¿Quieres ideas más inteligentes en tu bandeja de entrada? Regístrese en nuestros boletines semanales para obtener solo lo que importa a los líderes de IA, datos y seguridad empresariales. Suscríbete ahora la estadística más citada de un nuevo informe del MIT ha sido profundamente mal entendido. Si bien los titulares de la trompeta de que «el 95% de los pilotos de IA generativos en las empresas están fallando», el informe en realidad revela algo mucho más notable: la adopción de tecnología empresarial más rápida y exitosa en la historia corporativa está ocurriendo justo en virtud de las narices de los ejecutivos. El estudio, publicado esta semana por el Proyecto Nanda del MIT, ha provocado ansiedad en las redes sociales y los círculos comerciales, y muchos lo interpretan como evidencia de que la inteligencia artificial no cumple con sus promesas. Pero una lectura más cercana del informe de 26 páginas cuenta una historia claramente diferente, una de adopción de tecnología de base sin precedentes que ha revolucionado silenciosamente el trabajo mientras las iniciativas corporativas tropiezan. Los investigadores encontraron que el 90% de los empleados usan regularmente herramientas de inteligencia artificial personal para el trabajo, a pesar de que solo el 40% de sus empresas tienen suscripciones oficiales de IA. «Si bien solo el 40% de las empresas dicen que compraron una suscripción oficial de LLM, los trabajadores de más del 90% de las empresas que encuestamos informaron el uso regular de herramientas de IA personales para tareas de trabajo», explica el estudio. «De hecho, casi todas las personas usaron un LLM de alguna forma para su trabajo». Los empleados usan herramientas personales de IA en más del doble de la tasa de adopción corporativa oficial, según el informe del MIT. (Crédito: MIT) Cómo los empleados descifraron el código de IA mientras los ejecutivos tropezaron con los investigadores del MIT descubrieron lo que llaman una «economía de IA en la sombra» donde los trabajadores usan cuentas personales de chatgpt, suscripciones de Claude y otras herramientas de consumo para manejar porciones significativas de sus trabajos. Estos empleados no solo experimentan, están usando AI «Multiples Times al día todos los días de su carga de trabajo semanal», encontró el estudio. AI Scaling alcanza sus límites de potencia de límites, el aumento de los costos de los tokens y los retrasos de inferencia están remodelando Enterprise AI. Únase a nuestro salón exclusivo para descubrir cómo son los mejores equipos: convertir la energía en una ventaja estratégica arquitectando una inferencia eficiente para las ganancias de rendimiento real que desbloquean el ROI competitivo con sistemas de IA sostenibles asegura su lugar para mantenerse a la vanguardia: https://bit.ly/4mwgngo Esta adopción subterránea ha superado la propagación temprana de correo electrónico, phones inteligentes y la computación en la nube en entornos corporativos. Un abogado corporativo citado en el informe del MIT ejemplificó el patrón: su organización invirtió $ 50,000 en una herramienta especializada de análisis de contratos de IA, sin embargo, utilizó constantemente ChatGPT para redactar el trabajo porque «la diferencia de calidad fundamental es notable. ChatGPT produce consistentemente mejores resultados, incluso aunque nuestro proveedor afirma usar la misma tecnología subyacente». El patrón se repite en todas las industrias. Los sistemas corporativos se describen como «quebradizos, engañados o desalineados con flujos de trabajo reales», mientras que las herramientas de IA de los consumidores ganan elogios por «flexibilidad, familiaridad y utilidad inmediata». Como un director de información dijo a los investigadores: «Hemos visto docenas de demostraciones este año. Tal vez una o dos son realmente útiles. El resto son envoltorios o proyectos científicos». La tasa de falla del 95% que ha dominado los titulares se aplica específicamente a las soluciones de IA empresariales personalizadas: la comisión costosa de compañías de sistemas a medida de los proveedores o la construcción internamente. Estas herramientas fallan porque carecen de lo que los investigadores del MIT llaman «capacidad de aprendizaje». La mayoría de los sistemas de IA corporativos «no retienen la retroalimentación, se adaptan al contexto o mejoran con el tiempo», encontró el estudio. Los usuarios se quejaron de que las herramientas empresariales «no aprenden de nuestros comentarios» y requieren «se requiere demasiado contexto manual cada vez». Las herramientas de consumo como ChatGPT tienen éxito porque se sienten receptivos y flexibles, a pesar de que se restablecen con cada conversación. Las herramientas empresariales se sienten rígidas y estáticas, lo que requiere una configuración extensa para cada uso. La brecha de aprendizaje crea una jerarquía extraña en las preferencias del usuario. Para tareas rápidas como correos electrónicos y análisis básico, el 70% de los trabajadores prefieren la IA sobre los colegas humanos. Pero para trabajos complejos de alto riesgo, el 90% todavía quiere humanos. La línea divisoria no es inteligencia: su memoria y adaptabilidad. Las herramientas de IA de uso general como ChatGPT alcanzan la producción del 40% del tiempo, mientras que las herramientas empresariales específicas de la tarea tienen éxito solo el 5% del tiempo. (Crédito: MIT) El auge oculto de la productividad de miles de millones de dólares que ocurre bajo su radar lejos de mostrar el fracaso de la IA, la economía en la sombra revela ganancias de productividad masivas que no aparecen en las métricas corporativas. Los trabajadores han resuelto desafíos de integración que obstaculizan las iniciativas oficiales, demostrando que la IA funciona cuando se implementa correctamente. «Esta economía en la sombra demuestra que las personas pueden cruzar