- Material publicado por la firma estadounidense de investigación de mercado CB Insights el 21 de junio
- Las empresas heredadas de machine learning están perdiendo impulso
- Las plataformas empresariales de desarrollo de machine learning como DataRobot y Dataiku sufren en un mercado saturado
- Dataiku tuvo una ronda a la baja en diciembre de 2022, y DataRobot ha realizado varias reestructuraciones
- Las empresas aprovechan el impulso de la IA generativa
- Empresas como Scale, Hugginf Face y Databricks han ganado impulso con la IA generativa, aumentando personal y tomando ventaja en financiamiento
- Databricks adquirió en junio de 2023 la startup de LLMOps MosaicML por 1,300 millones de dólares para ampliar funciones de producto, y un año después adquirió la startup de gestión de datos Tabular por más de 1,000 millones de dólares
- Las big tech crecen junto con nuevas startups
- Las big tech están construyendo suites de productos para la era de la IA generativa
- Google amplió la plataforma de desarrollo Vertex AI para dar acceso a modelos Gemini y a modelos de terceros y abiertos
- AWS anunció el servicio administrado Amazon Bedrock para el desarrollo de IA generativa
- Evaluación del ROI
- Al entrevistar a clientes empresariales de plataformas de desarrollo de IA, se revisó cómo evalúan el ROI: aumento de productividad y reducción de costos
- Los compradores analizan métricas concretas para medir mejoras de productividad, como aumento del output (número de funciones lanzadas), velocidad de trabajo y eficiencia general del equipo
- Algo estrechamente relacionado con la mejora de productividad es la reducción directa de costos derivada de las herramientas de IA
- Futuro del desarrollo de IA empresarial
- La IA generativa todavía está en una etapa temprana de adopción empresarial
- Los casos de uso más comunes: creación de contenido, asistencia de soporte empresarial, búsqueda en lenguaje natural, diseño y generación de datos, generación de código y automatización de documentos
- Seis hallazgos basados en los datos de CB Insights y entrevistas con compradores
- Aprovechar datos propietarios permite casos de uso diferenciados
- Ventajas de las big tech: escala, infraestructura y relaciones existentes con clientes
- Las empresas enfrentan presión para explorar modelos open source
- Aumenta la adopción de modelos por tarea
- Los small language models (SLM) se entrenan más rápido y son más baratos de ejecutar que los modelos generales
- Si se usan solo para tareas específicas, su rendimiento puede ser suficiente para las empresas y en algunos casos incluso superior al de los LLM
- Tienen potencial para mejorar la privacidad y la seguridad de los datos
- A medida que madura el sector de IA generativa, se acerca la consolidación (por ejemplo: M&A)
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El gasto empresarial en IA se está gestionando con más rigor
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