La IA sigue estando a la vanguardia de los planes de todos los líderes empresariales para 2025. En caudillo, el 70% de las empresas siguen creyendo que la IA es fundamental para su éxito a holgado plazo, según un indagación nuevo de 1.100 tecnólogos y 28 CIO de Economist Impact. ¿Cómo se ve eso en la ejercicio?
Si acertadamente el interés en la tecnología no muestra signos de enfriarse, las empresas están cambiando sus prioridades estratégicas para alterar e implementarla. Estas son las áreas en las que predecimos que los líderes de datos e IA se centrarán en 2025:
Las estrategias de IA empresarial se centrarán en agentes de IA especializados y posteriores a la capacitación.
Las empresas evolucionarán en la forma en que navegan por las leyes de escalamiento a medida que cambien su enfoque de la capacitación previa y modelos más grandes a técnicas posteriores a la capacitación. Ya estamos viendo cómo las empresas construyen sistemas de agentes de IA agentescompuesto por múltiples modelos, técnicas y herramientas que trabajan juntas para mejorar la eficiencia y los resultados.
Las empresas aprovecharán los flujos de trabajo agentes mediante inferencia para evaluar los sistemas de IA para tareas especializadas, como la depuración y la alivio de la calidad a lo holgado del tiempo con menos fortuna y datos.
“Modificar ahora en agentes de IA ayudará a las organizaciones a tomar una delantera dominante en sus respectivos mercados a medida que la tecnología se vuelva más poderosa. Pero pocos cuentan con los nociones básicos adecuados. Los agentes de IA requieren una saco unificada, independiente de silos de datos y arquitecturas heredadas”.
— Dael Williamson, director de tecnología de EMEA en Databricks
La infraestructura será el campo de acción de maduro inversión en IA a medida que las empresas compitan por agentes de IA
The Economist Impact reveló que solo el 22% de las organizaciones cree que su construcción flagrante puede soportar cargas de trabajo de IA sin modificaciones. Esperamos ver la maduro parte de los fortuna invertidos en esta campo de acción de infraestructura de datos empresariales durante el próximo año.
En Agentic AI Systems, los agentes deben poder trabajar fuera de los límites de los entornos de TI propietarios e interactuar con muchas fuentes de datos, LLM y otros componentes para ofrecer resultados precisos y confiables. Las empresas necesitarán una plataforma de datos de extremo a extremo (una saco de datos de IA) para respaldar la gobernanza, la regulación, la capacitación y la evaluación necesarias para poner en producción las iniciativas de IA.
“Una táctica de IA exitosa comienza con una infraestructura sólida. Afrontar componentes fundamentales como la combinación de datos y la gobernanza a través de un sistema subyacente permite a las organizaciones centrar su atención en admitir los casos de uso al mundo efectivo, donde verdaderamente pueden difundir valencia para el negocio”.
— Robin Sutara, CDO de campo en Databricks
Las empresas utilizarán su “delantera de datos” para triunfar cuota de mercado
En 2024, el discurso sobre la IA empresarial se centró en aplicaciones internas que pueden impulsar la productividad y la eficiencia de los empleados. Pero el conocimiento de un dominio específico -o inteligencia de datos- emerge como el nuevo enfoque a medida que las empresas ponen en producción aplicaciones orientadas al cliente. Esto significa que las empresas se apresurarán a identificar casos de uso alineados con las áreas en las que tienen una delantera de datos.
Esta es una de las razones por las que el servicio al cliente es un punto de partida tan popular. Las empresas suelen tener grandes cantidades de datos sobre sus propios clientes y pueden utilizarlos para impulsar sistemas de inteligencia químico que mejoren el soporte que brindan. Los detalles sobre las interacciones pasadas de cada individuo pueden ayudar a personalizar las experiencias futuras con la empresa.
