Nuevo capítulo en el desarrollo de la IA: Guía integral desde la concepción hasta la escalabilidad
La inteligencia artificial está pasando gradualmente de ser un tema de moda a aplicaciones prácticas, y los productos de IA a gran escala se están convirtiendo en la clave de la competencia. El reciente informe sobre el estado de la IA para 2025, titulado "Manual del Constructor", analiza en profundidad el conjunto completo de soluciones para el desarrollo, implementación y operación a gran escala de productos de IA.
Este informe, basado en la investigación de 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, proporciona un mapa táctico para convertir las ventajas de la IA generativa en una competencia comercial sostenible. A continuación se presentan las cinco principales ideas clave extraídas del informe:
1. La estrategia de productos de IA avanza hacia la madurez
Las empresas nativas de IA están significativamente adelantadas en el lanzamiento de productos al mercado. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la adecuación al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas tradicionales que integran productos de IA han llegado a esta etapa.
Tendencias principales:
Los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se han convertido en el centro de atención, cerca del 80% de los desarrolladores nativos de IA están trabajando en este campo.
Se ha llegado a un consenso sobre la arquitectura de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar los costos y adaptarse a escenarios específicos. En los productos orientados al cliente, se utilizan en promedio 2.8 modelos.
2. La evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando la forma en que las empresas establecen los precios de sus productos. Las encuestas muestran que el modelo de precios híbrido (suscripción básica + facturación por uso) se está convirtiendo en la norma. Algunas empresas también están explorando estrategias de precios completamente basadas en el uso real o en los resultados.
Aunque muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que se ajuste más al valor que obtienen los clientes y al uso real.
3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora
La IA no solo es un problema técnico, sino también un desafío organizativo. Los mejores equipos están formando equipos interdisciplinarios compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
Se espera que en el futuro entre el 20% y el 30% de los equipos de ingeniería de la mayoría de las empresas se enfoquen en la IA, y en las empresas de alto crecimiento esta proporción puede llegar al 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un cuello de botella, ya que el tiempo promedio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días.
El 54% de los encuestados afirmó que el progreso de la contratación está rezagado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.
4. Aumento significativo del presupuesto de IA
Las empresas están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de investigación y desarrollo en el ámbito de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento continuo en todas las empresas de diferentes rangos de ingresos para 2025. Esto indica que la IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos también está cambiando. En las primeras etapas, el costo de los recursos humanos dominaba, pero a medida que los productos maduran, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales gastos.
5. La aplicación interna de IA en las empresas se expande pero de manera desigual
A pesar de que la mayoría de las empresas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza regularmente. Las grandes empresas consolidadas enfrentan mayores desafíos para fomentar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de 7 escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). El aumento de la eficiencia en el trabajo en estos ámbitos es del 15% al 30%.
El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente
Aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo bastante disperso, está madurando gradualmente. Las encuestas muestran que, en diferentes campos, los desarrolladores han adoptado una variedad de marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas.
Las herramientas comunes incluyen:
Plataforma en la nube: AWS, Azure, GCP
Marco de desarrollo: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face
Procesamiento de datos: Pandas, NumPy, Apache Spark
Servicios de modelos: MLflow, KubeFlow, Seldon Core
Herramientas de monitoreo: Prometheus, Grafana, DataDog
Este informe no solo refleja el rápido desarrollo de la tecnología de IA, sino que también proporciona a las empresas una guía estratégica práctica para ayudarles a mantener una ventaja competitiva en la era de la IA.
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DeFiChef
· 07-17 03:51
Hablando en serio, siento que todo son palabras vacías.
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GateUser-e87b21ee
· 07-17 01:51
Creo que es solo hablar en papel.
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FlatlineTrader
· 07-15 20:20
El capital lo decide todo.
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GasBandit
· 07-15 05:55
¡Prueba, total no cuesta nada!
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BlockchainThinkTank
· 07-15 05:54
Nuestros datos de seguimiento durante años indican que la implementación interna de la IA debe comenzar con la gobernanza.
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ForkItAllDay
· 07-15 05:53
El espacio pierde tiempo y hay pocas personas que lo usan.
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MetaverseVagabond
· 07-15 05:46
Esto es un engaño para hacer dinero bajo el pretexto de la IA...
Guía de escalabilidad de productos de IA: 5 insights clave para impulsar la competencia comercial
Nuevo capítulo en el desarrollo de la IA: Guía integral desde la concepción hasta la escalabilidad
La inteligencia artificial está pasando gradualmente de ser un tema de moda a aplicaciones prácticas, y los productos de IA a gran escala se están convirtiendo en la clave de la competencia. El reciente informe sobre el estado de la IA para 2025, titulado "Manual del Constructor", analiza en profundidad el conjunto completo de soluciones para el desarrollo, implementación y operación a gran escala de productos de IA.
Este informe, basado en la investigación de 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, proporciona un mapa táctico para convertir las ventajas de la IA generativa en una competencia comercial sostenible. A continuación se presentan las cinco principales ideas clave extraídas del informe:
1. La estrategia de productos de IA avanza hacia la madurez
Las empresas nativas de IA están significativamente adelantadas en el lanzamiento de productos al mercado. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la adecuación al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas tradicionales que integran productos de IA han llegado a esta etapa.
Tendencias principales:
2. La evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando la forma en que las empresas establecen los precios de sus productos. Las encuestas muestran que el modelo de precios híbrido (suscripción básica + facturación por uso) se está convirtiendo en la norma. Algunas empresas también están explorando estrategias de precios completamente basadas en el uso real o en los resultados.
Aunque muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que se ajuste más al valor que obtienen los clientes y al uso real.
3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora
La IA no solo es un problema técnico, sino también un desafío organizativo. Los mejores equipos están formando equipos interdisciplinarios compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
Se espera que en el futuro entre el 20% y el 30% de los equipos de ingeniería de la mayoría de las empresas se enfoquen en la IA, y en las empresas de alto crecimiento esta proporción puede llegar al 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un cuello de botella, ya que el tiempo promedio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días.
El 54% de los encuestados afirmó que el progreso de la contratación está rezagado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.
4. Aumento significativo del presupuesto de IA
Las empresas están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de investigación y desarrollo en el ámbito de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento continuo en todas las empresas de diferentes rangos de ingresos para 2025. Esto indica que la IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos también está cambiando. En las primeras etapas, el costo de los recursos humanos dominaba, pero a medida que los productos maduran, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales gastos.
5. La aplicación interna de IA en las empresas se expande pero de manera desigual
A pesar de que la mayoría de las empresas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza regularmente. Las grandes empresas consolidadas enfrentan mayores desafíos para fomentar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de 7 escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). El aumento de la eficiencia en el trabajo en estos ámbitos es del 15% al 30%.
El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente
Aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo bastante disperso, está madurando gradualmente. Las encuestas muestran que, en diferentes campos, los desarrolladores han adoptado una variedad de marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas.
Las herramientas comunes incluyen:
Este informe no solo refleja el rápido desarrollo de la tecnología de IA, sino que también proporciona a las empresas una guía estratégica práctica para ayudarles a mantener una ventaja competitiva en la era de la IA.