Publicado el 9 de marzo de 2025 / Actualización del: 9 de marzo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Reducción de costos y optimización de la eficiencia Principios comerciales dominantes-AI y la elección del modelo de IA correcto: Xpert. Digital
Evite los riesgos: cómo la estrategia de IA correcta garantiza la ventaja competitiva
La dimensión económica de las inversiones de IA: viabilidad futura segura a través de la selección de modelos estratégicos
En un momento en que la reducción de costos y la optimización de la eficiencia están dominando los principios comerciales, las inversiones en inteligencia artificial (IA) también están sujetas a las mismas leyes económicas. La decisión a favor o en contra de ciertos modelos de IA y modelos de negocio es mucho más que una pregunta tecnológica. Puede decidir sobre el éxito o el fracaso a largo plazo de una empresa. Los misores en esta área pesan particularmente porque no solo vinculan los recursos financieros, sino que también pueden causar desventajas estratégicas en la competencia. El rápido desarrollo de la tecnología de IA requiere un análisis cuidadoso de costo-beneficio para tomar decisiones a prueba de futuro y evitar la fractura de envío económico.
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AI como factor futuro decisivo para las empresas
La relevancia de la IA para el futuro difícilmente puede sobreestimarse. Una encuesta muestra que el 72 por ciento de todos los encuestados están convencidos de que la falta de inversiones en IA pone en peligro la viabilidad futura. Esto se vuelve particularmente claro en la industria alemana, donde el 78 por ciento de las empresas están convencidas de que el uso de IA será decisivo para la competitividad en el futuro. Para el 70 por ciento, la IA es incluso la tecnología más importante para la viabilidad futura de la industria alemana.
Estas figuras impresionantes dejan en claro que la decisión a favor o en contra de la IA ya no representa un curso estratégico opcional, sino que cada vez más está ganando importancia existencial. En este contexto, los expertos de la plataforma dirigido por Acatech enfatizan la necesidad de una visión clara de IA y una cooperación intersectorial para mantenerse al día con la competencia internacional. La economía alemana está en un cambio profundo: los modelos comerciales tradicionales orientados al producto se reemplazan en casi todas las industrias de productos y servicios impulsados por datos que se basan cada vez más en la IA.
Particularmente digno de mención el hecho de que las empresas alemanas tienen un inmenso tesoro de máquina y datos operativos que pueden proporcionarle una ventaja competitiva potencial, siempre que haga que estos datos sean económicamente utilizables utilizando IA y desarrollar modelos comerciales innovadores a partir de ella. Conclusar mal este potencial o apostar a través de decisiones de inversión incorrectas podría tener efectos fatales a largo plazo.
La velocidad del cambio tecnológico como factor de riesgo
Un factor decisivo en las inversiones de IA es la velocidad implacable del progreso tecnológico. Sam Altman, el CEO de OpenAai, advirtió recientemente en una entrevista: "Si piensas como una nueva empresa, ¡el progreso seguirá siendo el mismo, entonces definitivamente nos desbordará!". Esta declaración drástica subraya que los modelos de negocio basados en la generación actual de IA ya podrían estar desactualizados en el futuro cercano.
La dinámica del mercado de IA se puede ilustrar utilizando el llamado "efecto Deepseek". En enero de 2025, la nueva empresa china Deepseek causó importantes caídas de precios a las empresas tecnológicas establecidas al presentar un modelo de IA particularmente rentable. El grupo de chips de EE. UU. Nvidia, cuyos procesadores gráficos hasta ahora se han considerado indispensables para la capacitación de modelos de IA, perdió casi el 20 por ciento de su valor de mercado de valores en un solo día de negociación, una pérdida de valor de más de $ 500 mil millones. Este ejemplo ilustra de manera impresionante cuán rápido se pueden devaluar las inversiones supuestamente seguras en tecnologías de IA a través de innovaciones disruptivas.
