El mercado de la IA generativa duplicó su tamaño en 2024 y se espera que alcance o supere los 100.000 millones de dólares en 2028. En 2024, solo el 22% de las grandes empresas había desplegado algún caso de IA generativa a escala. Un reto importante para las empresas en 2025 es pasar de la fase de pruebas de concepto a despliegues a escala
Sopra Steria Next, la división de consultoría del Grupo Sopra Steria, reconocido líder europeo en consultoría, servicios digitales y desarrollo de software, ha publicado la segunda edición de su estudio sobre el mercado mundial de la IA generativa. El estudio ‘Generative AI – From Exploration to Impact’ explora la dinámica del mercado de la inteligencia artificial generativa, los retos que se presentan y las oportunidades para maximizar su valor.
De un vistazo:
- 2024 fue un año de aceleración tecnológica para la IA generativa, con niveles de inversión sin precedentes y la aparición de soluciones avanzadas y diversas.
- Existe cierta decepción entre las empresas, ya que solo 1 de cada 5 consigue implementar un primer caso de uso a escala, a pesar de la proliferación de Pruebas de concepto (POC).
- Se confirma la proyección del mercado de la IA generativa hasta los 100.000 millones de dólares en 2028, realizada en la primera edición de este estudio.
Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next, ha comentado: «2024 destacó como un año de contrastes: por un lado, hay dinamismo tecnológico y abundancia de soluciones de IA; por otro, las empresas aún se esfuerzan por madurar para adoptar plenamente esta revolución. El camino está trazado, pero la adopción generalizada sigue siendo un reto. Para tener éxito, ya no basta con realizar pruebas: ahora hay que centrarse en consolidar las bases, dar prioridad a la integración de las soluciones y concentrarse en su impacto práctico. Los próximos meses serán decisivos para convertir este impulso tecnológico en el verdadero motor de la reinvención de los procesos y las empresas».
Un año de aceleración
Además, Fabrice Asvazadourian añadió: «2024 marca un punto de inflexión para la IA generativa. Por un lado, su crecimiento se ha acelerado drásticamente, con cerca del doble de inversiones por parte de las principales empresas tecnológicas en infraestructura de IA y laboratorios de GenAI, y por otro, NVIDIA ha sido capaz de satisfacer el aumento de la demanda de sus GPU. Con los recientes anuncios de Amazon, Stargate y Meta, se puede confirmar que esta tendencia de inversión masiva continuará en 2025 y en adelante».
Al mismo tiempo, los laboratorios de IA generativa han conseguido sacar al mercado soluciones cada vez más avanzadas y diversas. Como ejemplo, ChatGPT, la referencia del mercado, cuenta con 250 millones de usuarios semanales y un tráfico mensual que ha aumentado más del doble en un año (hasta 3.700 millones de usos en octubre de 2024) y ahora supera al de Google. Los ingresos de OpenAI siguieron una tendencia similar, pasando de 1.600 millones de dólares en 2023 hasta los 3.700 millones en 2024. Sin embargo, estas cifras también ponen de manifiesto la dificultad de aumentar la cuota de usuarios de pago y fidelizarlos.
Estos datos permiten a Sopra Steria Next estimar que el mercado de la IA generativa aumentó más del doble en 2024, alcanzando entre 20.000 y 25.000 millones de dólares de ingresos y confirmando sus previsiones para el mercado de la IA generativa, que se espera que alcance al menos 100.000 millones de dólares en 2028 en el escenario central.
Obstáculos para las empresas
A pesar de este auge tecnológico, solo el 22% de las grandes empresas lograron desplegar al menos un caso de uso de IA generativa a escala en 2024. Si bien el progreso es significativo en comparación con el año anterior (3% de las grandes empresas en 2023), la proporción sigue siendo modesta, dado que casi 4 de cada 5 empresas aún no han alcanzado este hito. Las áreas de TI, cadena de suministro, gestión de riesgos y fraudes, y atención al cliente son las que más éxito han tenido en el despliegue de soluciones iniciales de IA generativa.
Estas dificultades en la adopción a gran escala pueden explicarse por varios factores:
- Gobernanza de datos insuficiente, que impide a las empresas aprovechar plenamente el potencial de la IA.
- Obstáculos organizativos y técnicos para reunir todos los conocimientos necesarios.
- Falta de competencias avanzadas – La mayoría de las empresas ya han implementado la formación en IA y prompting, pero siguen enfrentándose a dos grandes obstáculos: la dificultad para contratar expertos en IA y la falta de comunicación eficaz entre los equipos de negocio y los ingenieros especializados.
Alicia Calvo, Directora de Sopra Steria Next en España, ha dicho: «Las empresas se enfrentan a una paradoja: son plenamente conscientes del potencial de la IA generativa, pero siguen teniendo dificultades para industrializarla y extraer de ella un valor tangible. Estos bloqueos no son solo tecnológicos, sino fundamentalmente organizativos y operativos. Sopra Steria Next apoya a sus clientes para superar estos obstáculos e integrar la IA generativa en una dinámica de transformación sostenible y rentable que permita escalar desde las pruebas de concepto a un escenario de despliegue a gran escala».
De la exploración al impacto
Para apoyar a sus clientes en esta transformación, Sopra Steria Next ha identificado cuatro ejes estratégicos con el objetivo de acelerar la adopción de la IA generativa:
- Centrarse en el impacto tangible en la cuenta de resultados – Desplegar con éxito las soluciones de IA generativa más maduras a gran escala y lograr que los empleados las utilicen a diario.
- Explorar las posibilidades de la IA agentiva – Pasar de Text-to-Text a Speak-to-Action, y avanzar hacia un enfoque multitarea integrado y personalizado: Smart Lean.
- Aprender a combinar diferentes modelos generativos de IA – Saber utilizar múltiples modelos generativos de IA y hacer que funcionen juntos para optimizar el cuadrante Coste / Rendimiento / Velocidad / Huella ESG.
- Garantizar un despliegue ético y responsable de la IA a escala – Existe la posibilidad de utilizar datos sintéticos para mejorar y simplificar la gestión de datos y, por supuesto, integrar la regulación de la IA (AI Act).
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