplo: Los usuarios pueden hacer preguntas y obtener recomendaciones sobre viajes, alojamiento y actividades, agilizando el proceso de planificación de viajes y mejorando la experiencia del cliente.
Fuente: Integración de la IA de Expedia

4. Shopify

Aplicación: La herramienta Magic de Shopify ayuda a los minoristas a generar descripciones de productos y otros contenidos utilizando IA.
Ejemplo: Esta herramienta mejora la eficiencia y la calidad de las operaciones de comercio electrónico, permitiendo a las empresas escalar la creación de contenido sin problemas.
Fuente: Shopify Magic

5. Stripe

Aplicación: Stripe utiliza GPT-4 para mejorar la documentación y la gestión de consultas de los desarrolladores que utilizan Stripe Docs.
Ejemplo: La herramienta ayuda a resumir y extraer contenido importante, haciendo que la información sea más accesible para los usuarios.
Fuente: Stripe y OpenAI

6. Unilever

Aplicación: Unilever ha creado un robot, Dove’s AI-powered Scalp + Hair Therapist. Los usuarios empiezan respondiendo a preguntas sobre la salud de su cuero cabelludo y sus problemas capilares. La herramienta, desarrollada utilizando capacidades de IA generativa y aprovechando la experiencia de los dermatólogos de Dove, genera un perfil personalizado del cuero cabelludo y el cabello, y comparte productos que podrían ayudar a marcar la diferencia.
Ejemplo: Las herramientas de IA analizan los datos de los consumidores y generan contenidos a medida, mejorando significativamente las tasas de compromiso y conversión.
Fuente: Uso de la IA por Unilever

7. Procter & Gamble

Aplicación: Procter & Gamble utiliza IA generativa para el diseño y desarrollo de productos.
Ejemplo: La empresa utiliza la IA para generar y probar varios conceptos de diseño, optimizando las características del producto y reduciendo el tiempo de comercialización y los costes asociados a los prototipos físicos.
Fuente: Innovación digital de P&G

8. Coca-Cola

Aplicación: Coca-Cola aprovecha la IA generativa para crear contenidos de marketing dinámicos.
Ejemplo: El sistema de IA genera anuncios únicos y publicaciones en redes sociales que se adaptan a diferentes grupos demográficos, mejorando el alcance y la resonancia de la marca.
Fuente: Iniciativas de IA de Coca-Cola

9. BMW

Aplicación: BMW utiliza IA generativa en la fase de diseño de nuevos vehículos.
Ejemplo: La IA genera múltiples iteraciones de diseño basadas en parámetros específicos, lo que permite a los diseñadores explorar conceptos innovadores de forma rápida y eficiente.
Fuente: BMW y la IA

10. Pfizer

Aplicación: Pfizer incorpora la IA generativa en los procesos de descubrimiento de fármacos.
Ejemplo: Los modelos de IA analizan vastos conjuntos de datos para identificar posibles candidatos a fármacos, predecir sus interacciones y sugerir modificaciones para mejorar la eficacia y reducir los efectos secundarios.
Fuente: Investigación sobre IA de Pfizer

11. IBM Watson

Aplicación: Las capacidades de IA de IBM Watson se emplean en instituciones financieras para generar datos sintéticos con fines de prueba y formación.
Ejemplo: Esto ayuda a salvaguardar información sensible a la vez que permite realizar simulaciones de escenarios completos.
Fuente: IBM Watson en las finanzas

12. Adobe

Aplicación: Las herramientas de IA generativa de Adobe, como Adobe Sensei, ayudan a los profesionales creativos automatizando tareas repetitivas.
Ejemplo: Estas herramientas ayudan en la edición de imágenes y la producción de vídeo, permitiendo a los artistas centrarse en aspectos más creativos de su trabajo.
Fuente: Adobe Sensei

13. JPMorgan Chase

Aplicación: JPMorgan Chase utiliza IA generativa para la detección del fraude y la gestión del riesgo.
Ejemplo: El sistema de IA analiza los datos de las transacciones para detectar anomalías y generar alertas de actividades sospechosas, mejorando la seguridad financiera.
Fuente: Iniciativas de IA de JPMorgan

14. Shell

Aplicación: Shell aprovecha la IA generativa para el mantenimiento predictivo en sus plataformas petrolíferas.
Ejemplo: Los modelos de IA generan programas de mantenimiento e identifican posibles fallos de los equipos antes de que se produzcan, reduciendo el tiempo de inactividad y los costes operativos.
Fuente: Aplicaciones de IA de Shell

15. Netflix

Aplicación: Netflix emplea IA generativa para personalizar las recomendaciones de contenidos a los usuarios.
Ejemplo: Al analizar los hábitos y preferencias de visualización, la IA genera sugerencias a medida, mejorando la satisfacción y el compromiso del usuario.
Fuente: Uso de la IA en Netflix

