Miles de millones de dólares invertidos en iniciativas de IA generativa están produciendo un retorno sorprendentemente bajo, con tan solo un 5% de los programas piloto integrados traduciéndose en un valor empresarial medible. Esta cifra decepcionante, junto con el hecho de que casi la mitad de todas las empresas abandonan los proyectos de IA incluso antes de que lleguen a producción, pone de relieve un cuello de botella importante en la adopción de la IA empresarial.

El problema central, según los analistas de la industria, no son los modelos de IA en sí mismos. En cambio, el problema radica en la infraestructura circundante. La accesibilidad limitada a los datos, los procesos de integración inflexibles y las vías de implementación precarias están impidiendo que las iniciativas de IA se escalen más allá de los experimentos iniciales de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esto según datos recopilados por MIT Technology Review Insights con datos de Informatica, CDO Insights 2023.

En respuesta a estos desafíos, un número creciente de empresas está haciendo la transición hacia arquitecturas de IA componibles y soberanas. Estas arquitecturas prometen reducir los costos, mantener la propiedad de los datos y adaptarse más fácilmente al panorama de la IA en rápida evolución. La firma de investigación de la industria IDC anticipa que el 75% de las empresas globales adoptarán este enfoque para 2027.

El atractivo de los pilotos de IA a menudo enmascara las complejidades de la implementación en el mundo real. Las pruebas de concepto (PoC) están diseñadas para validar la viabilidad, identificar posibles casos de uso y fomentar la confianza para inversiones más grandes. Sin embargo, estos entornos controlados rara vez reflejan las realidades desordenadas de la producción, lo que lleva a una desconexión entre la promesa inicial y el impacto empresarial real.

El cambio hacia la IA componible y soberana representa un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordan la IA. La IA componible permite a las organizaciones ensamblar soluciones de IA a partir de componentes preconstruidos, ofreciendo mayor flexibilidad y agilidad. La IA soberana, por otro lado, enfatiza la propiedad y el control de los datos, asegurando que la información confidencial permanezca dentro del ámbito de la organización. Esto es particularmente importante en industrias con estrictos requisitos regulatorios. El futuro de la IA empresarial depende de superar los desafíos de infraestructura que actualmente limitan su potencial. Al adoptar arquitecturas componibles y soberanas, las empresas pueden desbloquear el verdadero valor de la IA e impulsar resultados empresariales significativos.