La "IA en todas partes" afectará a las decisiones empresariales a todos los niveles

IDC ha presentado sus predicciones mundiales de inteligencia artificial (IA), IA generativa (GenAI) y automatización para 2024 y más allá. Las predicciones fueron presentadas por Ritu Jyoti, vicepresidente del grupo de Servicios de Asesoría e Investigación de Mercado de Automatización e Inteligencia Artificial Mundial de IDC, quien señala que "a medida que crecen las inversiones en IA y automatización, centrarse en los resultados, la gobernanza y la gestión de riesgos es primordial".

IDC espera que el gasto mundial en soluciones de IA aumente a más de 500.000 millones de dólares en 2027. A su vez, la mayoría de las organizaciones experimentarán un cambio notable en el peso de las inversiones en tecnología hacia la implementación de IA y la adopción de productos/servicios mejorados con IA. Son diez las principales predicciones de IDC sobre IA, GenAI y automatización:

--Templar los riesgos de GenAI: La eficiencia acelerada y el riesgo catastrófico son las dos caras de la nueva y brillante moneda de GenAI. Para reducir los riesgos, los proveedores de plataformas de software y nube combinarán paquetes de seguridad y gobernanza de GenAI con sus servicios principales para agregar valor y diferenciar sus ofertas.

--Diversos requisitos regulatorios: los esfuerzos para regular el despliegue y el desarrollo de sistemas de IA variarán según las regiones y los países. Es probable que estos diversos requisitos regulatorios hagan que las organizaciones adopten enfoques más graduales para la implementación de la IA, lo que también aumentará el tiempo de obtención de valor.

--La conversación como interfaz de usuario estándar: La conversación ya está surgiendo como la interfaz de usuario (UI) estándar para aplicaciones y soluciones tanto empresariales como de consumo. Estas interfaces conversacionales de IA afectarán significativamente la participación del cliente, las ventas, el marketing e incluso la gestión de TI.

--El enfoque cambia hacia los resultados: a medida que madura su comprensión de la automatización, los patrocinadores de proyectos han pasado de un enfoque tecnológico a una mentalidad de resultados en la que requieren pruebas tangibles del valor entregado por sus inversiones medido por KPI alineados con los resultados comerciales y financieros.

--Las herramientas basadas en GenAI automatizan la calidad del software: debido al valor que GenAI aporta a las pruebas automatizadas, IDC espera que cambie rápidamente el panorama de las pruebas de software, ya que los proveedores serán capaces de producir un porcentaje significativo de pruebas para disminuir los esfuerzos manuales, mejorar la cobertura de las pruebas y mejorar la calidad del código.

--GenAI transforma los servicios de TI de modernización de aplicaciones: una mayor utilización de la IA en los servicios de TI de modernización de aplicaciones puede optimizar la eficiencia, mejorar la velocidad de entrega de servicios y reforzar los márgenes de los servicios de TI.

--Llevar la IA al descubrimiento de conocimientos: Los últimos avances en IA generativa han provocado un aumento de la demanda de capacidades, como la respuesta a preguntas en lenguaje natural y la búsqueda conversacional, para respaldar el descubrimiento de conocimientos en autoservicio.

--Monetizar la GenAI: si bien la tecnología es una fuente de ventajas, es el modelo de negocio el que ayudará a las empresas a monetizar la IA generativa e impulsar una ventaja competitiva duradera. Para 2024, el 33% de las empresas del G2000 explotarán modelos de negocio innovadores para duplicar su potencial de monetización de la GenAI.

--AGI en el horizonte: varios grupos están trabajando hacia la Inteligencia General Artificial (AGI) y las empresas experimentarán con sistemas AGI para 2028. A medida que avance, la AGI será transformadora y afectará todo, desde el mercado laboral hasta cómo entendemos conceptos como inteligencia y creatividad.

--Las prioridades de los chips cambian: hasta que las cargas de trabajo de IA que requieren la descarga de tareas de los procesadores del servidor a los aceleradores se estandaricen en algoritmos y pilas de software adaptadas a los procesadores del servidor, la compra de aceleradores (GPU, FPGA y AI ASIC y ASSP) afectará la compra de CPU.

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