Para final de 2025, el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonará tras la fase de viabilidad

La consultora Gartner estima que para finales de 2025 al menos un 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de pasar la fase de viabilidad. Los motivos para esta tasa de abandono son variados, y van desde el uso de datos de poca calidad hasta los costes crecientes de aplicar esta tecnología, pasando por no contar con los controles de riesgos adecuados para utilizarla o por no aportar un valor claro al negocio.

Rita Sallam, Vicepresidenta de analistas de Gartner, ha destacado sobre esto que «después del sensacionalismo del año pasado, los directivos están impacientes por ver resultados de las inversiones en IA generativa, pero las empresas están teniendo dificultades para probar y desarrollar este valor. A medida que se amplían las iniciativas, las dificultades financieras derivadas del desarrollo y el despliegue de la IA generativa son cada vez más patentes«.

Uno de los principales problemas para las empresas para utilizar la IA generativa en la actualidad reside precisamente en la justificación de las inversiones fiuertes en ella para la mejora de la productividad. Sobre todo porque puede resultar complicado trasladarlas directamente a beneficios financieros.

Muchas organizaciones están aprovechando la IA generativa para transformar sus modelos de negocio y generar nuevas oportunidades de negocio. No obstante, estos enfoques de despliegue implican costes notables, que van desde los cinco hasta los 20 millones de dólares.

Para Sallam, «con la IA generativa no es lo mismo para todos, y sus costes no son tan predecibles como con otras tecnología. Lo que gastas, los casos de uso en los que inviertes y los enfoques de despliegue que le des determinan los costes. Tanto si eres un disruptor del sector y quieres integrar la IA en todas partes como si tienes un enfoque más conservador sobre las ganancias de productividad o sobre la ampliación de los procesos existentes, cada uno tiene distintos niveles de costes, riesgos, variabilidad e impacto estratégico«.

Desde Gartner apuntan que, independientemente de la ambición de las empresas relacionada con la Inteligencia Artificial, la IA generativa precisa tener un nivel más alto de tolerancia para los criterios de inversión financiera a futuro e indirecta, y no pensar en el ROI. Habitualmente, muchos CFOs no han estado cómodos con invertir para conseguir valor indirecto en el futuro, y esta reticencia puede desviar las inversiones para obener resultados tácticos y no estratégicos.

Los primeros en adoptar esta tecnología en diversos sectores y empresas están señalando ya diversas mejoras de negocio derivada de su uso, que varían de un caso de uso a otro, así como en función del tipo de trabajos y del nivel de capacitación de los trabajadores. De media, según una encuesta de Gartner realizada entre 822 responsables de negocio, consiguieron un 15,8% de aumento de ingresos, un ahorro de costes del 15,2% y una mejora de productividad del 22,6%.

Analizando el valor de negocio y los costes totales de modelo de innovación de negocio de la IA generativa, las empresas pueden calcular el ROI directo y el impacto de valor a futuro que conseguirán. Esto es una herramienta muy importante para tomar decisiones de negocio informadas sobre el modelo de innovación de negocio de la IA generativa.

Según Sallam, «si los resultados de negocio cubren o superan las expectativas, son una oportunidad para aumentar las inversiones escalando la innovación y el uso de la IA generativa a una base de usuarios más amplia. O implementándola en más divisiones de negocio. Pero si se quedan cortos, puede ser necesario explorar escenarios de innovación alternativos. Estos datos ayudan a las empresas a asignar recursos de manera estratégica, así como a determinar el camino a seguir más eficiente«.