Inteligencia Artificial: ¿Qué viene para las empresas en 2023?

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Inteligencia Artificial: ¿Qué viene para las empresas en 2023?

Cada año, las grandes consultoras de negocios hacen sus predicciones sobre el futuro de las tecnologías disruptivas y cómo impactarán la economía y las empresas. El uso de Inteligencia Artificial y la automatización hoy son un punto crítico para las organizaciones que quieren tener una ventaja competitiva en el futuro. Si quieres que tu empresa esté en este grupo, debes conocer las 10 predicciones de IA para 2023 y próximos años. 

 

Para realizar este listado nos basamos en las previsiones de International Data Corporation, presentadas en exclusiva en noviembre de 2022. Este informe indica que los sectores que más invertirán en IA serán retail, servicios financieros y manufactura. 

 

Además, según IDC, ​​el gasto mundial en Inteligencia Artificial superará los 301.000 millones de dólares en 2025. 

 

Fuente: IDC FutureScape: Worldwide Artificial Intelligence and Automation 2023 Predictions

 

Predicciones de Inteligencia Artificial

 

1. Talent Gap: Las persistentes brechas de talento impulsarán al 35% de las organizaciones de TI a invertir en habilidades de IA para 2023, tanto para ejecutar operaciones automatizadas como para apoyar a los usuarios finales de las empresas que adopten soluciones de IA y automatización.

 

2. Low-Code / No-Code: Para 2024, la mayoría de las organizaciones aprovecharán las herramientas de desarrollo sin código para al menos el 30% de sus iniciativas de IA/Automatización, ayudando a escalar la transformación digital y democratizar la IA.

 

3. Sustainable AI: En respuesta a las preocupaciones por la sostenibilidad y la incertidumbre económica, en 2024, el 40% del G2000 adoptará herramientas para cuantificar, predecir y optimizar la relación costo-beneficio de su ciclo de vida de IA.

 

4. AI for risk Management: A medida que los modelos de IA se conviertan en estratégicos, el riesgo y la gobernanza de los modelos consumirán más atención empresarial, hasta que en 2025 el 60% de los directores financieros del G2000 incorporarán los riesgos de la IA como parte de sus programas de riesgo empresarial.

 

5. Multimodal Automation: Para acelerar el desarrollo de la automatización y maximizar los beneficios, en 2025 el 50% de las organizaciones adoptarán estrategias de ejecución empresarial inteligentes, impulsando todos los aspectos del ciclo de vida de la automatización con IA.

 

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6. IA-driven Company (Embedded AI): Las funciones basadas en IA se integrarán en todas las categorías de tecnología empresarial en 2026. El 60% de las organizaciones utilizarán activamente estas funciones para obtener mejores resultados sin depender del talento técnico en IA.

 

7. AI-Infused Operations: En 2026, el 75 % de las grandes empresas confiarán en procesos infundidos por IA para mejorar la eficiencia de los activos, agilizar las cadenas de suministro y mejorar la calidad de los productos en entornos diversos y distribuidos.

 

8. Foundation Models: Para 2026, los modelos de IA con más de un trillón de (por ejemplo, para NLP, imágenes generadas por IA, etc.) se convertirán en un estándar proporcionado por grandes proveedores.

 

9. Multi Modal AI: En 2026, el 40% de los modelos de IA incorporarán múltiples modalidades de datos para mejorar la eficacia del aprendizaje y abordar las actuales carencias de conocimiento cotidianas de las soluciones de IA.

 

10. AI/ML the Big Flip: Impulsadas por la componentización de las aplicaciones y por los avances en IA/ML, el 25% de las empresas del empresas del G2000 tendrán aplicaciones ensambladas con IA en 2027, lo que alterará las funciones tradicionales de los desarrolladores.

 

La diferencia entre las empresas que sobrevivirán en los próximos años y las que no es, sin duda, la incorporación de IA y automatización en la mayoría de sus operaciones.

 

En Apiux estamos preparados para ser el partner ideal que apoye a las organizaciones a navegar por estos nuevos desafíos y mejorar sus data insights predictivos y prescriptivos con Machine Learning y analytics avanzado. 

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