La inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama tecnológico global, ofreciendo oportunidades innovadoras a empresas de todos los tamaños. Sin embargo, la adopción de esta tecnología sigue siendo un reto, especialmente para pequeñas y medianas empresas (pymes) que enfrentan barreras de costos y falta de conocimiento especializado. Según el último informe Currents de DigitalOcean, basado en una encuesta a más de 1.000 desarrolladores de todo el mundo, la adopción de IA ha aumentado significativamente en el último año, aunque aún hay un amplio margen de crecimiento.
La Expansión de la IA en Empresas Tecnológicas
El informe destaca que el 79 % de las organizaciones están integrando IA en alguna forma, un aumento significativo desde el 49 % registrado en noviembre de 2023. Sin embargo, el grado de madurez en el uso de estas tecnologías varía: solo el 11 % se considera una empresa impulsada por IA, mientras que el 32 % está en una etapa exploratoria.
Para las pymes, la IA podría representar una ventaja competitiva crucial, permitiendo a los desarrolladores asumir múltiples roles y automatizar procesos internos. No obstante, el alto costo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y la falta de conocimientos técnicos sobre cómo optimizar estos recursos siguen siendo barreras importantes para su adopción.
Barreras para la Adopción: Costos y Conocimiento Técnico
Uno de los principales obstáculos que enfrentan las empresas es la inversión inicial en hardware. El 34 % de los encuestados mencionó que los costos elevados de las GPU son una barrera clave, mientras que el 24 % destacó la falta de conocimientos sobre cómo aprovechar estas herramientas de manera efectiva.
El impacto de estos desafíos varía según el tamaño de la empresa:
- Las empresas más pequeñas (1-10 empleados) enfrentan mayores dificultades con los costos de las GPU, con un 38 % de ellas mencionando este problema.
- Las empresas con 11-99 empleados tienen una tasa menor de preocupación por costos, con un 29 % reportando dificultades en este aspecto.
- Las medianas empresas (100-499 empleados) son las menos afectadas, con solo un 22 % citando los costos como una barrera.
Este desafío ha llevado a muchas empresas a buscar alternativas en la nube para acceder a capacidades de computación sin la necesidad de adquirir infraestructura costosa.
El Papel de la Nube en la Adopción de IA
El informe revela que las empresas prefieren cada vez más iniciar sus proyectos de IA en la nube en lugar de utilizar infraestructura propia. Mientras que el 63 % de los desarrolladores individuales comenzaron experimentando con IA en sus ordenadores personales, el 44 % de las empresas inició en plataformas cloud. Actualmente, el 65 % de las organizaciones ya usa servicios en la nube para ejecutar sus modelos de IA, en comparación con el 39 % de los proyectos individuales.
Las razones principales para migrar a la nube incluyen:
- Acceso a características avanzadas (42 %)
- Optimización de costos (38 %)
- Facilidad de escalabilidad (37 %)
Entre los proveedores más utilizados para este propósito destacan AWS, Google Cloud, Microsoft Azure y DigitalOcean, aunque empresas especializadas en infraestructura bare-metal y cloud privado, como Stackscale, también están ganando protagonismo al ofrecer soluciones optimizadas para cargas de trabajo de IA con menores costos de salida de datos y mayor control sobre los recursos.
Desafíos en la Integración de IA en las Empresas
A pesar de la creciente adopción de IA, muchas organizaciones aún enfrentan dificultades para justificar la inversión en estas tecnologías. El 23 % de los encuestados mencionó que justificar el gasto en IA es un desafío significativo, mientras que otro 27 % indicó que les resulta complicado en ciertas situaciones.
Las razones principales por las que las empresas luchan para justificar la inversión en IA incluyen:
- Dificultad para predecir y demostrar el retorno de inversión (48 %)
- Falta de conocimientos internos sobre IA (38 %)
- Complejidad en la integración con sistemas existentes (32 %)
Estos problemas son más pronunciados en las empresas más pequeñas, donde el 25 % de las organizaciones con menos de 10 empleados encuentra extremadamente difícil justificar la inversión en IA, en comparación con el 21 % de las empresas de 10-99 empleados y solo el 18 % de las empresas más grandes.
Modelos de IA: La Preferencia por el Código Abierto
El desarrollo de proyectos de IA se basa en gran medida en modelos preexistentes. Según el informe, el 83 % de los desarrolladores utiliza modelos de IA de código abierto como punto de partida para sus proyectos, con un 39 % usándolos frecuentemente o siempre.
Las razones por las que los desarrolladores prefieren los modelos de código abierto incluyen:
- Compartir conocimiento con la comunidad (54 %)
- Acceso a herramientas y recursos compartidos (37 %)
- Desarrollo de habilidades técnicas (40 %)
Sin embargo, trabajar con modelos de IA presenta sus propios desafíos. El 45 % de los encuestados citó la dificultad de obtener datos de alta calidad, mientras que el 44 % mencionó problemas para escalar los modelos a cargas de trabajo más grandes y el 40 % destacó la necesidad de garantizar la diversidad de los datos.
Tendencias Futuras en Inteligencia Artificial
El informe también destaca cuáles son las tendencias emergentes en el sector de la IA. Los desarrolladores identificaron los siguientes avances como los más prometedores para los próximos años:
- Sistemas avanzados multimodales (34 %)
- Aprendizaje automático automatizado (AutoML) (31 %)
- IA aplicada a la biotecnología (23 %)
- Traducción de audio en tiempo real (22 %)
Además, los desarrolladores están mostrando un alto interés en la IA fuera del entorno laboral. El 65 % de los encuestados se involucra en proyectos personales o trabajos paralelos relacionados con IA, lo que refleja el impacto y la importancia creciente de esta tecnología en diversas áreas.
Conclusión: La IA como Factor de Transformación Empresarial
El informe Currents de DigitalOcean pone en evidencia una realidad: la IA está transformando la industria tecnológica, pero aún existen barreras significativas para su adopción masiva.
Los desafíos relacionados con el costo del hardware, la falta de conocimientos técnicos y la integración con sistemas existentes siguen limitando el potencial de muchas empresas, especialmente las pymes. Sin embargo, la creciente disponibilidad de soluciones en la nube y de código abierto está facilitando el acceso a estas tecnologías.
Proveedores como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, DigitalOcean y Stackscale (Grupo Aire) están desempeñando un papel clave en este proceso al ofrecer plataformas optimizadas para el desarrollo y despliegue de modelos de IA con mayor accesibilidad y escalabilidad.
En un mundo donde la inteligencia artificial está cada vez más presente, las empresas que logren superar estos desafíos y adopten estrategias de IA efectivas estarán mejor posicionadas para competir en el futuro digital.
vía: Digital Ocean