16. Amazon

Aplicación: Amazon utiliza IA generativa para optimizar la logística y las operaciones de la cadena de suministro.
Ejemplo: Los modelos de IA generan planes de rutas eficientes, predicen las necesidades de inventario y automatizan las tareas de gestión de almacenes.
Fuente: Logística de IA de Amazon

17. Ford

Aplicación: Ford integra la IA generativa en sus procesos de fabricación para diseñar componentes de vehículos más eficientes y ligeros.
Ejemplo: Los diseños generados por IA se someten a pruebas de simulación para garantizar que cumplen las normas de seguridad y rendimiento.
Fuente: La IA de Ford en la fabricación

18. Siemens

Aplicación: Siemens emplea IA generativa para la fabricación inteligente.
Ejemplo: Los sistemas de IA generan planes de optimización de procesos, predicen las necesidades de mantenimiento de los equipos y mejoran la eficiencia general de la producción.
Fuente: Soluciones de IA de Siemens

19. Microsoft

Aplicación: Microsoft utiliza la IA generativa en su plataforma Azure para mejorar diversos procesos y aplicaciones empresariales, como la creación y el diseño de contenidos, el desarrollo de software, la atención al cliente, la atención sanitaria, el comercio minorista y la productividad ofimática. La IA generativa automatiza la creación de contenidos de alta calidad, como imágenes y vídeos, a través de plataformas como Typeface, y ayuda a los desarrolladores con sugerencias de código mediante GitHub Copilot. Mejora las interacciones con los clientes en Microsoft Teams y Power Virtual Agents, automatiza las tareas informáticas y los procesos de recursos humanos de empresas como AT&T, y analiza los datos médicos para ofrecer soluciones sanitarias personalizadas. Minoristas como Walmart lo aprovechan para experiencias de compra personalizadas. Además, Microsoft 365 Copilot integra IA generativa en aplicaciones de Office como Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams, ayudando a redactar documentos, crear presentaciones, analizar datos y resumir correos electrónicos y reuniones, agilizando así los procesos de trabajo y mejorando la productividad.
Ejemplo: Estas funciones basadas en IA ayudan a los desarrolladores a escribir código más limpio y eficiente con mayor rapidez.
Fuentes: (Building for the future: The enterprise generative AI application lifecycle with Azure AI) (Welcoming the generative AI era with Microsoft Azure) (Microsoft Learn) (From code to production: New ways Azure helps you build transformational AI experiences) (Empowering operators through generative AI technologies with Azure for Operators) (Azure OpenAI Service: 10 ways generative AI is transforming businesses) (The Official Microsoft Blog) (Microsoft Cloud) (Microsoft Cloud) (Microsoft Learn) (Voicebot.ai).

20. Tesla

Aplicación: Tesla incorpora IA generativa en su tecnología de conducción autónoma.
Ejemplo: Los modelos de IA generan y prueban diversos escenarios de conducción, mejorando la seguridad y fiabilidad de los coches de conducción autónoma de Tesla.
Fuente: Desarrollo de IA de Tesla

El futuro de la IA generativa: tendencias y predicciones clave

El futuro de la IA generativa en el mundo empresarial es prometedor, y se espera que los continuos avances desbloqueen nuevas capacidades. Según McKinsey, la IA generativa podría avanzar significativamente de aquí a 2040, compitiendo potencialmente con el 25% de los mejores profesionales humanos en diversas tareas. Esto significa que la IA podría escribir contenidos de alta calidad, resolver problemas complejos y tomar decisiones empresariales perspicaces al mismo nivel que los profesionales cualificados.

A medida que avanza la tecnología de IA, la integración de sistemas perceptivos en la IA podría permitirle imitar sentidos humanos como el tacto y el olfato, superando el enfoque en el lenguaje y las imágenes. Este avance podría llevar a que los modelos de IA superasen las capacidades humanas en el reconocimiento emocional, ofreciendo una visión más profunda de las emociones humanas.

Sin embargo, el sesgo en los modelos de IA generativa seguirá siendo un reto, dando lugar a nuevos mercados centrados en conjuntos de datos éticos. A medida que se generalicen las herramientas de IA generativa, se producirán inevitablemente cambios en los puestos de trabajo y se requerirán nuevas competencias. También se prevé un aumento del uso indebido de las capacidades generativas, lo que subraya la importancia de contar con mecanismos sólidos para mitigar los riesgos y garantizar un uso responsable de las tecnologías de IA.

La IA generativa seguirá transformando las operaciones empresariales en diversos sectores, del mismo modo que el smartphone transformó la comunicación y la productividad de las empresas. Desde la automatización de tareas mundanas hasta el fomento de la creatividad en la creación de contenidos, el potencial de la IA generativa es vasto y variado. Sin embargo, es fundamental tener en cuenta las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de los datos y adaptarse a la evolución de las mejores prácticas.

En 2027, más del 50% de los modelos de GenAI que utilicen las empresas serán específicos de un sector o función empresarial, frente a aproximadamente el 1% en 2023.

