Estudio: las empresas pioneras en la adopción de la IA generativa obtienen un ROI del 41 %

La IA generativa ha llegado para quedarse y está aportando un valor tangible a las empresas en este momento. A medida que organizaciones de todo el mundo implementan soluciones de IA generativa, se están descubriendo beneficios notables y desafíos significativos. Las preguntas clave ahora se centran en cuánto valor ofrece realmente la IA generativa y cómo cada empresa puede diseñar una estrategia óptima de IA generativa.

Para comprender el impacto real de la IA generativa, encuestamos a más de 3300 organizaciones de todo el mundo e identificamos a 1900 de las primeras en adoptarla que mostraron mejoras gracias a la IA generativa. Sus resultados, detallados en nuestro nuevo informe “El excepcional ROI de la IA generativa” (disponible en inglés), revelan pruebas convincentes: el 92 % de las organizaciones pioneras en IA generativa informan de retornos positivos. La mayoría de las que cuantificaron su ROI observan una rentabilidad media del 41 %, una cifra que les está llevando a aumentar la inversión en infraestructuras de datos (81 % de las primeras en adoptarla), LLM (78 %), software de apoyo (83 %) y talento (76 %).

Estas son medias globales. El informe ofrece los aspectos más destacados de ocho regiones globales específicas y seis sectores principales. En este blog mostraré cifras globales principalmente, pero para obtener información regional y vertical, consulta el informe completo.

Del código a la atención al cliente 

La IA generativa está ofreciendo resultados impresionantes en todas las áreas. Las primeras empresas en adoptarla informan de un impacto “revolucionario” o “significativo” en porcentajes que siempre superan el 75 %. En los ámbitos técnicos, la tecnología está revolucionando la forma de trabajar de los equipos: el 54 % de los equipos de desarrollo utilizan la IA generativa para mejorar la calidad del código y la detección de errores, mientras que el 70 % de los equipos de operaciones de TI la utilizan para optimizar la infraestructura y analizar costes. Los equipos de seguridad no se quedan atrás, ya que el 65 % de ellos se centran en mejorar la seguridad y reducir los tiempos de respuesta a los incidentes.

La tecnología es igual de transformadora en las funciones orientadas al cliente. Si bien la adopción en las ventas sigue siendo relativamente baja (38 %), las empresas que usan la IA generativa reportan ganancias sustanciales en el crecimiento de los ingresos y en la precisión de la previsión. Los equipos de marketing (44 % de adopción) observan tasas de interacción más altas a través de la generación de contenido personalizado, mientras que las unidades de atención al cliente (56 % de adopción) informan de que han mejorado sus puntuaciones de satisfacción a través de chatbots basados en IA y la gestión del conocimiento.

Incluso los departamentos tradicionalmente menos centrados en la tecnología están obteniendo grandes beneficios. Los equipos de RR. HH. utilizan la IA generativa para optimizar todo, desde la contratación hasta la gestión del rendimiento, y el 60 % afirma que la calidad de las contrataciones ha mejorado. En cuanto al departamento de adquisiciones, el 76 % de los usuarios afirma tener un impacto significativo o revolucionario, sobre todo en las analíticas y la gestión de contratos. Las operaciones de fabricación están mejorando la previsión de la demanda y la programación del mantenimiento, ya que el 79 % de los usuarios reportan beneficios sustanciales.

Estos resultados, sólidos y constantes en todas las funciones, sugieren que solo estamos arañando la superficie del potencial empresarial de la IA generativa.

Navegar por el panorama de la implementación

Si bien la mayoría de las organizaciones encuestadas (69 %) llevan a cabo sus iniciativas de IA generativa de máxima prioridad, muchas se enfrentan a decisiones estratégicas difíciles. El 18 % cree que los proyectos orientados al cliente serían los que tendrían un mayor impacto, pero se centran en iniciativas orientadas a los empleados debido a las limitaciones de infraestructura, las preocupaciones de seguridad y los problemas de precisión. Otro 13 % da prioridad a los proyectos orientados al cliente a pesar de que las aplicaciones de los empleados tienen un mayor potencial, a menudo porque han identificado soluciones listas para implementar con rentabilidades más predecibles.

