La industria de la tecnología se encuentra en un momento trascendental. La combinación de interés a nivel ejecutivo y de la dirección, los resultados claramente definidos y la gran velocidad de adopción hacen que la IA generativa sea diferente a todo lo que hemos visto antes.
En este blog, arrojaremos luz sobre el rápido aumento de la IA generativa (GenAI), su impacto en las empresas de tecnología y las cuestiones fundamentales relacionadas con la tecnología de IA.
GenAI: Un momento trascendental en la tecnología
En siete escasos meses, GenAI ha captado simultáneamente la atención, la creatividad y el temor de los líderes tecnológicos y empresariales de todo el mundo.
- Atención. Los ejecutivos ven fácilmente cómo esta tecnología afectará los niveles de productividad y los márgenes. Brookings Institution pronostica que la inteligencia artificial generativa aumentará la productividad y la producción en un 18% urante los próximos 10 años.
- Creatividad. GenAI tiene una amplia gama de aplicaciones, desde casos de uso horizontales, como el desarrollo de software y la creación de contenido de marketing, hasta casos de uso específicos de los distintos sectores, como el descubrimiento de fármacos y el diseño de fabricación. Los beneficios comerciales de los casos de uso son obvios, y las empresas no están esperando a que se desarrolle un caso comercial para comenzar a experimentar. La investigación de IDC muestra que la gestión del conocimiento, el marketing y la generación de código son los principales casos de uso que se están considerando.
- Miedo. Los ejecutivos ven cómo esta tecnología puede alterar rápidamente su modelo de negocio. El viaje de 20 años para que la nube representara el 50 % del gasto central en TI y el viaje de 10 años para convertirse en un negocio digital, parecerá colosalmente lento en comparación con los plazos acelerados que llevarán a las empresas implementar casos de uso de IA generativa a escala. Las preocupaciones bien fundadas en torno a la ética, el cumplimiento normativo y la gobernanza también deberán integrarse en este nuevo modelo de negocio.
Ocultos a plena vista
¿Cómo una tecnología con tanto impacto ha podido aparecer de forma inesperada para la mayoría de los líderes empresariales? No ha sido así exactamente. Los elementos fundacionales se fueron desarrollando a lo largo de la última década.
- Era de la Innovación Multiplicada. Lo que IDC llama la era de la innovación multiplicada fue impulsada principalmente por la nube, la movilidad e Internet. Los semiconductores de bajo coste y la virtualización permitieron la nube, lo que hizo que la informática fuera elástica y abundante. La movilidad hizo que la computación fuera ubicua. E Internet redujo los costes de distribución de esos bits informáticos a casi cero.
- Plataformas y Comunidades. Con una infraestructura abundante, ubicua y elástica, surgieron plataformas, comunidades y ecosistemas digitales. Estas plataformas desencadenaron un proceso masivo de consolidación de datos y el nacimiento de la arquitectura del modelo transformador que permitió la creación de modelos fundamentales de inteligencia artificial, incluidos los modelos de lenguaje grande (LLM).
- Era de la IA en todas partes. La IA generativa, que utiliza algoritmos no supervisados y semisupervisados para generar contenido a partir de contenido creado previamente, como texto, audio, video, imágenes y código, es una tecnología desencadenante, que marcará el comienzo de una nueva era: la era de la IA en todas partes. Esta nueva era incluirá el viaje de la IA limitada a la IA ampliada y cambiará por completo nuestra relación con los datos y cómo extraemos valor de los datos estructurados y no estructurados.
La IA generativa supone el amanecer de esta nueva era porque reducirá drásticamente el tiempo y los costes asociados con el desarrollo de soluciones para una amplia gama de casos de uso asociados con la automatización y la inteligencia. La rápida adopción de IA generativa mueve la IA de un segmento de software emergente a una tecnología clave en el centro de una transición de plataforma. El mercado generalmente asume que este tipo de transición de plataforma requiere un cambio en el hardware, similar al movimiento de cliente-servidor desde mainframes, o a la nube desde cliente-servidor. Sin embargo, IDC cree que esta vez será diferente. Esta transición de plataforma se centrará más en los datos. Esta vez se tratará de cómo usamos los datos como entrada (para entrenar, ajustar e inferir modelos fundamentales) y como resultado comercial (como parte del desarrollo de nuevos casos de uso).
