Nueva era de la industria de la IA: guía práctica desde la concepción hasta la escalabilidad
El desarrollo de la inteligencia artificial ha entrado en una nueva etapa, pasando de ser un tema de moda a una aplicación práctica. La construcción de productos de IA a gran escala se está convirtiendo en el núcleo de la competencia. El informe sobre el estado de la IA de 2025, "Manual del Constructor", se centra en la implementación práctica de productos de IA, explorando en detalle un plan integral desde el concepto hasta la operación a gran escala.
Este informe se basa en una investigación realizada a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, ofreciendo una hoja de ruta estratégica para convertir las ventajas de la IA en una competencia comercial sostenible. El informe se centra en cinco áreas clave, con el objetivo de guiar a los equipos en el desarrollo efectivo de aplicaciones de IA.
1. Nueva etapa madura de la estrategia de productos de IA
Las empresas centradas en la IA lanzan productos más rápido que aquellas que solo integran funciones de IA. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas que integran productos de IA han alcanzado este nivel.
Tendencias principales: los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en el foco. Aproximadamente el 80% de los desarrolladores nativos de IA están diseñando sistemas de IA capaces de ejecutar tareas múltiples en representación de los usuarios.
Método de implementación: las empresas generalmente adoptan una arquitectura de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios específicos. En productos orientados al cliente, se utiliza un promedio de 2.8 modelos.
2. La evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de productos y servicios. Las encuestas muestran que muchas empresas están adoptando modelos de precios híbridos, con una tarifa de suscripción básica más cargos por uso. Algunas empresas están explorando modelos de precios completamente basados en el uso o en los resultados.
Actualmente, muchas empresas siguen ofreciendo funciones de IA de forma gratuita, pero el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que esté más alineada con el valor y el uso que los clientes obtienen.
3. Estrategia de talento como ventaja competitiva
La IA no solo es un problema técnico, sino también un problema organizativo. Los equipos de élite están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
En el futuro, se espera que la mayoría de las empresas destinen entre el 20% y el 30% de su equipo de ingeniería a la inteligencia artificial, y en las empresas de alto crecimiento esta proporción puede alcanzar el 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un cuello de botella, con un tiempo promedio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático que supera los 70 días.
El 54% de los encuestados afirma que el proceso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la falta de reservas de talento calificado.
4. El presupuesto de IA crece significativamente
Las empresas que adoptan la tecnología de IA están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D en el campo de la IA, y para 2025, todas las empresas de diferentes tamaños de ingresos muestran una tendencia de crecimiento. Este cambio estratégico destaca que la tecnología de IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de productos.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos cambia significativamente. En las etapas iniciales, el costo de los recursos humanos representa el principal gasto. Una vez que el producto madura, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales ítems de gasto.
5. La aplicación interna de la IA en las empresas se expande, pero su distribución es desigual
Aunque la mayoría de las empresas encuestadas proporcionan acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de los empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza de forma regular. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de siete escenarios internos, incluidos asistentes de programación (tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). La mejora en la eficiencia laboral en estos campos alcanza entre el 15% y el 30%.
El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente
Las investigaciones muestran que, aunque los marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas que se ejecutan en entornos de producción siguen siendo dispersos, están madurando gradualmente. Las herramientas más utilizadas incluyen:
Servicios en la nube: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
Marcos de desarrollo: PyTorch, TensorFlow, JAX
Gestión de datos: Apache Spark, Databricks, Snowflake
MLOps: Airflow, Kubeflow, MLflow
Monitoreo y observabilidad: Datadog, Grafana, Prometheus
Base de datos vectorial: Pinecone, Weaviate, Milvus
Este informe no solo refleja el estado actual del desarrollo de la industria de la IA, sino que también proporciona una valiosa referencia para la aplicación y el desarrollo futuro de la tecnología de IA. A medida que la tecnología de IA continúa madurando, su aplicación en profundidad en diversas industrias seguirá impulsando la innovación y el aumento de la eficiencia.
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blocksnark
· 07-22 18:58
¿Qué tonterías? No es más que una forma de hacer dinero.
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SleepTrader
· 07-22 16:39
La implementación de la industria es solo PPT alcista.
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PanicSeller
· 07-22 06:39
Otra vez haciendo estos informes sin sentido.
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GweiObserver
· 07-21 06:45
La tecnología vieja también debería estar en la olla, ¿verdad?
