Desde la aparición de ChatGPT a finales del año pasado la IA generativa ha despegado en todos los sectores. Raro es el día en que alguna empresa no realice algún anuncio en todo a la adopción de servicios de inteligencia artificial generativa. Ahora, un estudio de ABI Research, recoge que este mercado se expandirá rápidamente con un crecimiento medio anual hasta 2030 del 162 %, ofreciendo casi 60.000 millones de USD en ingresos para las partes interesadas de la cadena de suministro. Habla la consultora de una gran actividad en cada capa de la cadena de suministro: I+D, hardware, modelo básico, herramientas de servicio de ML, servicios de datos, aplicaciones y ética/regulación
Dice Reece Hayden, analista sénior de ABI Research, que la creación de conjuntos de datos, la implementación de infraestructura, la capacitación y la ejecución de grandes modelos de lenguaje como Claude, LLaMa, Titan o GPT-3.5 “tienen una carga de costes considerable que será difícil de reducir”. Añade además que aplicaciones públicas populares como ChatGPT cuestan al menos 500.000 dólares por día para operar y que ese coste “solo aumentará a medida que aumente el uso”.
Por otra parte, recuerda que el coste de adquisición está llevando a las partes interesadas a modelos de ingresos freemium que “son en su mayoría inadecuados para el mercado empresarial”, quién señala también que,” aunque pasar de este modelo será un desafío, lo bueno es que muchas oportunidades de monetización tienen aplicabilidad en toda la cadena de suministro”. Propone el directivo de ABI Research que las partes interesadas busquen opciones en modelos publicitarios como los que utilizan los motores de búsqueda, o incluso producir LLM de código abierto con funciones empresariales de código cerrado. “Pero es vital que las partes interesadas alineen cuidadosamente sus capacidades con un modelo de ingresos, ya que algunas pueden no ser adecuadas para su propósito”, recomienda.
El hecho de que la mayoría de las empresas carezcan de habilidades/herramientas de Machine Learning (ML), experiencia operativa y marcos legales/de gobernanza estratégicos para respaldar el desarrollo y la implementación de IA generativa de manera efectiva, lleva a Hayden recomienda a asegurar que las partes interesadas de la cadena de suministro deben plantearse “ofrecer servicios de consultoría o crear plataformas de código bajo o sin código que respalden el desarrollo, la implementación, el ajuste, la optimización, la gestión de cambios operativos y las operaciones del segundo día”. Y es que, en el futuro, la parte de servicios empresariales de la cadena de suministro podría tener un valor de más de 15.000 millones de dólares para 2030.
En el mercado de IA generativa entran en juego otros factores, como el creciente interés por la privacidad de los datos, lo que provocará un mayor interés en los proveedores de servicios de datos. La aplicación de la regulación de los derechos de autor para los datos de capacitación y la demanda empresarial de ajustes creará un interés sostenido en las empresas capaces de seleccionar conjuntos de datos empresariales o generar bases de datos sintéticas, dice Hayden.
