Escrito por: Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review, coproducido con Adobe, EY y OWKIN.
Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI Tools
Después de una serie de tecnologías sobrevaloradas como la Web3, el metaverso y la cadena de bloques, los ejecutivos de las empresas se preparan para una ola de IA generativa, un cambio que algunos ven como comparable a la llegada de Internet o los ordenadores de sobremesa. Pero con el poder viene la responsabilidad, y los riesgos y recompensas de la IA generativa son igual de grandes. La tecnología está poniendo a prueba el sistema legal de derechos de autor y propiedad intelectual, introduciendo nuevas amenazas cibernéticas y de gobernanza de datos, y desencadenando la ansiedad de la fuerza laboral sobre la automatización.
Las empresas deben moverse rápido para mantenerse al día con las expectativas de las partes interesadas, pero también deben andar con cuidado para asegurarse de que no violan las regulaciones o los estándares éticos en áreas como la privacidad de los datos y el sesgo. En el aspecto operativo, las empresas deben reconfigurar su fuerza laboral y asociarse con empresas de tecnología para diseñar una IA generativa segura, efectiva y confiable.
Para comprender lo que piensan los responsables de la toma de decisiones empresariales en esta encrucijada, MIT Technology Review Insights encuestó a 1.000 ejecutivos sobre sus casos de uso de IA generativa actuales y esperados, las barreras de implementación, las estrategias tecnológicas y los planes de la fuerza laboral. Combinada con los conocimientos de un panel de expertos entrevistados, esta encuesta proporciona las principales consideraciones estratégicas actuales para la IA generativa y puede ayudar a los ejecutivos a resolver las grandes decisiones que deben tomar.
Los principales resultados de las encuestas y entrevistas son los siguientes:
Los ejecutivos reconocen el potencial transformador de la IA generativa, pero la están implementando con cuidado. Casi todas las empresas creen que la IA tendrá un impacto en su negocio, y solo el 4% dice que no se verá afectada. Pero actualmente, solo el 9% de las empresas han implementado completamente casos de uso de IA generativa en sus organizaciones. Esta cifra es tan baja como el 2% en los departamentos gubernamentales, mientras que los servicios financieros (17%) y TI (28%) son los más propensos a implementar casos de uso. El mayor obstáculo para la implementación es comprender los riesgos de la IA generativa, que el 59% de los encuestados clasificó como uno de los tres principales desafíos.
Las empresas no lo hacen solas: asociarse con startups y grandes empresas tecnológicas es fundamental para una ampliación fluida. La mayoría de los ejecutivos de negocios (75%) planean trabajar con socios para llevar la IA generativa a sus organizaciones a escala, y solo una minoría muy pequeña (10%) ve la colaboración como el principal desafío en la implementación, lo que indica que existe un sólido ecosistema de proveedores y servicios para colaborar y co-crear. Como desarrolladores de modelos de IA generativa y proveedores de software de IA, las grandes empresas tecnológicas tienen ventajas en el ecosistema, mientras que las empresas emergentes disfrutan de ventajas en varias áreas de especialización. Los ejecutivos están más inclinados a trabajar con empresas de IA más pequeñas (43%) que con grandes empresas tecnológicas (32%).
En toda la economía, se democratizará el acceso a las tecnologías generadas por IA. **Nuestra encuesta reveló que el tamaño de la empresa no afecta a la probabilidad de que las empresas prueben la IA generativa. Las pequeñas empresas (empresas con menos de 500 millones de dólares en ingresos anuales) tienen tres veces más probabilidades (13% frente a 4%) de haber implementado casos de uso de IA generativa que las medianas empresas (500 millones a 1.000 millones de dólares). De hecho, estas pequeñas empresas tienen tasas de despliegue y experimentación similares a las de las empresas más grandes (empresas con más de 10.000 millones de dólares en ingresos). Las herramientas de IA generativa asequibles pueden impulsar a las pequeñas empresas de la misma manera que la computación en la nube proporciona a las empresas herramientas y recursos informáticos que antes requerían grandes inversiones en hardware y experiencia.
** Una cuarta parte de los encuestados espera que el impacto principal de la IA generativa sea una reducción de la fuerza laboral. **Esta cifra es mayor en sectores industriales como la energía y los servicios públicos (43%), la industria manufacturera (34%) y el transporte y la logística (31%). La más baja se registró en el sector de la tecnología de la información y las telecomunicaciones (7%). En general, las cifras son modestas en comparación con los escenarios de reemplazo de empleos más horribles que circulan. Existe una creciente demanda de habilidades en campos técnicos que se centren en la operacionalización de modelos de IA, mientras que los puestos organizativos y de gestión se ocupan de cuestiones espinosas como la ética y el riesgo. La IA está democratizando las habilidades tecnológicas en toda la fuerza laboral, lo que genera nuevas oportunidades laborales y aumenta la satisfacción de los empleados. Pero los expertos advierten que si se implementa incorrectamente y sin una negociación significativa, la IA generativa puede degradar la experiencia de calidad del trabajo humano.
