La inteligencia artificial pasa de la discusión a la práctica: Análisis del estado del desarrollo de la IA en 2025
El campo de la inteligencia artificial está experimentando una transformación significativa de la teoría a la práctica. Construir productos de IA escalables se ha convertido en el núcleo de la competencia empresarial. El último informe sobre el estado de la IA en 2025, titulado "Manual del Constructor", explora a fondo todo el proceso de los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.
Este informe, basado en una encuesta a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con líderes de la industria, proporciona a las empresas una guía estratégica para convertir las ventajas de la IA en una ventaja competitiva sostenible. A continuación se presentan cinco hallazgos clave del informe:
1. La estrategia del producto de IA avanza hacia la madurez
En comparación con las empresas que solo integran IA en sus productos existentes, las empresas nativas de IA tienen una ventaja superior en la comercialización de productos. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala clave y han validado la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han alcanzado este nivel.
Los desarrolladores nativos de IA se centran principalmente en flujos de trabajo de agentes inteligentes (sistemas de IA que pueden ejecutar tareas de múltiples pasos de forma autónoma) y aplicaciones verticales. Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están trabajando en estas áreas.
En la selección de tecnología, la arquitectura de múltiples modelos se ha convertido en la norma para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a diferentes escenarios de aplicación. Las encuestas muestran que, en productos orientados al cliente, cada empresa utiliza de media 2.8 modelos de IA.
2. Evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando las estrategias de precios de productos de las empresas. Muchas compañías adoptan un modelo de precios híbrido, que añade tarifas basadas en el uso además de una tarifa de suscripción básica. Algunas empresas también están explorando modelos de precios completamente basados en el uso real o en los ingresos del cliente.
Aunque actualmente muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, más de un tercio (37%) de las empresas planean ajustar su estrategia de precios en el próximo año, para que los precios se alineen más con el valor que los clientes obtienen y la situación de uso real.
3. La estrategia de talento en IA se convierte en una diferencia clave
La IA no solo es un desafío técnico, sino también un desafío organizativo. Los mejores equipos están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
En el futuro, se espera que la mayoría de las empresas tenga entre el 20% y el 30% de su equipo de ingeniería enfocado en la IA, y en las empresas de alto crecimiento, esta proporción podría alcanzar el 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un gran desafío. El tiempo medio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días, siendo el más largo entre todos los puestos relacionados con la IA.
En cuanto al progreso de la contratación, hay opiniones divididas. Aunque algunos reclutadores consideran que el avance es satisfactorio, el 54% de los encuestados indica que el progreso está rezagado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.
4. El presupuesto de IA aumenta significativamente
Las empresas que adoptan tecnologías de IA están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D en el campo de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento continuo en todas las empresas de diferentes rangos de ingresos para 2025. Esto destaca que la IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de producto.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos también está cambiando. En las primeras etapas, los costos de recursos humanos (incluyendo reclutamiento y capacitación) dominan. Pero a medida que el producto madura, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales gastos.
5. La expansión de aplicaciones de IA internas en las empresas es desigual
A pesar de que la mayoría de las empresas encuestadas ofrecen acceso a herramientas de IA interna a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utilizan regularmente. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con una alta tasa de adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de siete escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). La mejora en la eficiencia del trabajo en estos ámbitos alcanza entre el 15% y el 30%.
El ecosistema de herramientas de IA madura gradualmente
El informe también investigó los marcos, bibliotecas y plataformas de tecnología de IA que las empresas utilizan en la práctica. Los resultados muestran que, aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo relativamente fragmentado, está avanzando hacia la madurez. Las herramientas más utilizadas incluyen diversos marcos, servicios en la nube, herramientas de desarrollo y bibliotecas especializadas, abarcando todos los aspectos del desarrollo y la aplicación de la IA.
En general, el desarrollo de la IA en 2025 muestra una clara tendencia de pasar de la conceptualización a la práctica, de la experimentación a la escalabilidad. Las empresas están explorando activamente estrategias de IA, capacitación de talento, control de costos y escenarios de aplicación para ocupar una posición favorable en esta revolución tecnológica.
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0xSoulless
· 07-23 05:09
tomar a la gente por tonta hasta estar adormecidos. Un grupo de tontos entra y otro grupo sale.
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NotGonnaMakeIt
· 07-23 05:08
Cansado de jugar, aún será dominado por las grandes empresas.
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ContractExplorer
· 07-23 05:08
Es mejor actuar directamente que estar todo el día haciendo informes y predicciones.
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SatoshiHeir
· 07-23 05:03
¡Ah, la desviación en el análisis de datos es grave, es necesario realizar una verificación de cointegración!
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CryptoDouble-O-Seven
· 07-23 05:00
Otra ronda de autoalabanza comercial.
