El presidente de Infosys predice que los modelos de IA se convertirán en productos básicos y que el valor se trasladará a las aplicaciones

Nandan Nilekani, cofundador y presidente de Infosys, predice un cambio significativo en el panorama de la inteligencia artificial (IA).

Según Nilekani, el valor futuro de la IA no se encontrará en los modelos en sí, sino en las aplicaciones creadas sobre ellos.

A medida que los modelos de IA, como los modelos de lenguaje grande (LLM), se vuelven cada vez más comunes y se comercializan, la verdadera innovación y el beneficio económico provendrán de la creación de aplicaciones prácticas y enfocadas en la empresa para casos de uso y regiones específicos.

La perspectiva de Nilekani destaca la dinámica cambiante de la IA, donde las empresas están dirigiendo su atención desde los modelos de IA fundamentales a soluciones de nivel empresarial.

Este cambio subraya la necesidad de que las empresas se centren en aplicaciones del mundo real que brinden beneficios tangibles, yendo más allá del revuelo que rodea a los modelos de IA.

Los modelos de IA específicos de cada región podrían abrir nuevos mercados

Los LLM, como los que se utilizan en aplicaciones de IA populares como ChatGPT, son sistemas de IA entrenados con grandes cantidades de datos.

Gigantes tecnológicos líderes como OpenAI, Meta y Google han invertido mucho en el desarrollo de estos modelos, creando un mercado competitivo.

Sin embargo, a medida que la tecnología madure, Nilekani ve un futuro en el que estos modelos se convertirán en productos básicos y se adaptarán a las necesidades regionales.

Por ejemplo, en la India, las empresas ya están desarrollando programas LLM diseñados específicamente para idiomas indios y conjuntos de datos locales.

Esta diversificación regional es crucial porque los modelos de IA funcionan mejor cuando se entrenan con datos relevantes para la región en la que operan.

Según los expertos, las empresas que se centran en modelos de IA específicos de cada región podrían desbloquear nuevos mercados e impulsar la innovación al ofrecer soluciones adaptadas a las necesidades locales.

Las soluciones de inteligencia artificial empresarial exigen un enfoque personalizado

A medida que los LLM y los modelos de IA se vuelven más estandarizados y accesibles, Nilekani sostiene que el verdadero valor de la IA se trasladará a la capa de aplicación, donde las empresas pueden diferenciarse al integrar la IA en sus operaciones principales.

Los expertos sugieren que industrias como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista están preparadas para beneficiarse significativamente de las aplicaciones impulsadas por IA que optimizan los flujos de trabajo, mejoran las experiencias de los clientes y mejoran los procesos de toma de decisiones.

Nilekani señala que las empresas deben centrarse en integrar la IA en sus procesos existentes para lograr el máximo impacto.

Si bien las aplicaciones de IA para el consumidor, como los chatbots, se pueden implementar rápidamente, las soluciones de IA empresarial exigen un enfoque más estratégico y personalizado.

Este enfoque en las aplicaciones impulsará una adopción más sostenible e impactante de las tecnologías de IA en todas las industrias, según expertos del sector.

El complejo ciclo de adopción de la IA empresarial

Si bien las aplicaciones de IA orientadas al consumidor han ganado una popularidad generalizada, Nilekani enfatiza que la IA empresarial tiene un ciclo de adopción más largo y complejo.

La integración de la IA en las operaciones comerciales principales requiere que las organizaciones reconsideren sus flujos de trabajo, la gestión de datos y la infraestructura tecnológica.

Si bien esta transformación requiere mucho tiempo, ofrece importantes ventajas competitivas para las empresas que implementan con éxito la IA empresarial.

Los expertos dicen que las empresas que quieran sacar provecho de la IA empresarial deben invertir en desarrollar capacidades internas y perfeccionar sus pilas de tecnología.

A medida que las empresas reconocen cada vez más el potencial de la IA para impulsar la eficiencia y la innovación, la demanda de aplicaciones de IA personalizadas y específicas de la industria seguirá creciendo.