Declive del precio de la IA: Cómo capitalizar, desafíos y consideraciones clave

La IA ha estado ganando la atención de las organizaciones en 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 grandes corporaciones y universidades para realizar investigaciones académicas o construir herramientas propietarias de alto costo. Pero en los últimos años, las empresas están experimentando un declive significativo en el precio de la IA.

El declive del precio de la IA se refiere a una reducción en el costo de hardware, software y servicios relacionados con la IA. El principal impulsor de este declive es una disminución en el costo de los recursos computacionales. Por ejemplo, en la década de 1950, el costo de la potencia computacional era de $200,000/mes, lo que ha disminuido significativamente en los últimos años debido a avances modernos como la computación en la nube.

Por lo tanto, los líderes empresariales pueden capitalizar efectivamente el declive del precio de la IA para construir productos valiosos. Sin embargo, el dominio de la IA presenta algunos desafíos importantes que los líderes empresariales deben considerar cuidadosamente antes de invertir en la IA. Exploraremos esta idea en detalle a continuación.

Desafíos importantes que enfrentan las empresas al invertir en IA

Los líderes empresariales enfrentan principalmente dos desafíos importantes al ejecutar sus iniciativas de IA, es decir, obtener datos relevantes y mantener los gastos computacionales de la IA dentro de su presupuesto. Veamos cada uno de ellos.

1. Calidad de los datos

La IA necesita datos de alta calidad. Y muchos. Pero no es fácil recopilar datos de alto valor, ya que más del 80% de los datos en las empresas son no estructurados.

El primer paso en el ciclo de vida de la IA es identificar y recopilar fuentes de datos crudos, transformarlos en el formato de alta calidad requerido, ejecutar análisis y construir 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 se dispone de datos relevantes, invertir en una empresa de IA no es una buena idea.

2. Costoso en términos computacionales

La capacidad computacional necesaria para ejecutar la IA puede ser una barrera de entrada para las pequeñas organizaciones. La IA necesita una computación significativa dependiendo de la complejidad de los modelos, lo que conduce a altos costos. Por ejemplo, se informa que cuesta alrededor de $3 millones/mes para que OpenAI ejecute ChatGPT.

Por lo tanto, para cumplir con las necesidades computacionales, se requiere hardware especializado y costoso, como Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) y Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) para optimizar las operaciones de la IA.

En el frente del software, los investigadores están trabajando en la reducción del tamaño del modelo de IA y la huella de memoria, lo que reducirá significativamente el tiempo de entrenamiento y finalmente ahorrará costos computacionales.

Capitalizar el declive del precio de la IA

En los últimos años, el dominio de la IA ha progresado enormemente en todas las dimensiones, es decir, software, hardware, investigación y inversión. Como resultado, los líderes empresariales de la 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 pagos también son razonables. Las empresas y los individuos están utilizando 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 generativas como Bard, ChatGPT o GPT-4 pueden ayudar a los usuarios a generar nuevas ideas y escribir varios tipos de contenido, como resúmenes de productos, copias de marketing, publicaciones de blog, etc. Más de 300 aplicaciones están construidas sobre la API de GPT-3.

Hay varios ejemplos en otros dominios también. Por ejemplo, las técnicas de aprendizaje de transferencia se están utilizando para la clasificación de imágenes médicas para mejorar la precisión de la aplicación. Salesforce Einstein es una IA generativa de CRM (Customer Relationship Management) que puede analizar datos, predecir el comportamiento del cliente y ofrecer experiencias personalizadas.

Mayor inversión en IA

El declive del precio de la IA ha llevado a una adopción tecnológica masiva, lo que hace que la IA sea una oportunidad de inversión lucrativa. Por ejemplo, en 2022, el tamaño del mercado de la IA se valoró en $387.500 millones. Se espera que alcance un total de $1395 mil millones en 2029, creciendo a una tasa del 20,1%.

Los productos de IA se están utilizando para realizar nuevos avances en industrias importantes, como la atención médica, la educación, las finanzas, etc. Todas las grandes empresas tecnológicas y las startups están invirtiendo mucho en investigación y desarrollo de IA.

Consideraciones clave para los líderes empresariales antes de capitalizar el declive del precio de la IA

Entender los objetivos empresariales y evaluar cómo se ajusta la IA

Antes de capitalizar el declive del precio de la IA, es esencial identificar la estrategia y los objetivos empresariales. Las expectativas poco realistas son una de las principales causas de fracaso de proyectos de IA. Se informa que el 87% de las iniciativas de IA no llegan a la producción. Por lo tanto, evaluar la estrategia de datos y cómo la IA se puede integrar en el negocio para mejorar la eficiencia general son aspectos importantes que considerar antes de invertir en la IA.

Construir un equipo de IA de alta calidad y equiparlo con las herramientas adecuadas

Antes de invertir en la IA, es vital identificar los recursos de hardware y software necesarios para el equipo de IA. Equiparlos con los conjuntos de datos adecuados que puedan aprovechar para construir mejores productos. Proporcionarles la capacitación necesaria para garantizar el éxito de las iniciativas de IA. La investigación sugiere que tanto la falta de experiencia en IA de los empleados como la no disponibilidad de datos de alta calidad son razones importantes para el fracaso de las empresas de IA.

Estimar el costo de la IA y el retorno de la inversión (ROI)

Muchos proyectos de IA fracasan porque no pueden entregar el resultado o los rendimientos prometidos. En 2012, el software de IA de IBM Watson para Oncología recibió financiamiento por valor de $62 millones. Estaba diseñado para diagnosticar y sugerir tratamientos para pacientes con cáncer basándose en los datos personales del paciente, la historia médica y la literatura médica.

Este proyecto fue criticado por su precisión y confiabilidad. Además, fue costoso establecer este software en los hospitales. Finalmente, en 2021, IBM abandonó sus ventas de Watson para Oncología. Por lo tanto, es esencial evaluar el costo de adquirir o construir tecnologías de IA antes de invertir en ellas.

Evaluar las regulaciones de la IA

Los líderes empresariales deben asegurarse de que sus iniciativas de IA cumplan con las regulaciones relevantes. Recientemente, las regulaciones de la IA han sido el foco de los organismos de vigilancia globales. Estas regulaciones de la IA tienen como objetivo abordar las preocupaciones relacionadas con la IA, como el sesgo de los datos, la explicabilidad, la privacidad y la seguridad de los datos.

Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) es una regulación de la UE que entró en vigor en 2018. Regula las políticas organizacionales sobre la recopilación de datos personales, su procesamiento y uso en los sistemas de IA.

Además, en noviembre de 2021, todos los 193 países miembros de la UNESCO acordaron adoptar valores y principios comunes de ética de la IA para garantizar un desarrollo de la IA sin riesgos.

¡Es el momento adecuado para invertir en IA!

Los gigantes tecnológicos globales están invirtiendo mucho en la IA, lo que nos dice que la IA tiene un futuro brillante. Por ejemplo, Microsoft (MSFT ) ha invertido $10 mil millones en la IA, mientras que Google (GOOGL ) ha invertido $400 millones en sus empresas de IA a principios de 2023.

Para que las empresas sigan siendo competitivas, es importante capitalizar el declive del precio de la IA. Al mismo tiempo, es importante para ellos abordar y superar los desafíos que la IA presenta para construir sistemas robustos.

Para obtener más contenido relacionado con la IA, visite unite.ai.