cnvrg.io, una compañía de Intel y proveedor de plataformas de inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), publicó los resultados de su encuesta ML Insider 2023. Si bien todas las industrias parecen estar corriendo hacia la IA, la encuesta anual reveló que, a pesar del interés, la mayoría de las organizaciones aún no están aprovechando la tecnología de IA generativa (GenAI).
La encuesta ML Insider de cnvrg.io, publicada por tercer año, proporciona un análisis de la industria del aprendizaje automático, destacando las tendencias clave, los puntos de interés y los desafíos que los profesionales de IA experimentan todos los días. El informe de este año ofrece información de un panel global de 430 profesionales de la tecnología sobre cómo están desarrollando soluciones de IA y sus enfoques para aplicar la IA generativa a sus negocios.
«Aunque todavía está en desarrollo temprano, la IA generativa ha sido una de las tecnologías más comentadas de 2023. La encuesta sugiere que las organizaciones pueden dudar en adoptar GenAI debido a las barreras que enfrentan al implementar LLM», dijo Markus Flierl, vicepresidente corporativo y gerente general de Intel Cloud Services. «Con un mayor acceso a infraestructura y servicios rentables, como los proporcionados por cnvrg.io y el Intel Developer Cloud, esperamos una mayor adopción en el próximo año, ya que será más fácil ajustar, personalizar e implementar LLM existentes sin requerir talento de IA para gestionar la complejidad».
Tendencias de adopción de GenAI
A pesar del aumento en el conocimiento de la tecnología GenAI en 2023, es solo una porción del panorama general de IA. La encuesta revela que la adopción de modelos de lenguaje de gran tamaño (los modelos para entrenar aplicaciones y soluciones generativas de IA) dentro de las organizaciones sigue siendo baja.
Tres cuartas partes de los encuestados informan que sus organizaciones aún no han implementado modelos GenAI, mientras que el 10% de los encuestados informan que sus organizaciones han lanzado soluciones de este tipo a producción en el último año. La encuesta también muestra que los encuestados con sede en los Estados Unidos (40%) son significativamente más propensos que los que están fuera del país (22%) a implementar modelos GenAI.
Si bien la adopción puede no haber despegado, las organizaciones que han implementado modelos GenAI en el último año están experimentando beneficios. Alrededor de la mitad de los encuestados dicen que han mejorado las experiencias de los clientes (58%), mejorado la eficiencia (53%), mejorado las capacidades del producto (52%) y se han beneficiado de los ahorros de costos (47%).
Desafíos de adopción
El estudio indica que la mayoría de las organizaciones se acercan a GenAI construyendo sus propias soluciones LLM y personalizándolas según sus casos de uso. Sin embargo, casi la mitad de los encuestados (46%) ven la infraestructura como la mayor barrera para desarrollar LLM en productos.
La encuesta destaca otros desafíos que podrían estar causando una lenta adopción de la tecnología LLM en las empresas, como la falta de conocimiento, costo y cumplimiento. De los encuestados, el 84% admite que sus habilidades necesitan mejorar debido al creciente interés en la adopción de LLM, mientras que solo el 19% dice que tiene una sólida comprensión de los mecanismos de cómo los LLM generan respuestas.
Esto revela una brecha de conocimiento como una barrera potencial para la adopción de GenAI que se refleja en las organizaciones que citan la complejidad y la falta de talento de IA como las mayores barreras para la adopción y aceptación de IA. Además, los encuestados clasifican el cumplimiento y la privacidad (28%), la confiabilidad (23%), el alto costo de implementación (19%) y la falta de habilidades técnicas (17%) como las mayores preocupaciones con la implementación de LLM en sus negocios. Al considerar el mayor desafío para llevar los LLM a la producción, casi la mitad de los encuestados apuntan a la infraestructura.
No hay duda de que GenAI está teniendo un impacto en la industria. En comparación con 2022, el uso de chatbots/agentes virtuales ha aumentado un 26% y la traducción/generación de texto ha subido un 12% en 2023 como casos de uso populares de IA. Esto podría deberse al aumento de la tecnología LLM en 2023 y los avances en la tecnología GenAI. Las organizaciones que han implementado con éxito GenAI en el último año obtienen beneficios de la aplicación de LLMs, como una mejor experiencia del cliente (27%), mayor eficiencia (25%), capacidades de producto mejoradas (25%) y ahorro de costos (22%).
El portafolio de hardware y software de Intel, incluido cnvrg.io, brinda a los clientes flexibilidad y opciones al diseñar una solución de inteligencia artificial óptima según sus objetivos de rendimiento, eficiencia y costos respectivos. cnvrg.io ayuda a las organizaciones a mejorar sus productos con GenAI y LLMs, haciendo que sea más rentable y fácil implementar modelos de lenguaje de gran tamaño en el hardware diseñado específicamente por Intel. Intel es la única compañía con el espectro completo de plataformas de hardware y software, que ofrece soluciones abiertas y modulares para el costo total competitivo de propiedad y el tiempo de obtención de valor que las organizaciones necesitan para ganar en esta era de crecimiento exponencial e IA en todas partes.
Para obtener el informe completo de ML Insider 2023, visite el sitio web de cnvrg.io.
