A pesar de la promesa de que la inteligencia artificial transformará las industrias, el aumento de los costos y los riesgos cada vez mayores están haciendo que muchos proyectos de IA fracasen, como lo destacan varios informes recientes. Al menos el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de la etapa de prueba de concepto para fines de 2025, según un nuevo informe de Gartner. Las empresas están «luchando por demostrar y obtener valor» en sus esfuerzos, que cuestan entre 5 y 20 millones de dólares en inversiones iniciales. Un informe independiente de Deloitte proporcionó un resultado similar. De las 2.770 empresas encuestadas, el 70% dijo que solo ha trasladado el 30% o menos de sus experimentos de GenAI a la etapa de producción. La falta de preparación y los problemas relacionados con los datos se atribuyen a esta baja tasa de éxito. Las perspectivas generales para los proyectos de IA no son optimistas. Una investigación del grupo de expertos RAND descubrió que, a pesar de que las inversiones del sector privado en IA se multiplicaron por 18 entre 2013 y 2022, más del 80% de los proyectos de IA fracasan, el doble de la tasa de fracaso en los proyectos de TI corporativos que no involucran IA. La disparidad en el respaldo financiero y la finalización es un probable contribuyente a que las «Siete Magníficas» empresas tecnológicas (NVIDIA, Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Tesla y Apple) pierdan un total de 1,3 billones de dólares en acciones en cinco días el mes pasado. VER: Casi 1 de cada 10 empresas gastará más de 25 millones de dólares en iniciativas de IA en 2024, según el informe de Searce Se requieren altas inversiones iniciales en proyectos GenAI antes de que se obtengan beneficios El uso de una API GenAI (una interfaz que permite a los desarrolladores integrar modelos GenAI en sus aplicaciones) podría costar hasta 200.000 dólares por adelantado y 550 dólares adicionales por usuario al año, estima Gartner. Además, crear o ajustar un modelo personalizado puede costar entre 5 y 20 millones de dólares, más entre 8.000 y 21.000 dólares por usuario al año. La inversión media en IA de los líderes mundiales de TI fue de 879.000 dólares el año pasado, según un informe del proveedor de software de automatización ABBYY. Casi todos (el 96%) de los encuestados dijeron que aumentarían estas inversiones el próximo año, a pesar de que un tercio afirmó que les preocupan estos altos costos. Los analistas de Gartner escribieron que GenAI «requiere una mayor tolerancia a los criterios de inversión financiera indirecta y futura frente al retorno inmediato de la inversión», con lo que «muchos directores financieros no se han sentido cómodos». Pero no son solo los directores financieros los que tienen preocupaciones sobre el retorno de la inversión de los esfuerzos de IA. Los inversores de las empresas tecnológicas más grandes del mundo han expresado recientemente dudas sobre cuándo, o si, su respaldo dará sus frutos. Jim Covello, analista de acciones de Goldman Sachs, escribió en un informe de junio: «A pesar de su elevado precio, la tecnología no está ni cerca de donde necesita estar para ser útil». VER: Las nuevas empresas tecnológicas del Reino Unido sufren su primera caída desde 2022, un 11% este trimestre Además, los valores de mercado de Alphabet y Google disminuyeron en agosto, ya que sus ingresos no compensaron sus inversiones en infraestructura de IA. Más cobertura de IA de lectura obligada Otras causas del fracaso de los proyectos GenAI ¿Una de las principales razones del fracaso en el lanzamiento de proyectos GenAI empresariales? La falta de preparación. Menos de la mitad de los encuestados por Deloitte sintieron que sus organizaciones estaban muy preparadas en las áreas de infraestructura tecnológica y gestión de datos, ambos elementos básicos necesarios para ampliar los proyectos de IA a un nivel en el que se puedan obtener beneficios. El estudio de RAND también descubrió que las organizaciones a menudo no tienen la «infraestructura adecuada para gestionar sus datos e implementar modelos de IA completos». Solo alrededor de 1 de cada 5 encuestados de Deloitte indicó preparación en las áreas de «talento» y «riesgo y gobernanza», y muchas organizaciones están contratando o mejorando activamente las habilidades para roles de ética de IA como resultado. VER: El 83% de las empresas del Reino Unido aumentan los salarios para las habilidades de IA La calidad de los datos representa un obstáculo adicional para ver los proyectos GenAI hasta su finalización. El estudio de Deloitte encontró que el 55% de las empresas han evitado ciertos casos de uso de GenAI debido a problemas relacionados con los datos, como la confidencialidad de los datos o las preocupaciones sobre su privacidad y seguridad. La investigación de RAND también destacó que muchas organizaciones no tienen los datos necesarios para entrenar un modelo efectivo. A través de entrevistas con 65 científicos e ingenieros de datos, los analistas de RAND descubrieron que la causa principal del fracaso del proyecto de IA implica una falta de claridad sobre el problema que promete resolver. Las partes interesadas de la industria a menudo malinterpretan o comunican mal este problema, o eligen uno que es demasiado complicado de resolver con la tecnología. La organización también puede estar más enfocada en emplear la «última y mejor tecnología» que en resolver realmente el problema en cuestión. Otras preocupaciones que pueden contribuir al fracaso del proyecto GenAI citadas por Deloitte incluyen el riesgo inherente de la IA (alucinaciones, sesgo, preocupaciones sobre la privacidad) y mantenerse al día con las nuevas regulaciones como la Ley de IA de la UE. Las empresas se mantienen firmes en su búsqueda de nuevos proyectos GenAI A pesar de las bajas tasas de éxito, el 66% de los CIO con sede en EE. UU. están en proceso de implementar copilotos GenAI, en comparación con el 32% en diciembre, según un informe de Bloomberg. El principal caso de uso citado fueron los agentes de chatbot, como para aplicaciones de servicio al cliente. El porcentaje de encuestados que afirmó que actualmente estaban entrenando modelos base también aumentó del 26% al 40% en el mismo período. El informe de RAND proporcionó evidencia de que las empresas no estaban reduciendo sus esfuerzos en GenAI como resultado de los desafíos para lograr que avanzaran. Según una encuesta, el 58% de las corporaciones medianas ya han implementado al menos un modelo de IA en producción. Impulsando esta perseverancia continua en GenAI hay algunos impactos tangibles en el ahorro de ingresos y la productividad, según Gartner. Mientras tanto, dos tercios de las organizaciones encuestadas por Deloitte dijeron que están aumentando sus inversiones porque han visto un fuerte valor inicial. Sin embargo, la investigación de ABBYY encontró que el 63% de los líderes de TI globales están preocupados de que su empresa se quede atrás si no la usan. Incluso hay evidencia de que GenAI se está convirtiendo en una distracción. Según IBM, el 47% de los líderes tecnológicos sienten que la función de TI de su empresa es efectiva en la prestación de servicios básicos, una disminución del 22% desde 2013. Los investigadores sugieren que esto está relacionado con que están dirigiendo su atención a GenAI, ya que el 43% de los ejecutivos de tecnología dicen que ha aumentado sus preocupaciones sobre la infraestructura en los últimos seis meses. Rita Sallam, analista vicepresidenta de Gartner, dijo: «Estos datos sirven como un valioso punto de referencia para evaluar el valor comercial derivado de la innovación del modelo comercial GenAI. «Pero es importante reconocer los desafíos en la estimación de ese valor, ya que los beneficios son muy específicos de la empresa, el caso de uso, el rol y la fuerza laboral. A menudo, el impacto puede no ser evidente de inmediato y puede materializarse con el tiempo. Sin embargo, este retraso no disminuye los beneficios potenciales”.