Aunque los modelos de propósito general funcionan bien en un amplio conjunto de aplicaciones, la demanda de GenAI está aumentando en muchos sectores. Combinada con una mayor disponibilidad de LLM de código abierto de alto rendimiento y comercialmente utilizables, existe un apetito por modelos específicos de dominio.

Los modelos de dominio pueden ser más pequeños, menos intensivos desde el punto de vista computacional y reducir los riesgos de alucinación asociados a los modelos de propósito general.
Planifique la necesidad de desplegar y gestionar múltiples modelos GenAI de dominio específico para dar soporte a una variedad de casos de uso. Pero antes de crear los suyos propios, busque modelos de dominio específico listos para usar que pueda entrenar o ajustar para que se adapten a las necesidades de su empresa.

Para 2026, el 75% de las empresas utilizará IA generativa para crear datos sintéticos de los clientes, frente a menos del 5% en 2023.

El desarrollo de datos sintéticos (es decir, generados artificialmente) respalda sistemas en los que los datos reales son costosos, no están disponibles, están desequilibrados o no se pueden utilizar debido a las regulaciones de privacidad.

La introducción de datos sintéticos en modelos permite a las organizaciones simular entornos e identificar nuevas oportunidades de desarrollo de productos, especialmente en industrias altamente reguladas. También permite la creación rápida de prototipos de software y experiencias digitales e híbridas.

Centrar el uso de datos sintéticos en áreas que se correlacionan directamente con el crecimiento empresarial, como el desarrollo de segmentos de clientes, viajes y experiencias y la capacitación de modelos de machine learning.

Para 2028, el 30% de las implementaciones de GenAI se optimizarán utilizando métodos computacionales de conservación de energía, impulsados por iniciativas de sostenibilidad.

La rápida adopción de herramientas de IA generativa ha hecho que el impacto ambiental negativo de la GenAI, que el público y los gobiernos están denunciando, se convierta en una preocupación inmediata para los líderes empresariales.

Es fundamental minimizar la energía y los recursos necesarios para la formación y el desarrollo de la IA. La energía renovable y la infraestructura para los servicios locales y en la nube se personalizarán para la IA.

Controla los costos de los recursos informáticos con energía optimizada diversificando sus proveedores, buscando arquitectura componible y operaciones de borde para GenAI en cada jurisdicción de operación y utilizando energía renovable de alta calidad durante la capacitación para mitigar su impacto en sus objetivos de sostenibilidad.

Fuente – Gartner – 12 de abril 2024
A algunos les puede preocupar que la IA se apodere de nuestras vidas y trabajos, pero es como Internet en el siglo pasado: una herramienta poderosa que simplemente necesitamos aprender, adaptarnos y adoptar. Ignorarlo no hará que desaparezca. Con eso en mente, profundicemos en las tendencias y predicciones clave que se avecinan para esta extraordinaria tecnología.
Fuente: https://pixelplex.io/blog/generative-ai-market-map/
La IA generativa ha llegado a diversas industrias, remodelando los ámbitos de la creatividad, la productividad y la resolución de problemas. Las siguientes figuras le brindarán más información sobre el impacto de la generación de IA en diferentes sectores.

Conclusión

La IA generativa no es sólo un avance incremental; representa un cambio de paradigma en la forma en que las empresas operan, innovan y compiten. Como se destaca a lo largo de esta publicación de blog, la capacidad de la IA generativa para automatizar tareas complejas, mejorar la creatividad y proporcionar conocimientos profundos está revolucionando el panorama corporativo. Desde la generación de códigos hasta el marketing personalizado, las aplicaciones de la IA generativa son diversas y transformadoras, y generan niveles de eficiencia e innovación sin precedentes. Los estudios de caso analizados demuestran cómo las empresas líderes están aprovechando esta tecnología para obtener una ventaja competitiva, mostrando los beneficios tangibles y el valor estratégico que ofrece.

Sin embargo, adoptar la IA generativa conlleva una serie de desafíos y responsabilidades. Las consideraciones éticas, la privacidad de los datos y el impacto ambiental del desarrollo de la IA son cuestiones críticas que deben abordarse para garantizar una adopción sostenible y responsable. Las empresas deben establecer marcos sólidos de gobernanza de la IA y mantenerse alerta ante posibles sesgos en los modelos de IA. Al hacerlo, pueden mitigar los riesgos y maximizar los beneficios, fomentando una cultura de implementación ética de la IA y de innovación continua.

De cara al futuro, el futuro de la IA generativa en el mundo empresarial es increíblemente prometedor. Con los avances continuos y el aumento de aplicaciones específicas de dominio, la IA generativa se convertirá en una parte integral de diversas industrias, transformando procesos e impulsando el crecimiento. A medida que las empresas navegan por esta revolución impulsada por la IA, es fundamental adoptar la IA generativa, adaptarse a su panorama en evolución y aprovechar todo su potencial. Al hacerlo, pueden crear valor duradero, mejorar la productividad y revolucionar la forma en que operan, garantizando que permanezcan a la vanguardia de la innovación en un mundo cada vez más competitivo.

¡Es todo por hoy!

PorLawrence Teixeira