Gartner predice que el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de la prueba de concepto para fines de 2025

Los analistas exploran el valor empresarial de la IA generativa en la Cumbre de Datos y Análisis de Gartner, que se celebró los días 29 y 30 de julio en Sídney.

Al menos el 30% de los proyectos de IA generativa (GenAI) se abandonarán después de la prueba de concepto para fines de 2025, debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costos crecientes o un valor comercial poco claro, según Gartner, Inc.

Hablando en la Cumbre de Datos y Análisis de Gartner en Sydney, Rita Sallam, distinguida Analista Vicepresidenta de Gartner, dijo: «Después de la exageración del año pasado, los ejecutivos están impacientes por ver los rendimientos de las inversiones en GenAI, sin embargo, las organizaciones están luchando por demostrar y obtener valor. A medida que se amplía el alcance de las iniciativas, la carga financiera de desarrollar e implementar modelos de GenAI se siente cada vez más».

Un gran desafío para las organizaciones surge al justificar la inversión sustancial en GenAI para la mejora de la productividad, que puede ser difícil de traducir directamente en un beneficio financiero, según Gartner. Muchas organizaciones están aprovechando la GenAI para transformar sus modelos de negocio y crear nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, estos enfoques de implementación conllevan costos significativos, que oscilan entre 5 y 20 millones de dólares (véase la Figura 1).

Figura 1: Costos incurridos en diferentes enfoques de implementación de GenAI

Fuente: Gartner (julio de 2024)

«Desafortunadamente, no hay una talla única para todos con GenAI, y los costos no son tan predecibles como otras tecnologías», dijo Sallam. «Lo que gastas, los casos de uso en los que inviertes y los enfoques de implementación que adoptas, determinan los costos. Tanto si eres un disruptor del mercado y quieres infundir IA en todas partes, como si tienes un enfoque más conservador en el aumento de la productividad o en la ampliación de los procesos existentes, cada uno tiene diferentes niveles de coste, riesgo, variabilidad e impacto estratégico».

Independientemente de la ambición de la IA, la investigación de Gartner indica que GenAI requiere una mayor tolerancia a los criterios de inversión financiera indirecta y futura en comparación con el retorno inmediato de la inversión (ROI). Históricamente, muchos directores financieros no se han sentido cómodos invirtiendo hoy para obtener valor indirecto en el futuro. Esta reticencia puede sesgar la asignación de inversión a resultados tácticos frente a estratégicos.

Los primeros usuarios de todos los sectores y procesos empresariales informan de una serie de mejoras empresariales que varían según el caso de uso, el tipo de trabajo y el nivel de habilidad del trabajador. Según una encuesta reciente de Gartner, los encuestados informaron de un aumento de los ingresos del 15,8%, un ahorro de costes del 15,2% y una mejora de la productividad del 22,6% de media en la productividad. La encuesta a 822 líderes empresariales se realizó entre septiembre y noviembre de 2023.

«Estos datos sirven como un valioso punto de referencia para evaluar el valor comercial derivado de la innovación del modelo de negocio de GenAI», dijo Sallam. «Pero es importante reconocer los desafíos para estimar ese valor, ya que los beneficios son muy específicos de la empresa, el caso de uso, el rol y la fuerza laboral. A menudo, el impacto puede no ser evidente de inmediato y puede materializarse con el tiempo. Sin embargo, este retraso no disminuye los beneficios potenciales».

Al analizar el valor empresarial y los costes totales de la innovación del modelo de negocio de GenAI, las organizaciones pueden establecer el retorno de la inversión directo y el impacto del valor futuro, según Gartner. Esto sirve como una herramienta crucial para tomar decisiones de inversión informadas sobre la innovación del modelo de negocio de GenAI.

«Si los resultados comerciales cumplen o superan las expectativas, se presenta una oportunidad para expandir las inversiones al escalar la innovación y el uso de GenAI a una base de usuarios más amplia, o implementarla en divisiones comerciales adicionales», dijo Sallam. «Sin embargo, si se quedan cortos, puede ser necesario explorar escenarios alternativos de innovación. Estos conocimientos ayudan a las organizaciones a asignar recursos estratégicamente y a determinar el camino más eficaz a seguir».