La regulación es inminente, pero la incertidumbre es el mayor desafío en la actualidad. La IA generativa ha provocado una oleada de actividad a medida que los legisladores se enfrentan a los riesgos, pero la regulación verdaderamente impactante avanzará al ritmo del gobierno. Al mismo tiempo, muchos líderes empresariales (40%) creen que lidiar con la incertidumbre regulatoria o regulatoria es un desafío importante en la adopción de IA generativa. La proporción varía mucho según la industria, siendo la más alta en los departamentos gubernamentales, con un 54 por ciento; Las tecnologías de la información y las telecomunicaciones son las más bajas, con un 20%.
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Puntos clave丨Informe de revisión de tecnología del MIT Implementación de IA generativa: una estrategia para escalar sin problemas
Escrito por: Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review, coproducido con Adobe, EY y OWKIN.
Después de una serie de tecnologías sobrevaloradas como la Web3, el metaverso y la cadena de bloques, los ejecutivos de las empresas se preparan para una ola de IA generativa, un cambio que algunos ven como comparable a la llegada de Internet o los ordenadores de sobremesa. Pero con el poder viene la responsabilidad, y los riesgos y recompensas de la IA generativa son igual de grandes. La tecnología está poniendo a prueba el sistema legal de derechos de autor y propiedad intelectual, introduciendo nuevas amenazas cibernéticas y de gobernanza de datos, y desencadenando la ansiedad de la fuerza laboral sobre la automatización.
Las empresas deben moverse rápido para mantenerse al día con las expectativas de las partes interesadas, pero también deben andar con cuidado para asegurarse de que no violan las regulaciones o los estándares éticos en áreas como la privacidad de los datos y el sesgo. En el aspecto operativo, las empresas deben reconfigurar su fuerza laboral y asociarse con empresas de tecnología para diseñar una IA generativa segura, efectiva y confiable.
Para comprender lo que piensan los responsables de la toma de decisiones empresariales en esta encrucijada, MIT Technology Review Insights encuestó a 1.000 ejecutivos sobre sus casos de uso de IA generativa actuales y esperados, las barreras de implementación, las estrategias tecnológicas y los planes de la fuerza laboral. Combinada con los conocimientos de un panel de expertos entrevistados, esta encuesta proporciona las principales consideraciones estratégicas actuales para la IA generativa y puede ayudar a los ejecutivos a resolver las grandes decisiones que deben tomar.
Los principales resultados de las encuestas y entrevistas son los siguientes:
Los ejecutivos reconocen el potencial transformador de la IA generativa, pero la están implementando con cuidado. Casi todas las empresas creen que la IA tendrá un impacto en su negocio, y solo el 4% dice que no se verá afectada. Pero actualmente, solo el 9% de las empresas han implementado completamente casos de uso de IA generativa en sus organizaciones. Esta cifra es tan baja como el 2% en los departamentos gubernamentales, mientras que los servicios financieros (17%) y TI (28%) son los más propensos a implementar casos de uso. El mayor obstáculo para la implementación es comprender los riesgos de la IA generativa, que el 59% de los encuestados clasificó como uno de los tres principales desafíos.
En toda la economía, se democratizará el acceso a las tecnologías generadas por IA. **Nuestra encuesta reveló que el tamaño de la empresa no afecta a la probabilidad de que las empresas prueben la IA generativa. Las pequeñas empresas (empresas con menos de 500 millones de dólares en ingresos anuales) tienen tres veces más probabilidades (13% frente a 4%) de haber implementado casos de uso de IA generativa que las medianas empresas (500 millones a 1.000 millones de dólares). De hecho, estas pequeñas empresas tienen tasas de despliegue y experimentación similares a las de las empresas más grandes (empresas con más de 10.000 millones de dólares en ingresos). Las herramientas de IA generativa asequibles pueden impulsar a las pequeñas empresas de la misma manera que la computación en la nube proporciona a las empresas herramientas y recursos informáticos que antes requerían grandes inversiones en hardware y experiencia.
La regulación es inminente, pero la incertidumbre es el mayor desafío en la actualidad. La IA generativa ha provocado una oleada de actividad a medida que los legisladores se enfrentan a los riesgos, pero la regulación verdaderamente impactante avanzará al ritmo del gobierno. Al mismo tiempo, muchos líderes empresariales (40%) creen que lidiar con la incertidumbre regulatoria o regulatoria es un desafío importante en la adopción de IA generativa. La proporción varía mucho según la industria, siendo la más alta en los departamentos gubernamentales, con un 54 por ciento; Las tecnologías de la información y las telecomunicaciones son las más bajas, con un 20%.
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