La IA ha captado la atención de organizaciones de todo el mundo debido a su capacidad para automatizar tareas repetitivas y mejorar las capacidades de toma de decisiones. Anteriormente, la IA solo estaba disponible para las grandes corporaciones y universidades para realizar investigaciones académicas o crear herramientas propietarias de alto costo. Pero en los últimos años, las empresas están experimentando una caída significativa en el precio de la IA.
La disminución del precio de la IA se refiere a una reducción en el costo del hardware, el software y los servicios relacionados con la IA. El principal impulsor de esta disminución es la disminución del costo de los recursos computacionales. Por ejemplo, en la década de 1950, el costo del poder computacional era de $200,000/mes, que se ha reducido significativamente en los últimos años debido a avances modernos como la computación en la nube.
Por lo tanto, los líderes empresariales pueden capitalizar de manera efectiva la disminución de los costos de IA para crear productos valiosos. Sin embargo, el dominio de la IA presenta algunos desafíos importantes que los líderes empresariales deben considerar cuidadosamente antes de invertir en IA. Exploremos esta idea en detalle a continuación.
Principales retos a los que se enfrentan al invertir en IA
Los líderes empresariales se enfrentan principalmente a dos grandes retos al ejecutar sus iniciativas de IA, es decir, conseguir conjuntos de datos relevantes y mantener los gastos informáticos de IA dentro de su presupuesto. Veámoslos uno por uno.
1. Calidad de los datos
La IA necesita datos de alta calidad. Montones. Pero no es fácil recopilar datos de alto valor ya que más de El 80 % de los datos en las empresas no están estructurados.
El paso principal en el ciclo de vida de la IA es identificar y recopilar fuentes de datos sin procesar, transformarlos en la alta-formato de calidad, ejecute análisis y construya modelos robustos.
Por lo tanto, para los líderes empresariales, es necesario tener una estrategia de datos integral que pueda aprovechar estos datos para integrar la IA en su negocio. Si no hay datos relevantes disponibles, entonces invertir en una empresa de IA no es una buena idea.
2. Computacionalmente costoso
La capacidad computacional requerida para ejecutar IA puede ser una barrera de entrada para las organizaciones pequeñas. La IA necesita un cálculo significativo dependiendo de la complejidad de los modelos, lo que genera altos costos. Por ejemplo, según se informa, cuesta alrededor de 3 millones de dólares al mes para que OpenAI ejecute ChatGPT.
Por lo tanto, para satisfacer las necesidades computacionales, hardware especializado y costoso, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento de tensor (TPU) para optimizar las operaciones de IA.
En el frente del software, los investigadores están trabajando para reducir el tamaño del modelo de IA y la huella de memoria , lo que disminuirá significativamente el tiempo de capacitación y eventualmente ahorrará costos computacionales.
Aprovechando la disminución de precios de la IA
En los últimos años, el dominio de la IA ha progresado enormemente en todas las dimensiones, es decir, el software , hardware, investigación e inversión. Como resultado, los líderes empresariales de IA han superado y minimizado muchos desafíos relacionados con la IA.
Desarrollo acelerado de aplicaciones de IA
Hoy en día, la mayoría de las herramientas de IA ofrecen variantes gratuitas. Sus modelos de suscripción paga también son razonables. Las empresas y las personas utilizan estas aplicaciones para aumentar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y mejorar la experiencia del cliente.
Por ejemplo, las herramientas de IA generativa como Bard, ChatGPT o GPT-4 pueden ayudar a los usuarios en generar nuevas ideas y escribir varios tipos de contenido, como resúmenes de productos, copias de marketing, publicaciones de blog, etc. Más de 300 aplicaciones se basan en la API de GPT-3.
También hay varios ejemplos en otros dominios. Por ejemplo, las técnicas de Transfer Learning se utilizan para la clasificación de imágenes médicas a fin de mejorar la precisión de la aplicación. Salesforce Einstein es un CRM (Gestión de relaciones con el cliente) generativo de IA que puede analizar datos, predecir el comportamiento del cliente, y ofrecer experiencias personalizadas.