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OnchainDetective
· 07-23 04:51
Otra ola de trampas para tomar a la gente por tonta
Aceleración del proceso de madurez de la IA: análisis de la estrategia empresarial y los desafíos en 2025
La inteligencia artificial pasa de la discusión a la práctica: Análisis del estado del desarrollo de la IA en 2025
El campo de la inteligencia artificial está experimentando una transformación significativa de la teoría a la práctica. Construir productos de IA escalables se ha convertido en el núcleo de la competencia empresarial. El último informe sobre el estado de la IA en 2025, titulado "Manual del Constructor", explora a fondo todo el proceso de los productos de IA desde la concepción hasta la operación a gran escala.
Este informe, basado en una encuesta a 300 ejecutivos de empresas de software y entrevistas en profundidad con líderes de la industria, proporciona a las empresas una guía estratégica para convertir las ventajas de la IA en una ventaja competitiva sostenible. A continuación se presentan cinco hallazgos clave del informe:
1. La estrategia del producto de IA avanza hacia la madurez
En comparación con las empresas que solo integran IA en sus productos existentes, las empresas nativas de IA tienen una ventaja superior en la comercialización de productos. Los datos muestran que el 47% de las empresas nativas de IA han alcanzado una escala clave y han validado la demanda del mercado, mientras que solo el 13% de las empresas con productos integrados de IA han alcanzado este nivel.
Los desarrolladores nativos de IA se centran principalmente en flujos de trabajo de agentes inteligentes (sistemas de IA que pueden ejecutar tareas de múltiples pasos de forma autónoma) y aplicaciones verticales. Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están trabajando en estas áreas.
En la selección de tecnología, la arquitectura de múltiples modelos se ha convertido en la norma para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a diferentes escenarios de aplicación. Las encuestas muestran que, en productos orientados al cliente, cada empresa utiliza de media 2.8 modelos de IA.
2. Evolución del modelo de precios de IA
La IA está cambiando las estrategias de precios de productos de las empresas. Muchas compañías adoptan un modelo de precios híbrido, que añade tarifas basadas en el uso además de una tarifa de suscripción básica. Algunas empresas también están explorando modelos de precios completamente basados en el uso real o en los ingresos del cliente.
Aunque actualmente muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, más de un tercio (37%) de las empresas planean ajustar su estrategia de precios en el próximo año, para que los precios se alineen más con el valor que los clientes obtienen y la situación de uso real.
3. La estrategia de talento en IA se convierte en una diferencia clave
La IA no solo es un desafío técnico, sino también un desafío organizativo. Los mejores equipos están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de IA, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.
En el futuro, se espera que la mayoría de las empresas tenga entre el 20% y el 30% de su equipo de ingeniería enfocado en la IA, y en las empresas de alto crecimiento, esta proporción podría alcanzar el 37%. Sin embargo, la contratación de talento sigue siendo un gran desafío. El tiempo medio de contratación para ingenieros de IA y aprendizaje automático supera los 70 días, siendo el más largo entre todos los puestos relacionados con la IA.
En cuanto al progreso de la contratación, hay opiniones divididas. Aunque algunos reclutadores consideran que el avance es satisfactorio, el 54% de los encuestados indica que el progreso está rezagado, siendo la principal razón la falta de talento calificado.
4. El presupuesto de IA aumenta significativamente
Las empresas que adoptan tecnologías de IA están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de I+D en el campo de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento continuo en todas las empresas de diferentes rangos de ingresos para 2025. Esto destaca que la IA se ha convertido en el motor central de la estrategia de producto.
A medida que la escala de los productos de IA se expande, la estructura de costos también está cambiando. En las primeras etapas, los costos de recursos humanos (incluyendo reclutamiento y capacitación) dominan. Pero a medida que el producto madura, los costos de servicios en la nube, inferencia de modelos y regulación de cumplimiento se convertirán en los principales gastos.
5. La expansión de aplicaciones de IA internas en las empresas es desigual
A pesar de que la mayoría de las empresas encuestadas ofrecen acceso a herramientas de IA interna a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utilizan regularmente. Las grandes empresas maduras enfrentan mayores desafíos para impulsar el uso de la IA entre sus empleados.
Las empresas con una alta tasa de adopción (más del 50% de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan IA en más de siete escenarios internos, incluyendo asistentes de programación (tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). La mejora en la eficiencia del trabajo en estos ámbitos alcanza entre el 15% y el 30%.
El ecosistema de herramientas de IA madura gradualmente
El informe también investigó los marcos, bibliotecas y plataformas de tecnología de IA que las empresas utilizan en la práctica. Los resultados muestran que, aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo relativamente fragmentado, está avanzando hacia la madurez. Las herramientas más utilizadas incluyen diversos marcos, servicios en la nube, herramientas de desarrollo y bibliotecas especializadas, abarcando todos los aspectos del desarrollo y la aplicación de la IA.
En general, el desarrollo de la IA en 2025 muestra una clara tendencia de pasar de la conceptualización a la práctica, de la experimentación a la escalabilidad. Las empresas están explorando activamente estrategias de IA, capacitación de talento, control de costos y escenarios de aplicación para ocupar una posición favorable en esta revolución tecnológica.