Disrupción en el mercado de la industria tecnológica y GenAI
Dado que la IA generativa afectará a la mayoría de los mercados tecnológicos, desde los semiconductores hasta los servicios profesionales, los proveedores de tecnología están revisando rápidamente sus hojas de ruta de productos y repensando sus modelos comerciales, de precios y de servicio al cliente.
Infraestructura. Hoy en día, gran parte del valor lo capturan los proveedores de semiconductores, especialmente NVIDIA, ya que ejecutar las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia para los modelos básicos exige GPU significativas. Los proveedores de semiconductores necesitan tener chips diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA, lo que está creando una oportunidad para nuevos desafíos. La capacitación de modelos de IA también impulsará las inversiones en almacenamiento y redes, lo que colocará a los proveedores de nubes públicas e híbridas en una posición sólida para capturar participación, ya que la capacitación dedicada en las instalaciones de los modelos básicos es costosa.
Software. En el medio plazo, los proveedores de aplicaciones y plataformas bien consolidados se beneficiarán si pueden cambiar sus ofertas y modelos comerciales lo suficientemente rápido. Deben decidir qué casos de uso de IA generativa pueden admitir la monetización directa y cuáles serán importantes para implementar desde un punto de vista defensivo. Por ejemplo, la IA generativa podría transformar la forma en que interactuamos con el software empresarial. Es potencialmente el mayor cambio en el diseño de la experiencia de usuario desde hace tiempo y está preparado para la disrupción por parte de las nuevas aplicaciones nativas de GenAI.
Dado que parece que muchos de los costes asociados con la administración de modelos de IA generativa para la escala, la seguridad y la privacidad recaerán sobre los hombros del proveedor de software, se están evaluando las siguientes decisiones clave para proteger sus márgenes:
- ¿Deberían capacitar a sus propios modelos básicos o asociarse con proveedores de modelos?
- ¿Cuál es el nuevo modelo de precios para respaldar las capacidades de IA generativa?
- ¿Los SLA deberán incluir las bases para algunos casos de uso? Y si es así, ¿deberían agregarse niveles de soporte para lidiar con el contexto y la deriva de datos?
- ¿El acceso a los datos de los clientes para entrenar modelos será parte de un nuevo conjunto de términos y condiciones de licencia?
- ¿Necesitarán proporcionar una indemnización por los activos generados por IA?
- Servicios. Si bien las empresas de servicios están ocupadas ayudando a sus clientes a identificar los casos de uso de GenAI, también están investigando simultáneamente cómo la IA generativa afectará a la demanda de sus servicios a largo plazo y cómo se automatizarán sus modelos de entrega en torno al desarrollo de software, la contabilidad y los servicios legales. Cada vez más, las empresas de servicios están incorporando sus propias plataformas de software de IA, lo que está desdibujando las líneas entre el software y los servicios.
- Seguridad y Confianza. Debido a su capacidad para generar códigos, datos e imágenes falsas que se parecen mucho a los reales, es probable que la IA generativa aumente los casos de robo de identidad, fraude y falsificación. Los LLM también son vulnerables y podrían ser una fuente de ataque y manipulación. Los proveedores de seguridad tienen una gran oportunidad para desarrollar nuevas soluciones que aborden y solucionen estos desafíos emergentes.
- Nuevos mercados. Por supuesto, con cualquier tecnología disruptiva, surgirán nuevos mercados tecnológicos. yDe hecho, a están surgiendo nuevas empresas para proporcionar herramientas que personalizan modelos, contextualizan, aumentan la velocidad de capacitación de LLM y orquestan el proceso. Existen enormes oportunidades para las empresas de software, sea cual sea su mercado. Este cambio puede significar por ejemplo, ofrecer un servicio de traducción completo en lugar de un software de traducción.
A pesar de todas las incógnitas que enfrenta la industria de la tecnología, lo que está claro es la necesidad de comprender rápidamente las preguntas fundamentales relacionadas con la IA generativa y cómo impulsará tu modelo de negocio en el futuro.
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