En un cambio de paradigma tecnológico, el informe de MIT Technology Review Insights (PDF, en inglés) revela que la IA generativa está preparada para revolucionar no solo el panorama empresarial, sino también la economía global. Con una proyección de añadir entre 2,6 y 4,4 trillones de dólares en valor anual a la economía y la posibilidad de automatizar la mitad de todo el trabajo entre 2040 y 2060, esta tecnología emergente promete transformar radicalmente cómo interactuamos con los datos, abordamos la innovación y conducimos los negocios. El informe destaca la importancia de los modelos de lenguaje de gran tamaño como ChatGPT, la capacidad de procesar datos desestructurados previamente inaccesibles y la necesidad de una infraestructura de datos flexible y escalable. Además, aborda los desafíos de la automatización y la gobernanza, subrayando la urgencia de una estrategia de IA generativa bien definida para las empresas que buscan mantener su competitividad en esta nueva era.
¿Por qué es importante? El informe The great acceleration: CIO perspectives on generative AI de MIT Technology Review Insights, ofrece una visión detallada de cómo los líderes tecnológicos están adoptando herramientas emergentes de IA generativa como parte de una estrategia de IA a nivel empresarial. Basado en entrevistas en profundidad y una encuesta global, el informe destaca la importancia creciente de la IA generativa en el panorama empresarial.
La IA generativa se proyecta para añadir hasta 4,4 trillones de dólares a la economía global, adelantando la automatización del trabajo una década antes de lo previsto.
Puntos clave
- Impacto revolucionario de la IA Generativa: Se estima que la IA generativa añadirá entre 2,6 y 4,4 trillones de dólares en valor anual a la economía global, aumentando el impacto económico de la IA en un 15 a 40%. Se proyecta que la IA automatizará la mitad de todo el trabajo entre 2040 y 2060, con la IA generativa adelantando esa ventana una década antes de lo previsto.
- Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs): Estos sistemas, como ChatGPT, están construidos sobre LLMs que entrenan en un vasto corpus de datos para responder preguntas o realizar tareas basadas en probabilidades estadísticas.
- Datos desestructurados y enterrados ahora legibles: La IA generativa puede utilizar datos anteriormente ocultos para impulsar avances extraordinarios en toda la organización.
- Infraestructura de datos flexible, escalable y eficiente: Los CIOs y líderes técnicos están adoptando infraestructuras de datos de próxima generación para impulsar estas nuevas iniciativas.
- Tecnología de código abierto para construir LLMs propios: Algunas organizaciones buscan aprovechar la tecnología de código abierto para capitalizar y proteger sus propios datos y propiedad intelectual.
- Ansiedad por la automatización y preocupaciones de gobernanza: La IA generativa trae riesgos comerciales y sociales, incluyendo la protección de IP comercialmente sensible, infracción de derechos de autor, resultados poco fiables o inexplicables, y contenido tóxico.
- Gobernanza unificada y consistente: La IA generativa requiere una gobernanza cuidadosa para innovar rápidamente sin romper cosas o adelantarse a los cambios regulatorios.
En la práctica: Las herramientas de IA generativa están encontrando aplicaciones en funciones empresariales diversas, desde la redacción de copias hasta la codificación.
Sin embargo: A pesar de su potencial, la IA generativa aún carece de un marco regulatorio formal y su adopción ha sido desigual en diferentes industrias y funciones dentro de las empresas.
¿Qué dicen? Los expertos entrevistados para el informe no esperan amenazas de automatización a gran escala, sino que creen que la fuerza laboral en general se liberará de trabajos que consumen mucho tiempo para centrarse en áreas de mayor valor.
Quién es quién: El informe incluye perspectivas de líderes tecnológicos de empresas como DuPont, Shell, Adobe y otros, así como de académicos y expertos en IA.
Cómo funciona: La IA generativa utiliza modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) que se entrenan en un vasto corpus de datos para responder preguntas o realizar tareas basadas en probabilidades estadísticas.
Qué nos dicen: Se espera que la IA generativa democratice el acceso a la IA, extendiéndola a través de cada función de la empresa, para apoyar a cada empleado y para involucrar a cada cliente.
En detalle: El informe destaca que, a finales de 2022, 45 de los 50 principales bancos del mundo utilizaban sistemas mainframe de IBM, y se espera que el lanzamiento de un nuevo mainframe en 2024 impulse un ciclo de actualización y un aumento sustancial de los ingresos.
¿De dónde venimos? Antes de la aparición de la IA generativa, solo un pequeño número de organizaciones había hecho de la IA una capacidad crítica en todo el negocio.
Situación actual: Actualmente, la IA generativa está cambiando la conversación, demostrando aplicaciones en cada función empresarial y preparándose para extenderse a nivel empresarial.
Previsiones: Se espera que la IA generativa impulse un cambio significativo en cómo las empresas piensan sobre la IA, pasando de proyectos piloto y «islas de excelencia» a una capacidad generalizada integrada en el tejido de los flujos de trabajo organizacionales.
Por último: El informe sugiere que los CIOs y líderes técnicos deben actuar decisivamente, adoptando la IA generativa para aprovechar sus oportunidades y evitar ceder terreno competitivo.
Visión global: La IA generativa representa un cambio significativo en el panorama tecnológico, con el potencial de transformar profundamente cómo las empresas operan y compiten. El informe proporciona una visión integral de cómo la IA generativa está siendo adoptada y las consideraciones estratégicas que las empresas deben tener en cuenta para su implementación exitosa.