El desafío de los datos no estructurados es particularmente acuciante. Aunque representan entre el 80 y el 90 % de la información empresarial, solo el 11 % de los que la han adoptado tienen más de la mitad de sus datos no estructurados listos para las aplicaciones de LLM. Las organizaciones se enfrentan a problemas de gestión de datos que consumen mucho tiempo (55 %), problemas de calidad (52 %) y cuestiones relacionadas con la confidencialidad de los datos (50 %). Los Chief Data Officers (CDO) con los que he estado hablando me cuentan que el año pasado pasaron de gestionar datos estructurados a experimentar con el descontrolado panorama de la información no estructurada. El poder de la IA generativa ha desbloqueado sus reservas de datos no estructurados, pero a veces sienten que se están ahogando en ellos.

Con la práctica y el éxito establecido, cabe esperar que las organizaciones sean más expertas en implementar la IA generativa y trabajar con las grandes cantidades de datos en los que se basa. Aun así, la tecnología seguirá evolucionando en sofisticación. La mayoría de las organizaciones están aplicando estrategias multimodelo, ya sean comerciales, de código abierto o ambas. El 93 % de las pioneras en la adopción de IA planea implementar al menos dos LLM en el próximo año, y el 59 % planea implementar tres o más.

La personalización de los modelos se ha convertido en una práctica habitual: el 96 % de las empresas pioneras en la adopción de IA están entrenando, ajustando o mejorando los LLM. Esto incluye el ajuste con datos propios (80 %) y la implementación de la generación aumentada de recuperación (retrieval-augmented generation, RAG) (71 %) para mejorar el conocimiento y la precisión contextuales. Estos esfuerzos a menudo requieren procesar conjuntos de datos de varios terabytes, lo que añade otra capa de complejidad a la implementación.

En resumen, los desafíos quedan eclipsados por las ventajas de la IA generativa, como se aprecia tanto en las cifras del ROI como en el compromiso casi universal de seguir incrementando la inversión en esta tecnología.

Los datos son el imperativo fundamental 

Las primeras pruebas de concepto pueden demostrar el potencial de la IA generativa, pero pasar a producción requiere una infraestructura de datos sólida. Las empresas pioneras en adoptarla lo reconocen claramente: el 81 % tiene previsto aumentar la inversión en almacenamiento de datos basado en la nube durante el próximo año, y se prevé un incremento medio del gasto del 24 %.

La seguridad lidera la lista de prioridades de las organizaciones (el 84 % la califica de importante o crítica), junto con la demanda de funcionalidades de IA avanzada y capacidades analíticas integradas. Sin embargo, el éxito requiere algo más que una infraestructura técnica: las organizaciones necesitan casos de uso bien diseñados y sistemas de medición integrales para realizar el seguimiento y optimizar el rendimiento.

En Snowflake, hemos proporcionado a los clientes la infraestructura y la información necesarias para hacer frente al momento actual de la IA y prepararnos para las oportunidades de rápido crecimiento en torno a los agentes de IA. Observamos que los clientes abordan la IA desde una perspectiva sistémica e integral que les permite conocer mejor sus inversiones y el ROI, y crear una experiencia de usuario única y pulida.

Apenas hemos superado la casilla de salida 

Aunque todavía hay mucho debate en el espacio público sobre cómo la IA generativa cambiará el mundo y qué políticas y enfoques son los mejores para las empresas tecnológicas, los usuarios de IA y la sociedad en general, está claro que en las empresas la IA generativa ya está marcando un antes y un después.

Y lo digo sabiendo que aún no hemos visto una experiencia nativa de la IA. Hasta ahora hemos estado tomando lo que ya hacemos y usando la IA generativa para que esas tareas sean más rápidas, mejores y más baratas. Pero pronto veremos la IA en el espacio del consumidor, con capacidades que aún no hemos pensado. Una analogía común de la era del móvil es que la primera ola de aplicaciones para smartphones no anticipaba nada como Uber, y ahora hay muchas variaciones en las aplicaciones de transporte y entrega que forman parte de nuestra vida diaria.

Para obtener más información sobre cómo las empresas están obteniendo notables beneficios con la IA generativa, descarga nuestro informe completo, “El excepcional ROI de la IA generativa” (disponible en inglés).