Guía de práctica de AI 2025: cinco ideas clave desde la concepción hasta la escalabilidad

La inteligencia artificial está pasando de ser un tema de moda a aplicaciones prácticas, y el desarrollo de productos de IA a gran escala se ha convertido en un foco de competencia. El informe sobre el estado de la IA 2025, "Manual del Constructor", se centra en la práctica y analiza en profundidad las estrategias completas para llevar los productos de IA desde el concepto hasta la operación a gran escala.

Basado en una encuesta a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas con expertos en el campo de la IA, este informe proporciona un mapa estratégico para convertir las ventajas de la IA generativa en una ventaja competitiva sostenible. A continuación se presentan cinco capítulos clave y su significado orientador para los equipos en la construcción de aplicaciones de IA.

1. La estrategia de productos de IA entra en una nueva fase de madurez

En comparación con las empresas que solo integran IA en productos existentes, las empresas nativas de IA llevan sus productos al mercado más rápidamente. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la adecuación al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas que integran productos de IA han llegado a esta etapa.

Tendencias principales: los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en el foco. Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están diseñando sistemas de IA que pueden representar operaciones de múltiples pasos ejecutadas de forma autónoma por los usuarios.

Método de implementación: Las empresas generalmente adoptan arquitecturas de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios específicos. En productos orientados al cliente, se utilizan en promedio 2.8 modelos.

2. La evolución del modelo de precios de la IA refleja características económicas únicas

La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de productos y servicios. Las encuestas muestran que muchas empresas adoptan un modelo de precios híbrido, con una tarifa de suscripción básica más tarifas basadas en el uso. Algunas empresas están explorando precios completamente basados en el uso real o en los resultados del cliente.

Aunque actualmente muchas empresas siguen ofreciendo funciones de IA de forma gratuita, el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que se asemeje más al valor que obtienen los clientes y al uso de las funciones de IA.

3. La estrategia de talento se convierte en una ventaja diferenciadora

La IA no solo es un problema técnico, sino también un desafío organizativo. Los mejores equipos están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.

De cara al futuro, la mayoría de las empresas espera que entre el 20% y el 30% del personal de los equipos de ingeniería se enfoque en la IA, y en las empresas de alto crecimiento, este porcentaje puede alcanzar el 37%. Sin embargo, reclutar el talento adecuado sigue siendo un obstáculo. El ciclo promedio de contratación de ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días.

Hay discrepancias en el progreso de la contratación. El 54% de los encuestados indica que el progreso está rezagado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.

4. El aumento del presupuesto de IA se refleja en los estados financieros de la empresa

Las empresas que adoptan la tecnología de IA están destinando entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D al campo de la IA, y para 2025, las empresas en todos los rangos de ingresos están mostrando una tendencia de crecimiento sostenido. Este cambio estratégico destaca que la tecnología de IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.

A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos experimenta cambios significativos. En las etapas iniciales, los costos de recursos humanos representan el gasto principal. Una vez que el producto madura, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento ocuparán la mayor parte de los gastos.

5. La escala de aplicaciones de IA internas en las empresas se expande, pero no de manera uniforme

A pesar de que la mayoría de las empresas encuestadas ofrecen acceso a herramientas de IA internas a alrededor del 70% de los empleados, solo aproximadamente la mitad las utiliza de manera regular. La dificultad para impulsar el uso de la IA entre los empleados es particularmente notable en empresas grandes y consolidadas.

Las empresas con alta adopción (más de la mitad de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en un promedio de siete o más escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (77% de uso), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). La eficiencia en el trabajo en estos campos mejora entre un 15% y un 30%.

El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente

Las investigaciones muestran que los marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas que se ejecutan realmente en entornos de producción son cada vez más diversos. A continuación se presenta un resumen de las herramientas más comunes:

• Plataforma en la nube: servicios de IA de proveedores de servicios en la nube líderes
• Marco de desarrollo: TensorFlow, PyTorch, etc.
• Modelos de lenguaje grandes: series GPT, BERT, etc.
• Procesamiento de datos: Apache Spark, Pandas, etc.
• Plataforma de aprendizaje automático: MLflow, Kubeflow, etc.
• Servicios de modelos: TensorFlow Serving, Triton, etc.
• Etiquetado de datos: Labelbox, Prodigy, etc.

Este informe no solo es un ranking de herramientas, sino que también refleja las decisiones técnicas reales de los desarrolladores en diferentes campos.