con éxito la división de Genai cuando se les da acceso a herramientas flexibles y receptivas», explica el informe. Algunas compañías han comenzado a prestar atención: «Las organizaciones con visión de futuro comienzan a cerrar esta brecha aprendiendo del uso de sombras y analizando qué herramientas personales ofrecen valor antes de adquirir alternativas empresariales». Las ganancias de productividad son reales y medibles, solo ocultas a la contabilidad corporativa tradicional. Los trabajadores automatizan tareas de rutina, aceleran la investigación y agilizan la comunicación, todo, mientras que los presupuestos de IA oficiales de sus empresas producen poco rendimiento. Los trabajadores prefieren la IA para tareas de rutina como los correos electrónicos, pero aún confían en los humanos para proyectos complejos de varias semanas. (Crédito: MIT) Por qué comprar Beats Building: Asociaciones externas tienen éxito dos veces más a menudo otro para encontrar desafíos Sabiduría tecnológica convencional: las empresas deberían dejar de intentar construir IA internamente. Las asociaciones externas con proveedores de IA alcanzaron el despliegue el 67% del tiempo, en comparación con el 33% para las herramientas construidas internamente. Las implementaciones más exitosas provienen de organizaciones que «trataron a las nuevas empresas de IA menos como proveedores de software y más como proveedores de servicios comerciales», lo que los mantiene en resultados operativos en lugar de puntos de referencia técnicos. Estas compañías exigieron una profunda personalización y una mejora continua en lugar de demostraciones llamativas. «A pesar de la sabiduría convencional de que las empresas resisten los sistemas de IA, la mayoría de los equipos en nuestras entrevistas expresaron su disposición a hacerlo, siempre que los beneficios fueran claros y las barandillas estaban vigentes», encontraron los investigadores. La clave era la asociación, no solo la compra. Siete industrias que evitan la interrupción en realidad son inteligentes, el informe del MIT descubrió que solo los sectores de tecnología y medios muestran un cambio estructural significativo de la IA, mientras que siete industrias principales, incluidas la atención médica, las finanzas y la fabricación, muestran «actividad piloto significativa pero poco o ningún cambio estructural». Este enfoque medido no es un fracaso, es sabiduría. Las industrias que evitan la interrupción están siendo considerados sobre la implementación en lugar de apresurarse al cambio caótico. En Healthcare and Energy, «la mayoría de los ejecutivos no informan que las reducciones de contratación actuales o anticipadas en los próximos cinco años». La tecnología y los medios se mueven más rápido porque pueden absorber más riesgo. Más del 80% de los ejecutivos en estos sectores anticipan la contratación reducida en 24 meses. Otras industrias están demostrando que la adopción exitosa de IA no requiere una agitación dramática. La atención corporativa fluye en gran medida hacia aplicaciones de ventas y marketing, que capturaron alrededor del 50% de los presupuestos de IA. Pero los retornos más altos provienen de la automatización de back-office poco glamorosa que recibe poca atención. «Algunos de los ahorros de costos más dramáticos que documentamos vinieron de la automatización de back-office», encontraron los investigadores. Las empresas ahorraron $ 2-10 millones anuales en servicio al cliente y procesamiento de documentos al eliminar los contratos de subcontratación de procesos comerciales y reducir los costos creativos externos en un 30%. Estas ganancias llegaron «sin reducción de la fuerza laboral material», señala el estudio. «Las herramientas aceleraron el trabajo, pero no cambiaron las estructuras o presupuestos del equipo. En cambio, el ROI surgió del gasto externo reducido, eliminando los contratos de BPO, recortando las tarifas de las agencias y reemplazando a consultores costosos con capacidades internas con IA». Las empresas invierten mucho en aplicaciones de IA de ventas y marketing, pero los rendimientos más altos a menudo provienen de la automatización de la oficina. (Crédito: MIT) La revolución AI está teniendo éxito: un empleado en un momento los hallazgos del MIT no muestran a la IA fallando. Muestran que AI tiene éxito tan bien que los empleados se han adelantado a sus empleadores. La tecnología funciona; La adquisición corporativa no. Los investigadores identificaron a las organizaciones «cruzar la división de Genai» al enfocarse en herramientas que se integran profundamente mientras se adaptan con el tiempo. «El cambio de la construcción a la compra, combinado con el aumento de la adopción del prosumer y el surgimiento de capacidades de agente, crea oportunidades sin precedentes para los proveedores que pueden ofrecer sistemas de inteligencia artificial con capacidad para el aprendizaje y profundamente integrados». El 95% de los pilotos de IA Enterprise que fallan apuntan hacia una solución: aprenda del 90% de los trabajadores que ya han descubierto cómo hacer que AI funcione. Como un ejecutivo de fabricación dijo a los investigadores: «Estamos procesando algunos contratos más rápido, pero eso es todo lo que ha cambiado». Ese ejecutivo se perdió el panorama general. El procesamiento de contratos más rápido, multiplicados en millones de trabajadores y miles de tareas diarias, es exactamente el tipo de mejora de productividad gradual y sostenible que define la adopción de tecnología exitosa. La Revolución AI no está fallando. Está teniendo éxito en silencio, una conversación de chatgpt a la vez. Insights diarias sobre casos de uso de negocios con VB diariamente Si desea impresionar a su jefe, VB Daily lo tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo. Lea nuestra Política de privacidad Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.