Mayor inversión en IA
La caída de los precios de la IA ha llevado a la adopción masiva de tecnología, lo que convierte a la IA en una oportunidad de inversión lucrativa. Por ejemplo, en 2022, el El tamaño del mercado de la IA se valoró en 387 500 millones de dólares. Se espera que alcance la friolera de $ 1395 mil millones en 2029, con un crecimiento CAGR del 20,1 %.
Los productos de IA se están utilizando para lograr nuevos avances en las principales industrias, como la atención médica, la educación, las finanzas, etc. los grandes gigantes tecnológicos y las nuevas empresas están invirtiendo mucho en investigación y desarrollo de IA.
Consideraciones clave para los líderes empresariales antes de capitalizar la caída del precio de la IA
Comprender los objetivos comerciales y evaluar cómo encaja la IA
Antes de capitalizar la caída del precio de la IA, es esencial identificar su estrategia comercial y sus objetivos. Las expectativas poco realistas son una de las principales causas del fracaso de los proyectos de IA. El informe sugiere que 87 % de las iniciativas de IA no llegan a producción. Por lo tanto, evaluar su estrategia de datos y cómo se puede integrar la IA en el negocio para mejorar la eficiencia general son aspectos importantes a considerar antes de invertir en IA.
Construya un equipo de IA de alta calidad y equípelo con las herramientas adecuadas
Antes de invertir en IA, es fundamental identificar los recursos de hardware y software necesarios para su equipo de IA. Equiparlos con los conjuntos de datos correctos que pueden aprovechar para crear mejores productos. Proporcióneles la formación necesaria para garantizar el éxito de sus iniciativas de IA. La investigación sugiere que tanto la la falta de experiencia en IA en los empleados como la falta de disponibilidad de datos de alta calidad son las principales razones del fracaso de Empresas de IA.
Estime el costo y el retorno de la inversión (ROI) de la IA
Muchos proyectos de IA fallan porque no pueden entregar el resultado o los retornos prometidos. En 2012, el software de IA de IBM, Watson for Oncology, recibió una financiación por valor de 62 millones de dólares. Fue diseñado para diagnosticar y sugerir tratamientos para pacientes con cáncer en función de los datos personales, el historial médico y la literatura médica del paciente.
Este proyecto fue criticado por su precisión y confiabilidad. Además, era costoso instalar este software en los hospitales. Finalmente, en 2021, IBM abandonó sus ventas de Watson for Oncology. Por lo tanto, es esencial evaluar el costo de adquirir o construir tecnologías de IA antes de invertir en ellas.
Evaluar las regulaciones de IA
Los líderes empresariales deben asegurarse de que sus iniciativas de IA cumplan con las regulaciones pertinentes. Recientemente, las regulaciones de IA se han convertido en el foco de los organismos de control globales. Estas regulaciones de IA tienen como objetivo abordar las preocupaciones relacionadas con el sesgo de datos de IA y la explicabilidad. privacidad y seguridad de los datos.
Por ejemplo, RGPD (Reglamento general de protección de datos) es una de esas regulaciones de la UE que surgió entrará en vigor en 2018. Regula las políticas organizacionales sobre la recopilación de datos personales, su procesamiento y uso en sistemas de IA.
Además, en noviembre de 2021, los 193 países miembros en UNESCO acordó adoptar valores y principios comunes de ética de IA para garantizar un desarrollo de IA sin riesgos.
El momento adecuado ¡Invertir en IA es AHORA!
Los gigantes tecnológicos mundiales están invirtiendo fuertemente en IA, lo que nos dice que la IA tiene un futuro brillante. Por ejemplo, Microsoft ha invertido $10 mil millones en IA, mientras que Google ha invertido $ 400 millones en sus empresas de IA a principios de 2023.
Para que las empresas sigan siendo competitivas, es importante capitalizar la caída de los precios de la IA. Al mismo tiempo, es importante que aborden y superen los desafíos que presenta la IA para construir sistemas sólidos.