¿Está a punto de estallar la burbuja de la IA? Los CIO se replantean su futuro

La inteligencia artificial (IA) generativa se ha exagerado tanto en los últimos dos años que los observadores ven una inevitable corrección del rumbo, que debería llevar a los directores de sistemas de información (CIO, por sus siglas en inglés) a replantearse sus estrategias de IA generativa.

Pero aunque los rumores de una burbuja de IA generativa son cada vez más fuertes, es posible que no se produzca un estallido total, ya que muchos expertos en IA ven que la inversión continuará incluso después de que algunos líderes de TI, entre otros, se opongan a la exageración de la tecnología.

Sin embargo, esa posible burbuja podría desinflarse un poco. Según el conocido ciclo de exageración de la empresa de análisis Gartner, la IA generativa ya ha superado el punto álgido de las expectativas infladas y se dirige hacia el punto más bajo de la desilusión.

Gartner también predijo recientemente que el 30% de los proyectos actuales de IA generativa se abandonarán tras la prueba de concepto en 2025. Además, vaticina que muchos de estos proyectos de IA generativa fracasarán debido a la mala calidad de los datos, a controles de riesgo inadecuados, a un valor empresarial poco claro o a un aumento de los costes.

La implantación de proyectos de IA generativa puede costar millones de dólares e incurrir en enormes costes continuos, señala Gartner. Por ejemplo, el despliegue de un asistente virtual de IA generativa puede costar entre 5 y 6,5 millones de dólares, con un presupuesto anual recurrente de entre 8.000 y 11.000 dólares por usuario.

Según Frances Karamouzis, analista del grupo de IA, Hiperautomatización y Automatización Inteligente de Gartner, puede resultar difícil determinar el ROI de los usos ‘ubicuos’ de la IA generativa, como los asistentes virtuales o los chatbots inteligentes.

Un asistente virtual puede ahorrar tiempo a los empleados a la hora de buscar documentos antiguos o redactar correos electrónicos, pero la mayoría de las organizaciones no tienen ni idea de cuánto tiempo les han llevado históricamente esas tareas, ya que nunca antes habían realizado un seguimiento de esas métricas, afirma.

Dos de cada tres tienen éxito

Las proyecciones de Gartner sobre el fracaso de los proyectos de IA generativa coinciden con lo que IBM está observando, afirma Maryam Ashoori, directora de Gestión de Productos de watsonx.ai en IBM. Una de cada tres empresas abandona un caso de uso de IA tras la fase piloto, pero eso significa que las otras dos ven suficiente promesa para seguir adelante, señala.

Las ganancias de beneficios operativos de la IA se duplicaron a casi el 5% entre 2022 y 2023, y se espera que la cifra alcance el 10% en 2025, añade.

“Reconociendo que la IA generativa es crucial para impulsar el retorno de la inversión y mantener la competitividad, muchas empresas siguen aumentando sus inversiones, dejando de lado las exageraciones para identificar las áreas en las que la IA puede añadir un valor genuino”, afirma.

Sin embargo, aunque las inversiones continuarán, otros expertos creen que se está produciendo una reacción violenta.

“Las expectativas infladas desde los primeros días se han mantenido, y creo que esto va a causar una profunda desilusión”, dice Chris Stephenson, director gerente de Automatización Inteligente, IA y Servicios Digitales de la consultora de TI alliantgroup, reafirmando el ciclo de exageración de Gartner. “Lo que sube tiene que bajar”.

En la empresa, las enormes expectativas se han visto impulsadas en parte por la gran reacción de los consumidores tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, sugiere Stephenson. Mientras tanto, las tecnologías de IA ‘tradicionales’ en uso en ese momento, incluido el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis predictivo, continúan demostrando su valor para muchas organizaciones, dice.

“Hay un montón de soluciones de IA geniales que son más baratas que la IA generativa”, dice Stephenson. “Cuando hacemos sesiones de planificación con nuestros clientes, dos tercios de las soluciones que necesitan no encajan necesariamente en el modelo de IA generativa. A veces ya son soluciones que están dentro de pilas que no tienen nada que ver con la IA”.

A medida que el bombo de la IA generativa disminuye, Stephenson ve a los líderes de TI reevaluando sus estrategias en favor de otras tecnologías de IA.

Pensar con amplitud

Otros expertos en IA ven un cambio hacia las IA especializadas en entornos empresariales.

“Las IA especializadas, adaptadas a necesidades específicas, ofrecen soluciones más precisas y eficaces, aportando mayor valor y fiabilidad a las organizaciones”, afirma Hassan Uriostegui, CEO y cofundador de WakenAI, creador de herramientas de IA de apoyo emocional. “Sin embargo, los modelos fundacionales siempre tendrán un lugar como columna vertebral para la industria”.

Aun así, a corto plazo, algunas empresas de IA que carecen de casos de uso práctico pueden fracasar, afirma. Las novedades de la IA, como las aplicaciones que permiten a los usuarios crear avatares de IA personalizados, pueden no tener una larga vida útil, sugiere.

“El mercado de la IA está experimentando una corrección, no un estallido”, afirma. “Es posible que el sector se enfrente a un periodo de recalibración a medida que las expectativas poco realistas se atemperan con las realidades prácticas”.

Es probable que se produzca cierta reacción contra el bombo publicitario, pero la IA generativa será una tecnología transformadora a largo plazo, añade Hamza Tahir, CTO y cofundador de ZenML, una startup de MLOps de código abierto.

“El auge actual de la IA comparte algunas características con las burbujas tecnológicas del pasado, como las expectativas infladas y las valoraciones elevadas”, afirma Tahir. “Si bien el bombo que rodea a la IA generativa es innegable, creo que la tecnología tiene el potencial de transformar las industrias e impulsar la creación de valor a largo plazo”.

Adoptar un enfoque mesurado

Mientras las empresas buscan los casos de uso transformacionales a largo plazo para la IA generativa, muchos CIO están bajo la presión de los CEO o miembros de la junta para encontrar valor ahora, dicen los observadores.

Los CIO deben mirar más allá de los asistentes digitales y los chatbots inteligentes, centrándose en cambio en los objetivos y prioridades estratégicas de la organización, dice Tahir. Los CIO deben ser capaces de articular el valor empresarial y el ROI previsto de cada proyecto.

También aconseja a los directores de sistemas de información que fomenten una cultura de aprendizaje y formación continuos para crear capacidades internas de IA. Los directores de sistemas de información deben poner en marcha primero proyectos internos con poca exposición pública, lo que puede mitigar el riesgo y proporcionar un entorno controlado para la experimentación.

Además, los CIO deberían considerar la posibilidad de perfeccionar los modelos de IA existentes para casos de uso específicos antes de gastar dinero en la formación de modelos desde cero, añade. “Este enfoque a menudo puede producir mejores resultados con menos esfuerzo, lo que permite a las organizaciones darse cuenta rápidamente de los beneficios de la IA generativa”, afirma Tahir.

Dado que las grandes empresas tecnológicas siguen invirtiendo mucho en IA generativa, los CIO tendrán muchas oportunidades de experimentar, añade Stephenson. Los CIO deben empezar por encontrar los problemas que sus organizaciones necesitan resolver y, a continuación, considerar una amplia gama de tecnologías, no sólo la IA generativa.

Los CIO no deberían jugarse la vida con una estrategia de IA generativa o fracaso. “Ve con cuidado”, dice. “No pongas todos los huevos en la misma cesta de inmediato: consigue suficiente tecnología para montar un piloto y piensa en cómo escalar después”.