Según Juniper Research, los ingresos globales de los servicios de IA conversacional podrían superar los US$ 23.000 millones de aquí a 2027, llegando a los US$ 57.000 millones en 2029. Y de acuerdo a datos de PwC la IA puede aportar mejoras del 20% al 30 % en productividad. Sin duda, son cifras espectaculares.
Sin embargo, más allá de la euforia que ha producido la IA, es necesario aterrizarla a la realidad, tal como lo hace el Hype Cycle de Gartner, marco que muestra cómo las nuevas tecnologías atraviesan un ciclo predecible de entusiasmo, desilusión y estabilidad final. En efecto, la IA estaría ad portas de lo que Gartner llama la ‘pendiente de la iluminación’, gracias a casos de uso concretos y sostenibles, por lo que más pronto que tarde llegará a la denominada ‘meseta de la productividad’, donde seremos testigos de una integración total a nivel corporativo y ciudadano.
En la actualidad, lo cierto es que la IA funciona en herramientas de modelos generativos para la redacción de artículos, la creación de imágenes o música, siendo funcionales en muchas industrias.
Asimismo, en finanzas, manufactura y logística, la automatización impulsada por IA no solo agiliza las operaciones, sino también reduce costos y mejora la toma de decisiones. Ya es un hecho que los modelos de aprendizaje automático se han convertido en herramientas esenciales para predecir, detectar fraudes y la optimizar la cadena de suministro.
De esa manera, la IA se está consolidando como una herramienta poderosa capaz de transformar industrias y aportar a la innovación permanente. No obstante, su verdadero potencial aún está por verse. Aún hay retos que superar, como su regulación. ¿Cómo se pueden mantener al día las normativas con una tecnología que evoluciona a cada segundo? Ahí hay un tremendo desafío tanto para las autoridades como para las empresas, sobre todo para aquellas que se desenvuelven en sectores con un alto nivel de cumplimiento.
A lo anterior se suma, el desafío técnico. Muchas empresas enfrentan retos de integración, debido a una infraestructura obsoleta y a la falta de profesionales capacitados. Si se quiere seguir innovando de la mano de la IA, es fundamental prepararse para sobrellevar de manera óptima esta evolución.
En ese sentido, las empresas deben tener expectativas realistas y alinear sus inversiones con ese foco. Eso se traduce en lograr identificar casos de uso específicos donde la IA puede tener un mayor impacto y destinar para ello tiempo y recursos, con objetivos alcanzables, medibles y mejorables.
Por último, es indispensable la capacitación de las personas para desarrollar habilidades que se apoyen en la IA, así como el desarrollo de marcos regulatorios que promuevan la innovación, pero que también garanticen transparencia, para que la IA se pueda asentar como una tecnología en la cual se puede confiar. Aquí, como siempre, es clave la colaboración entre Estado, Academia y Empresas.
Con todo, lo cierto es que cuando se trata de innovación y tecnología, la mejora continua debe ser permanente.
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