Pero las organizaciones pueden ir aún más allá. Los fabricantes pueden utilizar activos de datos procedentes de equipos de fabricación digital para optimizar el estado de sus máquinas. Las empresas de ciencias biológicas pueden utilizar sus décadas de experiencia en el descubrimiento de fármacos para ayudar a entrenar modelos de IA que les permitan descubrir tratamientos futuros más rápidamente. Las empresas de servicios financieros pueden crear modelos especializados que ayuden a los clientes a emplear su profunda experiencia en la materia para mejorar sus propias carteras de inversión.
“Las empresas pueden obtener enormes ganancias de eficiencia al automatizar tareas básicas y difundir inteligencia de datos cuando se les ordena. Pero eso es sólo el eclosión: los líderes empresariales todavía utilizarán la IA para desbloquear nuevas áreas de crecimiento, mejorar el servicio al cliente y, en última instancia, darles una delantera competitiva sobre sus rivales”.
— Arsalan Tavakoli, vicepresidente senior de ingeniería de campo
La gobernanza dominará las conversaciones de la incorporación dirección
Hasta ahora, la conversación sobre la gobernanza de la IA se ha centrado en la seguridad y la regulación.
Los ejecutivos ahora están reconociendo la relación entre la gobernanza de datos y la precisión y confiabilidad de la IA. Un enfoque holístico de la gobernanza tiene como objetivo avalar el exposición, la implementación y el uso responsable de la IA, al tiempo que mitiga los riesgos y respalda el cumplimiento normativo.
Muchas empresas ya han entregado el paso original de equilibrar metadatos para sus datos y activos de IA en una sola ubicación para eliminar redundancias y mejorar la integridad de los datos. A medida que las empresas implementen más casos de uso de IA, esto servirá como saco fundamental. Manejar uno y otro juntos garantiza que los modelos de IA generen resultados y tomen medidas basadas en conjuntos de datos de incorporación calidad. Esto alivio el rendimiento caudillo del sistema de IA y al mismo tiempo reduce los costos operativos relacionados con su construcción y mantenimiento.
“A medida que más empresas adoptan la inteligencia de datos, los líderes deben pensar críticamente sobre cómo equilibrar el entrada generalizado con la privacidad, la seguridad y los costos. El ámbito de gobernanza de extremo a extremo adecuado permitirá a las empresas monitorear más fácilmente el entrada, el uso y el peligro, y descubrir formas de mejorar la eficiencia y disminuir costos, brindando a las empresas la confianza para alterar aún más en sus estrategias de IA”.
— Trâm Phi, Mentor Común
La alivio de las capacidades se centrará en impulsar la prohijamiento de la IA
El enfoque humano en el circuito de los proyectos de IA será necesario durante muchos abriles. Los últimos dos abriles han enmarcado la alivio de las habilidades en IA como la indigencia de comprender cómo funcionan estos sistemas y promover la ingeniería. Pero tan pronto como hemos arañado la superficie de cómo se pueden aplicar los modelos actuales, y el efectivo obstáculo para desbloquear nuevas aplicaciones está relacionado con el comportamiento humano. Es por eso que las organizaciones centrarán su atención en impulsar la prohijamiento humana, a través de prácticas de contratación refinadas, aplicaciones internas de IA y capacitación en casos de uso más especializada.
“En el mundo en el que operamos ahora, la mentalidad importa más que las habilidades. La tecnología está evolucionando rápidamente, por lo que debemos inquirir personas con una mentalidad abierta, creativa, de crecimiento y con pasión por memorizar y probar cosas nuevas”.
— Amy Reichanadter, directora de personal
¿Qué sigue en datos + IA?
2025 promete ser un año crucial, en el que tanto la IA como los datos, la infraestructura y la gobernanza que la rodean se convertirán en un campo de acción de atención aún maduro para los líderes.
Para escuchar a más de mil líderes de datos e inteligencia químico sobre los desafíos y oportunidades de la administración de datos empresariales y la prohijamiento de la inteligencia químico en 2025, consulte el crónica Economist Impact: Desbloqueo de la IA empresarial
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