Para 2025, 3 de cada 10 proyectos de IA generativa se habrán abandonado tras la prueba de concepto

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el fenómeno tecnológico por antonomasia en los últimos tiempos. Son muchas las empresas interesadas en sus posibilidades, como forma de impulsar oportunidades comerciales. Pero su implementación conlleva un coste significativo.

Este coste oscila entre los 5 millones y los 20 millones de dólares, según detalla Gartner, lo que obliga a justificar el gasto.

“Después del revuelo del año pasado, los ejecutivos están impacientes por ver retornos de las inversiones en inteligencia artificial generativa“, observa Rita Sallam, analista distinguida de esta consultora, “sin embargo las organizaciones tienen dificultades para demostrar y obtener valor”.

“A medida que se amplía el alcance de las iniciativas, la carga financiera de desarrollar e implementar modelos de inteligencia artificial generativa se siente cada vez más”, declara.

“Desafortunadamente, no existe un único modelo y los costes no son tan predecibles como con otras tecnologías. Lo que gastas, los casos de uso en los que inviertes y los enfoques de implementación que adoptas, todo determina el coste”, explica Sallam. “Tanto si eres un disruptor del mercado y deseas infundir la IA en todas partes, como si tienes un enfoque más conservador en las ganancias de productividad o la ampliación de los procesos existentes, cada uno tiene diferentes niveles de coste, riesgo, variabilidad e impacto estratégico”.

Gartner calcula que al menos un 30 % de los proyectos de IA generativa terminará abandonado para finales de 2025 tras realizarse la prueba de concepto.

Los motivos del abandono serán diversos. Influirá un valor comercial dudoso y el incremento de los costes, pero también una mala calidad de los datos y controles de riesgo poco adecuados.

Los expertos consideran que analizando valor de negocio y costes totales de la innovación se pueden establecer tanto el retorno directo de la inversión como el impacto del valor futuro para mejorar la toma de decisiones.

Rita Salla apunta a la importancia de “reconocer los desafíos” y dice que “los beneficios son muy específicos de cada empresa, caso de uso, rol y fuerza laboral. A menudo, el impacto puede no ser evidente de inmediato y materializarse con el tiempo. Sin embargo, esta demora no disminuye los beneficios potenciales”, señala.