Los líderes de TI están dando prioridad a los proyectos de inteligencia artificial generativa (GenAI) que mejoran la productividad o la eficiencia operativa como beneficios clave para las primeras implementaciones de la tecnología, según una investigación del analista Enterprise Strategy Group (ESG).
Aunque la mayoría (70%) de las organizaciones han aumentado su inversión en GenAI en los últimos 12 meses, menos del 10% de los tomadores de decisiones de TI encuestados en una encuesta reciente dicen haber implementado aplicaciones GenAI en un entorno de trabajo en vivo. De los 832 líderes de TI encuestados en todo el mundo por ESG por su Estado del mercado de la IA generativa Según el informe, sólo el 8% considera que sus implementaciones de GenAI se encuentran en “producción madura”.
Sin embargo, si bien esta cifra es baja, se ha duplicado en el último año y la proporción de organizaciones que dicen que están en las primeras etapas de producción ha aumentado en más de un tercio (36%), lo que significa que más de una cuarta parte de los ejecutivos de TI encuestados (27 %) trabajan en organizaciones donde la IA se encuentra en producción temprana o madura. Otro gran aumento se produjo entre aquellas organizaciones que ejecutan pilotos y pruebas de conceptos, donde ESG encontró un crecimiento del 22% en el número de empresas que pusieron a prueba aplicaciones GenAI en comparación con 2023.
ESG es una subsidiaria del editor de Computer Weekly, TechTarget, y como tal, la encuesta incluyó a líderes de TI de los lectores globales de Computer Weekly.
GenAI potencia la TI
El propio departamento de TI parece ser el mayor beneficiario de las implementaciones de IA hasta la fecha.
En promedio, entre los responsables de la toma de decisiones de TI encuestados, GenAI se utiliza en 3,5 áreas de aplicación. La principal aplicación de la IA, según Enterprise Strategy Group, es el desarrollo de software, donde el 41% de los encuestados dice que se utiliza GenAI. Esto representa un aumento del 7% con respecto a 2023.
PwC ha identificado por separado una serie de casos de uso para GenAI en el desarrollo de software, que incluyen la generación automática de scripts de prueba, resolución granular de problemas, revisiones y finalización de código, además de generación automática de documentación. PwC cree que los usuarios expertos pronto podrán instruir a GenAI para que genere artefactos de alta calidad para historias de usuarios, criterios de aceptación, casos de prueba, documentación y también generar API automáticamente. Cree que GenAI eventualmente aumentará el trabajo en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software ágil.
Más allá del desarrollo de software, otras áreas que experimentaron el mayor aumento en el uso de GenAI desde 2023 en la encuesta de ESG incluyen investigación, operaciones de TI (crecimiento del 7% en comparación con 2023) y seguridad cibernética (crecimiento del 6% en comparación con 2023).
Muchos consideran que el uso más amplio de la IA para automatizar tareas manuales intensivas en las operaciones de TI, conocidas como AIops, es una estrategia para abordar un entorno de TI cada vez más complejo. Por ejemplo, el proveedor de energía EDF está implementando la tecnología de automatización basada en inteligencia artificial de Dynatrace para ayudar a su equipo de TI a optimizar las operaciones en la nube y brindar experiencias confiables y seguras a los clientes. La compañía ve la oferta de monitoreo de IA de Dynatrace como una forma de identificar posibles ineficiencias en su infraestructura tecnológica, para ayudar al equipo de TI a remediar el tiempo de inactividad rápidamente y mejorar el autoservicio del cliente.
Al observar el papel que desempeña GenAI en la seguridad cibernética, según los autores de un artículo publicado por el Centro de Tecnologías Emergentes del Instituto Alan Turing, la tecnología plantea nuevos riesgos y oportunidades cibernéticos. La ingeniera de investigación principal Sarah Mercer y Tim Watson, director de ciencia e innovación, defensa y seguridad nacional del Instituto, dijeron que hay varias formas en que GenAI podría alterar el panorama de la seguridad cibernética.
“Si bien GenAI puede exacerbar los riesgos existentes con respecto a la velocidad y escala del reconocimiento, la ingeniería social y el phishing, el impacto actual de sus capacidades de generación de código demuestra un efecto menor en el panorama de ataques”, dijeron.
Sin embargo, Mercer y Watson creen que los sistemas GenAI actuales ofrecen fortalezas únicas, particularmente en el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural, donde pueden aprovechar una gran cantidad de datos de entrenamiento y ofrecer capacidades multimodales. “La aplicación específica de estas capacidades para mejorar los sistemas de última generación podría elevar significativamente las tecnologías existentes, tanto para las ciberamenazas como para la ciberdefensa”, agregaron.
Madurez de la GenAI empresarial
Aquellas organizaciones que dicen tener implementaciones de IA maduras están avanzando en términos de la proporción que utiliza GenAI para el desarrollo de software (10%), operaciones de TI (15%) y finanzas (11%), en comparación con los resultados de todas las organizaciones a nivel mundial. . Las organizaciones maduras de IA también parecen tener más probabilidades de implementar IA generativa para ayudar a gestionar los costos de infraestructura de la nube.
El hecho de que GenAI pueda entrenarse con datos públicos de Internet reduce el costo de implementar rápidamente una aplicación de IA útil. Pero esto significa que todos tienen acceso al mismo modelo de lenguaje grande (LLM), que se entrena con los mismos datos. Esto erosiona rápidamente cualquier ventaja competitiva que pueda obtenerse con la implementación de GenAI.
Los resultados de la encuesta de Enterprise Strategy Group sugieren que los tomadores de decisiones de TI no solo reconocen las limitaciones de implementar modelos públicos GenAI, sino también por qué es importante aumentar dichos modelos con sus propios datos, o incluso usar datos internos para entrenar su propio LLM que pueden cumplir con sus requisitos comerciales específicos.
Si bien vastos conjuntos de datos públicos han ayudado a establecer GenAI, brindando a las personas acceso inmediato al poder de la tecnología, ESG informó que el 84% de los líderes de TI encuestados creen que es importante que su organización utilice sus propios datos para respaldar las iniciativas GenAI.
Más de las tres cuartas partes (77%) de los encuestados dicen que es importante entrenar sus propios modelos GenAI. Esto se refleja en la proporción de organizaciones que utilizan más de un LLM para la implementación de IA generativa. De hecho, dos tercios de los líderes de TI encuestados por Enterprise Strategy Group dicen que utilizan dos o más LLM y casi uno de cada 10 (9%) utiliza cinco o más.