Estancamiento de la IA: la brecha entre la inversión en IA y su adopción

La inteligencia artificial (IA) sigue dando forma a las estrategias en la nube, pero su implantación está siendo más lenta de lo previsto. Esto resulta frustrante para los proveedores de tecnología que han hecho grandes apuestas por la IA. ¿Qué está ocurriendo?

Una encuesta reciente realizada por Censuswide en nombre de Red Hat encuestó a 609 directores de TI de todo el Reino Unido y otros mercados importantes. Más del 80% de los responsables de TI informaron de una escasez urgente de habilidades de IA, principalmente en áreas como la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la ciencia de datos. Esta cifra es superior al 72% del año pasado.

La necesidad de vender IA, la necesidad de consumir IA y la incapacidad de hacerlo conducen a lo que yo llamo “estancamiento de la IA”, un problema complejo que está confundiendo a muchos en el espacio de la IA, incluido un servidor.

La IA está casi estancada

Los proveedores de tecnología siguen invirtiendo recursos en el desarrollo de la IA, creando herramientas, plataformas e infraestructuras avanzadas. Las inversiones de los gigantes tecnológicos y las startups en IA están alcanzando niveles sin precedentes, y los observadores de la industria predicen más de 120.000 millones de dólares en financiación para startups de IA solo en 2024. Las contribuciones de los principales actores, como Nvidia, OpenAI y Anthropic, a un mercado de IA floreciente recuerdan a la era de las puntocom. Este tipo de afluencia de capital suele ser un indicador positivo, señal de un gran interés y fe en el potencial de beneficios futuros.

Sin embargo, aunque Microsoft, Google, Amazon y otros grandes proveedores están invirtiendo mucho en infraestructura de IA, también se enfrentan a una presión cada vez mayor para fomentar el éxito de las implantaciones empresariales. Su crecimiento futuro depende de la infusión de capital en tecnologías de vanguardia y de la capacidad de sus usuarios para adoptar estas soluciones con eficacia.

Además, a medida que empresas como Nvidia se enfrentan a contratiempos operativos en el despliegue de hardware de IA innovador, los riesgos que rodean a esta tecnología de ritmo rápido se magnifican. Los problemas de rendimiento y fiabilidad pueden afectar negativamente a la percepción de los productos de IA, lo que lleva a los posibles adoptantes a dudar aún más. Estas dificultades ilustran el frágil equilibrio entre la aspiración tecnológica y la ejecución práctica.

Necesitamos soluciones creativas para garantizar el crecimiento sostenido de los proveedores de tecnología, en particular las grandes empresas de la nube que dependen en gran medida de la adopción generalizada de la IA. La combinación de alta inversión y baja adopción podría conducir a un entorno inquietante para los proveedores de tecnología. Con unas capacidades de IA cada vez más críticas para los servicios en la nube, lo que está en juego es más importante que nunca.

Una oferta que no sigue a la demanda

La historia no acaba aquí. La incapacidad de las empresas para capitalizar estos avances debido a la falta de talento cualificado en IA crea un cuello de botella que algunos comparan con una inminente burbuja de IA. Las empresas actuales se enfrentan a una grave escasez de especialistas en IA -científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de la IA- que puedan impulsar iniciativas significativas. Este déficit de talento se ve agravado por el aumento de los salarios y la competitividad de los mercados de trabajo, lo que hace cada vez más difícil encontrar profesionales cualificados.

Esta importante escasez de talento significa que las empresas no pueden implantar tecnologías de IA. Esto ahoga la innovación. Esta desconexión entre los altos niveles de inversión y la ralentización del ritmo de adopción de la IA subraya la necesidad de un enfoque más estratégico, que salve la distancia entre los avances tecnológicos y las aplicaciones prácticas. Esto es lo que hará falta para salir de la encrucijada del estancamiento de la IA.

Las ramificaciones del estancamiento de la IA van más allá de las meras cifras; afectan al núcleo del posicionamiento competitivo dentro del sector tecnológico. A medida que las empresas retrasan la implantación de la IA, los proveedores de servicios en la nube podrían verse atrapados en un bucle de retroalimentación en el que las expectativas no cumplidas provocan desilusión y reducen la confianza de los inversores. Esta dinámica podría desencadenar una reevaluación del mercado, poniendo bajo escrutinio incluso las empresas de IA más prometedoras.

¿Qué podemos esperar?

La implantación de la IA no consiste únicamente en adquirir herramientas avanzadas, sino que requiere una estrategia global que incluya formación adecuada, cambios culturales y apoyo continuo. Las organizaciones necesitan cultivar un entorno en el que la IA pueda prosperar, asegurando tanto a la dirección como a los trabajadores que las inversiones generarán beneficios tangibles. Por eso, abordar la escasez de talento no es sólo cuestión de cubrir puestos, sino de crear capacidades que se alineen con los objetivos a largo plazo.

El futuro de la adopción de la IA sigue siendo incierto. Aunque las presiones aumentan, la mayoría de las organizaciones acabarán sorteando estos obstáculos iniciales y obtendrán importantes ganancias de productividad a largo plazo. La clave es mantener el optimismo en medio de la volatilidad a corto plazo, reconociendo que los retos actuales no son insuperables.

¿Quién va a solucionar esto?

¿Qué debe hacer todo el mundo para poner en marcha de nuevo la IA y rentabilizar las grandes inversiones? Tanto los proveedores de tecnología como las empresas tienen trabajo por hacer.

Los proveedores de tecnología deberían:

• Colaborar con instituciones educativas para ofrecer programas de formación que enseñen a los empleados habilidades de IA y ciencia de datos.
• Crear herramientas fáciles de usar y servicios de apoyo que faciliten la integración de las tecnologías de IA en las empresas.
• Formar alianzas estratégicas con universidades y startups para compartir recursos y crear soluciones integrales de IA.
• Adaptar las ofertas de IA para satisfacer las necesidades únicas de diversos sectores, mostrando el valor inmediato a través de estudios de casos relevantes.

Las empresas deberían:

• Crear programas de formación interna para mejorar las competencias del personal y contratar talento diverso centrado en la IA.
• Fomentar la experimentación con tecnologías de IA en un entorno de colaboración.
• Poner a prueba proyectos de IA para comprender las ventajas y los obstáculos antes de ampliarlos.
• Invertir en prácticas de gestión de datos para prepararse para un uso eficaz de la IA.
• Alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales y establecer métricas para realizar un seguimiento del éxito.

El problema ahora es que las empresas y los proveedores de tecnología se miran unos a otros, esperando que el otro solucione el problema. Lamentablemente, las cosas no funcionan así.