El 12 de octubre, Gartner, una organización de investigación de consultoría de información de renombre mundial, publicó una encuesta en su sitio web oficial, para 2026, más del 80% de las empresas utilizarán API de IA generativa o implementarán aplicaciones de IA generativa. En 2023, esta cifra es inferior al 5%.
Arun Chandrasekaran, vicepresidente y analista senior de Gartner, dijo que la IA generativa se ha convertido en una prioridad para los altos ejecutivos y ha provocado una gran ola de innovación en nuevas herramientas más allá del modelo subyacente.
La sanidad, las ciencias de la vida, el sector jurídico, los servicios financieros y otros sectores están experimentando una creciente demanda de IA generativa.
En la "Curva de madurez de la tecnología de IA generativa de 2023" publicada por Gartner, cada vez más empresas están comenzando a integrar la IA generativa en su negocio real para lograr una reducción de costos y un aumento de la eficiencia.
Tres innovaciones que se espera que tengan un gran impacto en las organizaciones dentro de 10 años incluyen: aplicaciones que admiten IA generativa, grandes modelos fundacionales y gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA.
Aplicaciones compatibles con la IA generativa
Mejore la experiencia del usuario (UX) y las mejoras de tareas mediante el uso de aplicaciones de IA generativa para acelerar y ayudar a los usuarios a completar diversas tareas. A medida que las empresas comiencen a utilizar la IA generativa, esto impregnará un amplio conjunto de habilidades en la fuerza laboral.
Chandrasekaran dijo que, en la actualidad, el modo más común de incrustación de IA generativa es el texto a X (texto, código, imágenes, videos, etc.), que democratiza el trabajo al generar automáticamente varios contenidos, principalmente mediante el uso de indicaciones en lenguaje natural.
Sin embargo, todavía existen algunas barreras para estas aplicaciones, como alucinaciones e imprecisiones, que pueden limitar su impacto y adopción generalizados.
Modelo base grande
Los modelos grandes básicos son un avance importante en la IA porque están preentrenados a escala y tienen una amplia aplicabilidad de casos de uso.
Según Chandrasekaran, el gran modelo fundacional impulsará la transformación digital dentro de la empresa al mejorar la productividad de los empleados, automatizar y mejorar la experiencia del cliente y permitir la creación rentable de nuevos productos y servicios.
El modelo base grande se encuentra en el pico de la expansión esperada en la curva de madurez de la tecnología. Gartner predice que para 2027, el gran modelo subyacente admitirá el 60% de los casos de uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), frente a menos del 5% en 2021.
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM)
AI TRiSM garantiza la gobernanza, la confiabilidad, la equidad, la confiabilidad, la solidez, la eficacia y la protección de datos de los modelos de IA. AI TRiSM incluye soluciones y tecnologías para la interpretabilidad de modelos, la detección de anomalías de datos y contenido, la protección de datos de IA, las operaciones de modelos y la resistencia a ataques de adversarios.
AI TRiSM es un marco importante para lograr una IA responsable y se espera que se generalice en un plazo de 2 a 5 años. Para 2026, las organizaciones que implementen la transparencia, la confianza y la seguridad de la IA lograrán una mejora del 50% en sus modelos de IA en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación de los usuarios.
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Informe de la encuesta: Para 2026, más del 80% de las empresas utilizarán IA generativa
Fuente original: AIGC Open Community
El 12 de octubre, Gartner, una organización de investigación de consultoría de información de renombre mundial, publicó una encuesta en su sitio web oficial, para 2026, más del 80% de las empresas utilizarán API de IA generativa o implementarán aplicaciones de IA generativa. En 2023, esta cifra es inferior al 5%.
Arun Chandrasekaran, vicepresidente y analista senior de Gartner, dijo que la IA generativa se ha convertido en una prioridad para los altos ejecutivos y ha provocado una gran ola de innovación en nuevas herramientas más allá del modelo subyacente.
La sanidad, las ciencias de la vida, el sector jurídico, los servicios financieros y otros sectores están experimentando una creciente demanda de IA generativa.
Tres innovaciones que se espera que tengan un gran impacto en las organizaciones dentro de 10 años incluyen: aplicaciones que admiten IA generativa, grandes modelos fundacionales y gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA.
Aplicaciones compatibles con la IA generativa
Mejore la experiencia del usuario (UX) y las mejoras de tareas mediante el uso de aplicaciones de IA generativa para acelerar y ayudar a los usuarios a completar diversas tareas. A medida que las empresas comiencen a utilizar la IA generativa, esto impregnará un amplio conjunto de habilidades en la fuerza laboral.
Chandrasekaran dijo que, en la actualidad, el modo más común de incrustación de IA generativa es el texto a X (texto, código, imágenes, videos, etc.), que democratiza el trabajo al generar automáticamente varios contenidos, principalmente mediante el uso de indicaciones en lenguaje natural.
Sin embargo, todavía existen algunas barreras para estas aplicaciones, como alucinaciones e imprecisiones, que pueden limitar su impacto y adopción generalizados.
Modelo base grande
Los modelos grandes básicos son un avance importante en la IA porque están preentrenados a escala y tienen una amplia aplicabilidad de casos de uso.
Según Chandrasekaran, el gran modelo fundacional impulsará la transformación digital dentro de la empresa al mejorar la productividad de los empleados, automatizar y mejorar la experiencia del cliente y permitir la creación rentable de nuevos productos y servicios.
El modelo base grande se encuentra en el pico de la expansión esperada en la curva de madurez de la tecnología. Gartner predice que para 2027, el gran modelo subyacente admitirá el 60% de los casos de uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), frente a menos del 5% en 2021.
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM)
AI TRiSM garantiza la gobernanza, la confiabilidad, la equidad, la confiabilidad, la solidez, la eficacia y la protección de datos de los modelos de IA. AI TRiSM incluye soluciones y tecnologías para la interpretabilidad de modelos, la detección de anomalías de datos y contenido, la protección de datos de IA, las operaciones de modelos y la resistencia a ataques de adversarios.
AI TRiSM es un marco importante para lograr una IA responsable y se espera que se generalice en un plazo de 2 a 5 años. Para 2026, las organizaciones que implementen la transparencia, la confianza y la seguridad de la IA lograrán una mejora del 50% en sus modelos de IA en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación de los usuarios.