El peligro no es solo para los proveedores de tecnología, sino también para las empresas que, como usuarios, confían en ciertas soluciones de IA. Cualquiera que invierta en hardware caro y modelos de IA patentados hoy en día podría descubrir que mañana están disponibles alternativas más rentables y más eficientes. Tales malas inversiones no solo unen los recursos financieros, sino que también pueden restringir la flexibilidad y adaptabilidad de la empresa.
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La necesidad de un análisis integral de costo-beneficio
En vista de estos desafíos, un análisis exhaustivo de costo-beneficio antes de la implementación de la IA es esencial. Las empresas deben tener en cuenta tanto los costos de flujo como los gastos continuos asociados con la implementación de IA. Esto incluye el establecimiento de la infraestructura, la adquisición de datos, la integración del sistema y el mantenimiento.
Al mismo tiempo, debe evaluarse qué valor agregado AI puede crear en los procesos corporativos, ya sea a través del aumento de la productividad, el ahorro de costos o la mejora de la eficiencia. El retorno de la inversión (ROI) juega un papel crucial en esta evaluación y ayuda a priorizar las medidas de IA.
La complejidad del análisis de costo-beneficio también aumenta por la variedad de métodos de IA, aplicaciones y áreas de aplicación. Un análisis de costo-beneficio concreto es particularmente difícil en los proyectos de investigación, ya que a menudo solo se pueden tomar suposiciones sobre los costos y beneficios monetarios. Sin embargo, un equilibrio positivo de costo-beneficio es crucial para la aceptación de nuevas tecnologías y, por lo tanto, para la velocidad de transformación digital en su conjunto.
Criterios para modelos de IA sostenibles y modelos de negocio
Para no confiar en un "caballo muerto", las empresas deben tener en cuenta varios factores clave al elegir modelos de IA y modelos de negocio. Un modelo de negocio de IA consiste en estrategias y aplicaciones para hacer que la IA se pueda usar comercialmente e integrarse en la cartera de productos. La viabilidad futura de tales modelos depende de varios factores.
En primer lugar, la integración perfecta en los sistemas existentes es de importancia crucial. Los sistemas de IA deben insertarse fácilmente en la infraestructura y los sistemas de producción existentes. Incluso en la fase de planificación, debe verificarse si el sistema deseado es compatible con el hardware y el software actuales, así como con las bases de datos existentes. Factores como formatos de datos, protocolos de comunicación y compatibilidad de API juegan un papel importante aquí.
Otro factor de éxito crítico es la calidad de los datos y la disponibilidad. La calidad de los datos finalmente decide sobre la calidad de todos los datos de AI pobres en el proyecto inevitablemente conducen a modelos inadecuados y conclusiones falsas. Este aspecto a menudo se subestima, pero es de importancia crucial para la viabilidad futura de una solución de IA.
La escalabilidad de una solución de IA también debe estar garantizada. Muchas iniciativas de IA no fallan debido a la implementación inicial, sino debido a la escala exitosa más allá de los proyectos piloto. Una encuesta muestra que tres de cada cuatro tomadores de decisiones en los niveles C están convencidos de que la existencia de la compañía está en juego si no pueden escalar con éxito la inteligencia artificial en los próximos cinco años.
Por último, pero no menos importante, los aspectos éticos y legales también deben tenerse en cuenta. Los modelos de IA generativos más avanzados actualmente provienen de los Estados Unidos y China y, a menudo, no cumplen con los requisitos éticos y legales discutidos en Europa. Esto puede conducir a problemas significativos a largo plazo, especialmente si hay cuestiones de responsabilidad por las decisiones de IA.
