KTSDESIGN/SCIENCE PHOTO LIBRARY/Getty ImagesLas empresas están «luchando» por encontrar valor en los proyectos de inteligencia artificial generativa (Gen AI) que han emprendido y un tercio de las iniciativas terminarán siendo abandonadas, según un informe reciente del analista Gartner. «Después del bombo publicitario del año pasado, los ejecutivos están impacientes por ver los retornos de las inversiones en Gen AI, pero las organizaciones están luchando por demostrar y obtener valor. A medida que se amplía el alcance de las iniciativas, la carga financiera de desarrollar e implementar modelos Gen AI se siente cada vez más», afirmó la distinguida analista de Gartner, Rita Sallam, en un comunicado de prensa que resume los hallazgos de la investigación. Además: Los nuevos modelos Gemini de Google logran una «recuperación casi perfecta» El informe afirma que al menos el 30% de los proyectos de Gen AI se abandonarán después de la etapa de prueba de concepto para fines de 2025. Sallam cita los costos de los proyectos como una gran presión para la implementación, con inversiones iniciales que oscilan entre $ 5 millones y $ 20 millones. GartnerPor ejemplo, en el extremo inferior de la escala, el uso de una API Gen AI, que permite a un usuario consumir el modelo Gen AI alojado públicamente, para cosas como asistencia de codificación, significa que una empresa podría gastar alrededor de $ 100,000 a $ 200,000 por adelantado, y hasta $ 550 adicionales por usuario por año, estima Gartner. Además: La startup de inteligencia artificial Cerebras estrena el servicio de «inferencia más rápido del mundo», con un giro En el extremo superior de la escala, el gasto para afinar los modelos de IA «fundamentales» o crear modelos personalizados desde cero puede costar entre $ 5 millones y $ 20 millones por adelantado, más entre $ 8,000 y $ 21,000 por usuario por año. Si bien la investigación de Gartner identifica desafíos significativos, no todo son malas noticias para Gen AI. Algunas empresas informan que ya han visto beneficios de la tecnología, como aumentos de ingresos, ahorros de costos y aumentos de productividad. Sin embargo, esas ventajas vienen con otra advertencia: Gartner dice que la recompensa puede ser difícil de medir. Además: El mayor desafío de la IA generativa es mostrar el ROI: aquí está el por qué «La IA generativa requiere una mayor tolerancia para los criterios de inversión financiera indirecta y futura frente al retorno inmediato de la inversión», dijo Sallam. «Históricamente, muchos directores financieros no se han sentido cómodos con la inversión hoy para obtener valor indirecto en el futuro. Esta renuencia puede sesgar la asignación de inversiones hacia resultados tácticos en lugar de estratégicos». Además de los costos, Gartner dijo que los factores que podrían condenar a los proyectos de IA incluyen «controles de riesgo inadecuados» y «datos deficientes». Además: 5 formas en que los CIO pueden gestionar la demanda empresarial de IA generativa Las preocupaciones sobre el abandono en la investigación contrastan con otras encuestas que sugieren que las implementaciones de IA generativa están progresando. Por ejemplo, una encuesta reciente de Bloomberg Intelligence indicó que el porcentaje de empresas «que trabajan en» la implementación de programas «copiloto» de IA generativa se duplicó entre diciembre del año pasado y julio de 2024.