El mercado global está a punto de alcanzar un punto crítico de IA que desbloqueará importantes ganancias de productividad, dijo el CEO de IBM, Arvind Krishna, a los periodistas esta semana, antes de la conferencia anual IBM Think en Boston.
Para respaldar esa afirmación, IBM lanzó su Índice de adopción de IA global 2022, que encuestó a 7.502 altos responsables de la toma de decisiones empresariales. Muestra que actualmente, el 35 % de las empresas utilizan IA en sus negocios, hasta cuatro puntos a partir de 2021. Además, el 30 % dice que los empleados de su organización ya están ahorrando tiempo con nuevas herramientas y software de IA y automatización.
Krishna dijo que cree que esos números aumentarán constantemente hasta que «alcances un punto de inflexión de alrededor del 50 %. Luego, llega al 90 % muy rápidamente. Esto significa que estamos justo antes de este punto de inflexión, y eso es lo que desbloquea todo». esta productividad».
Krishna dijo que el nivel de adopción de IA podría agregar casi $ 16 billones a la economía para 2030, haciendo referencia a un informe de PWC muy citado.
En la conferencia en Boston esta semana, IBM está mostrando cómo está trabajando con clientes como McDonald’s para implementar casos prácticos de uso de IA. Krishna tiene la intención de mostrar a los clientes, socios e inversores cómo IBM seguirá siendo relevante en el floreciente mercado de la IA, incluso después de años de pasos en falso que generaron dudas sobre el papel de IBM en el avance de la IA. A principios de este año, IBM tuvo que vender Watson Health, una vez considerado uno de los «imperativos estratégicos» de IBM.
Si bien IBM todavía está buscando una posición de liderazgo en IA, la compañía no se centrará en «lanzamientos a la luna», dijo Krishna a los periodistas esta semana.
«Tenemos que trabajar en esas cosas… que brindan valor este año, el próximo y el siguiente para nuestros clientes», dijo. «Además, podríamos trabajar en un par de lo que estamos etiquetando como disparos a la luna.
«Creo que algunos de los ejemplos de atención médica [in AI] ocurrirá», continuó, «pero pueden tardar media década, o una década más, en materializarse, dado lo difíciles que son esos problemas. Y esos problemas son de vida o muerte».
En cuanto al último lanzamiento a la luna, el desarrollo de IA generalizada, Krishna dijo que cree que todavía queda un largo camino por recorrer. Las encuestas a científicos muestran que la mayoría espera que la IA generalizada se logre en algún momento entre 2050 y 2075.
«Habiendo crecido como científico… si faltan 25 años para algo, mi conclusión es que no tenemos idea de cómo sucederá esto», dijo Krishna. «¿Vale la pena trabajar en ello? Claro. ¿Vale la pena hacer la mayor parte del esfuerzo? Creo que es demasiado».
Mientras tanto, dijo, empresas como IBM pueden ayudar a las empresas a automatizar procesos clave. McDonald’s, por ejemplo, está utilizando IBM AI para automatizar el proceso de toma de pedidos de los clientes. Big Blue también está trabajando con los clientes para aplicar IA a los procesos de TI.
«La razón por la que la IA está avanzando rápidamente es que estamos produciendo 2,5 quintillones de bytes de datos cada día», dijo Krishna. «Eso es 2,5, seguido de 18 ceros. No hay forma de que una cantidad de humanos vaya a procesar eso. Los análisis antiguos y las técnicas de bases de datos son insuficientes. La IA es la única herramienta capaz de aprovechar y recolectar esos datos para obtener información».