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Estrategias para minimizar los riesgos de inversión en proyectos de IA
Para minimizar los riesgos de las inversiones de IA, los expertos recomiendan varias estrategias. Una posibilidad no es confiar en un solo producto de IA, sino entrar en cooperación. “Raramente una empresa tiene todas las competencias necesarias, la infraestructura, las tecnologías y el acceso al cliente para una solución basada en IA. Las empresas tecnológicamente fuertes a menudo carecen de conocimiento en las áreas de definición de modelo de negocio digital, desarrollo de software y especialmente en marketing. Por lo tanto, las empresas deben forjar alianzas adecuadas en su ecosistema digital, por ejemplo, para mantener las habilidades requeridas, pero también para compartir datos e infraestructura ”.
Otra estrategia es el uso de proveedores de "IA como servicio" que venden servicios relacionados con la IA y pueden usarse como socio. Esto permite a las empresas permanecer flexibles y beneficiarse del progreso en el área de IA sin tener que unirse a una determinada tecnología a largo plazo.
Además, un elemento importante para un modelo de negocio basado en IA exitoso es su atención continua y su mayor desarrollo. La calidad de las aplicaciones de IA puede disminuir con el tiempo, por ejemplo, porque el comportamiento del cliente cambia. A menudo faltan tales estrategias de mantenimiento para sus soluciones de IA, lo que puede conducir a problemas a largo plazo.
Las consecuencias de las falsas decisiones de IA
Las consecuencias de las decisiones falsas en el área de AI pueden ser muy lejanas y mucho más allá de las pérdidas financieras debido a las inestamaciones erróneas. Una oportunidad perdida para usar potencial de IA puede conducir a una desventaja competitiva significativa. Las empresas que dudan demasiado o confían en la tecnología de IA incorrecta corren el riesgo de perder la conexión con competidores más innovadores.
La historia de la industria tecnológica se caracteriza por empresas que se han perdido la conexión con los desarrollos tecnológicos. Un ejemplo actual es Intel, que ha perdido las cuotas de mercado en competidores como AMD y NVIDIA en los últimos años, especialmente en el segmento de IA y juegos. Aunque Intel fue una vez líder en la industria de semiconductores, la compañía se perdió parcialmente el auge de la IA y ahora debe hacer esfuerzos considerables para ponerse al día.
Además de los riesgos económicos, también hay desafíos legales y éticos. La cuestión de la responsabilidad surge en el caso de las decisiones de IA que conducen a daños. Dado que los sistemas de IA funcionan en función de grandes cantidades de datos y están capacitados por el aprendizaje automático, a menudo es difícil asignar claramente la responsabilidad de las decisiones incorrectas. Esto puede conducir a incertidumbres legales, que a su vez pueden socavar la confianza en las soluciones de IA.
AI como inversión estratégica para el futuro
La decisión a favor o en contra de ciertos modelos de IA y modelos de negocio es una inversión estratégica en la viabilidad futura de una empresa. Muchas decisiones en esta área no solo pueden conducir a pérdidas financieras, sino que también causan desventajas competitivas a largo plazo. Por lo tanto, el cálculo de costo-beneficio para las inversiones de IA debe ir mucho más allá de los aspectos financieros a corto plazo y tener en cuenta las dimensiones estratégicas.
El desafío es tomar las decisiones correctas en un entorno tecnológico en rápido desarrollo. Las empresas tienen que diferenciar entre tendencias a corto plazo y desarrollos a largo plazo para no confiar en un "caballo muerto". Una visión clara de IA, la cooperación entre sector y la evaluación continua y la adaptación de las soluciones de IA elegidas son cruciales para tener éxito en este entorno dinámico.
En última instancia, no se trata de si una empresa debe invertir en AI: esta pregunta ya está respondida en vista del significado abrumador de la IA para la viabilidad futura. Más bien, la pregunta crucial es cómo deberían diseñarse estas inversiones para asegurar el éxito económico a largo plazo y no sufrir naufragios en el camino hacia el futuro digital. La cuidadosa consideración de los costos y beneficios, tener en cuenta las tendencias futuras y la flexibilidad para adaptarse a los modificados de los paisajes tecnológicos modificados son los factores de éxito más importantes.
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