La IA Empresarial Sigue Buscando el ROI

Tres años después del lanzamiento de ChatGPT, las empresas siguen siendo inciertas sobre los rendimientos de las inversiones en IA. Una encuesta de MIT encontró que la mayoría de las empresas aún no han visto un beneficio significativo, y una encuesta de TechCrunch a 24 capitalistas de riesgo confirma que el sector sigue en gran medida en una fase de prueba.

2026 Visto como el Año de la Adopción Significativa

El consenso entre los VC es que 2026 marcará el punto en que las empresas comienzan a adoptar la IA a gran escala, realizan un valor tangible y aumentan el gasto en soluciones probadas. Los inversores enfatizan que los grandes modelos de lenguaje no son una "bala de plata" para cada problema, y que el éxito dependerá de enfoques más enfocados y personalizados.

Temas Clave que Impulsan el Pronóstico

• Modelos Personalizados y Afinación: Las empresas priorizarán la construcción de modelos específicos del dominio, la afinación, la evaluación, la observabilidad y la soberanía de datos en lugar de confiar en ofertas genéricas.
• Consultoría de IA y Equipos Desplegados: Algunas empresas de IA se espera que evolucionen de negocios centrados en productos a socios de consultoría que incrustan ingenieros con los clientes para expandir los casos de uso.
• Interfaces de Voz: Los inversores ven la IA de voz como una forma natural y eficiente para que las personas interactúen con las máquinas, abriendo nuevas oportunidades de producto.
• Aplicaciones en el Mundo Físico: La IA se proyecta que redefinirá la infraestructura, la fabricación y la vigilancia climática al pasar de operaciones reactivas a predictivas.
• Laboratorios de Frontera que Envían Aplicaciones de Llave en Mano: Los laboratorios se espera que entreguen aplicaciones listas para usar en sectores regulados como la finanza, la ley, la atención médica y la educación.

Defensibilidad y Ventajas Competitivas

Los VC argumentan que las ventajas competitivas sustentables provendrán de las ventajas de datos, la integración de flujo de trabajo y los factores económicos en lugar del rendimiento raw del modelo solo. Las empresas que se incrustan profundamente en los flujos de trabajo empresariales, mantienen flujos de datos propietarios y crean altos costos de cambio son vistas como las más defensibles.

Alineación y Concentración de Presupuestos

A medida que las empresas identifican un ROI claro, se espera que recorten el gasto en herramientas experimentales y concentren los presupuestos en un conjunto más reducido de proveedores que entregan resultados medibles. Esto resultará en un mercado bifurcado donde unos pocos proveedores capturan una participación desproporcionada del gasto en IA.

Retención y Expansión

Las startups que se convierten en críticas para la misión, acumulan contexto propietario y resuelven problemas que se intensifican con la adopción de IA probablemente disfrutarán de tasas de retención altas. Ejemplos incluyen empresas que digitalizan procesos de extremo a extremo, incrustan capas de autorización o actúan como plataformas de sistema de registro.

Pronóstico para la Fuerza Laboral

Various inversores anticipan que los agentes de IA se convertirán en compañeros de trabajo comunes, aumentando las tareas humanas en lugar de reemplazarlas por completo. El equilibrio entre la autonomía y la supervisión será crucial para el despliegue exitoso.

Conclusión

En general, la comunidad de capital de riesgo es optimista de que 2026 será el año en que la IA empresarial pasa de proyectos piloto a infraestructura de negocio central, impulsada por soluciones personalizadas, consultoría estratégica y un enfoque en el valor demostrable.

Usado: News Factory APP - descubrimiento de noticias y automatización - ChatGPT para Empresas