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UnluckyValidator
· 07-20 00:31
Haz un maldito manual y listo.
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GhostInTheChain
· 07-20 00:29
¿Para qué sirve este tipo de informe? Hablar sin actuar.
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DefiVeteran
· 07-20 00:27
Es otra burbuja de conceptos, los que son fiables están haciendo cosas concretas.
La industria de la IA entra en una nueva era práctica: una guía completa desde la concepción hasta la escalabilidad.
Nueva era de la industria de la IA: guía práctica desde la concepción hasta la escalabilidad
El desarrollo de la inteligencia artificial ha entrado en una nueva etapa, pasando de ser un tema de moda a una aplicación práctica. La construcción de productos de IA a gran escala se está convirtiendo en el núcleo de la competencia. El informe sobre el estado de la IA de 2025, "Manual del Constructor", se centra en la implementación práctica de productos de IA, explorando en detalle un plan integral desde el concepto hasta la operación a gran escala.
Este informe se basa en una investigación realizada a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con expertos en el campo de la IA, ofreciendo una hoja de ruta estratégica para convertir las ventajas de la IA en una competencia comercial sostenible. El informe se centra en cinco áreas clave, con el objetivo de guiar a los equipos en el desarrollo efectivo de aplicaciones de IA.
1. Nueva etapa madura de la estrategia de productos de IA
Las empresas centradas en la IA lanzan productos más rápido que aquellas que solo integran funciones de IA. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala crítica y han validado la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas que integran productos de IA han alcanzado este nivel.
Tendencias principales: los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se convierten en el foco. Aproximadamente el 80% de los desarrolladores nativos de IA están diseñando sistemas de IA capaces de ejecutar tareas múltiples en representación de los usuarios.
Método de implementación: las empresas generalmente adoptan una arquitectura de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios específicos. En productos orientados al cliente, se utiliza un promedio de 2.8 modelos.
2. La evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando la forma en que se fijan los precios de productos y servicios. Las encuestas muestran que muchas empresas están adoptando modelos de precios híbridos, con una tarifa de suscripción básica más cargos por uso. Algunas empresas están explorando modelos de precios completamente basados en el uso o en los resultados.
Actualmente, muchas empresas siguen ofreciendo funciones de IA de forma gratuita, pero el 37% de las empresas planea ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que esté más alineada con el valor y el uso que los clientes obtienen.
3. Estrategia de talento como ventaja competitiva
La IA no solo es un problema técnico, sino también un problema organizativo. Los equipos de élite están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
En el futuro, se espera que la mayoría de las empresas destinen entre el 20% y el 30% de su equipo de ingeniería a la inteligencia artificial, y en las empresas de alto crecimiento esta proporción puede alcanzar el 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un cuello de botella, con un tiempo promedio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático que supera los 70 días.
El 54% de los encuestados afirma que el proceso de contratación está retrasado, siendo la principal razón la falta de reservas de talento calificado.
4. El presupuesto de IA crece significativamente
Las empresas que adoptan la tecnología de IA están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D en el campo de la IA, y para 2025, todas las empresas de diferentes tamaños de ingresos muestran una tendencia de crecimiento. Este cambio estratégico destaca que la tecnología de IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de productos.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos cambia significativamente. En las etapas iniciales, el costo de los recursos humanos representa el principal gasto. Una vez que el producto madura, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales ítems de gasto.
5. La aplicación interna de la IA en las empresas se expande, pero su distribución es desigual
Aunque la mayoría de las empresas encuestadas proporcionan acceso a herramientas de IA internas a aproximadamente el 70% de los empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza de forma regular. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con alta adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de siete escenarios internos, incluidos asistentes de programación (tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). La mejora en la eficiencia laboral en estos campos alcanza entre el 15% y el 30%.
El ecosistema de herramientas de IA está madurando gradualmente
Las investigaciones muestran que, aunque los marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas que se ejecutan en entornos de producción siguen siendo dispersos, están madurando gradualmente. Las herramientas más utilizadas incluyen:
Este informe no solo refleja el estado actual del desarrollo de la industria de la IA, sino que también proporciona una valiosa referencia para la aplicación y el desarrollo futuro de la tecnología de IA. A medida que la tecnología de IA continúa madurando, su aplicación en profundidad en diversas industrias seguirá impulsando la innovación y el aumento de la eficiencia.