Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) y otros proveedores líderes de nube mantienen su importante posición en la cadena de valor bajo el tema de Enterprise AI, aunque algunos datos financieros a corto plazo no cumplieron las expectativas, esto no afecta su valor a medio y largo plazo;
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En el sector de software, ServiceNow (NOW), Palantir (PLTR), Cloudflare (NET), Elastic (ESTC) y otros ya han comenzado a tener una conversión comercial positiva bajo el tema de IA porque pueden ayudar a las empresas a implementar GenAI de manera efectiva, también vale la pena invertir en ellos.
01. La penetración de GenAI en el lado empresarial es más rápida de lo imaginado
1. La velocidad de implementación de GenAI por parte de las empresas se está acelerando
Aunque el ciclo de entrenamiento y lanzamiento de modelos SOTA de nueva generación se está alargando, la adopción de IA por parte de las grandes empresas no se ha ralentizado.
2023 fue el año con la tasa de penetración más rápida de IA en el lado empresarial. En la encuesta de McKinsey, la tasa de penetración de IA en el lado empresarial aumentó del 55% al 72%, un aumento de 17 puntos porcentuales. Si reducimos la IA al ámbito de GenAI, la velocidad es aún más sorprendente, aumentando del 33% al 65% en el último año, duplicándose.
El gasto presupuestario asignado a IA por las empresas también está aumentando. Según el US Tech Report 2024Q2 publicado por Morgan Stanley, ### en el segundo trimestre de 2024, la tasa de crecimiento del presupuesto para proyectos relacionados con IA/ML de las empresas fue del 16,3%, frente al 13,7% en el primer trimestre. Entre los 10 principales gastos de proyectos empresariales, solo CRM Application (+2,3 puntos porcentuales) y Storage HardwareData (+1 punto porcentual) no disminuyeron en tasa de crecimiento, y estos dos sectores también son instalaciones clave para la implementación de IA por parte de las empresas.
2. 2025 verá una adopción masiva de GenAI en el lado empresarial
Aunque todas las empresas encuestadas ya han reconocido la importancia de GenAI, las empresas de diferentes tamaños están en diferentes etapas de implementación de IA.
Según la encuesta de UBS sobre el gasto empresarial en el campo de la IA, el estado de uso de GenAI de la gran mayoría de las empresas medianas y grandes se concentra principalmente en dos etapas: investigación de casos de uso para pruebas de concepto y pruebas de implementación a pequeña escala. Entre ellas, el 45% de las grandes empresas ya han comenzado pruebas de implementación a pequeña escala, y el 40% de las grandes empresas ya han identificado sus casos de uso y han comenzado las pruebas de concepto. Para las empresas medianas, estas dos etapas son del 44% y 38% respectivamente.
Las pequeñas empresas, por el contrario, se concentran en los dos extremos. En la encuesta, el 25% de las pequeñas empresas ya han entrado en la etapa de implementación a escala, mientras que otro 25% todavía está en la etapa de investigación. La razón por la que un mayor porcentaje de pequeñas empresas puede implementar IA a escala rápidamente puede estar relacionada con factores como la flexibilidad en la toma de decisiones debido al tamaño pequeño de la empresa, flujos de trabajo relativamente no complicados y mayor sensibilidad a los costos, mientras que el 25% que aún está en la etapa de investigación puede estar relacionado con las reservas tecnológicas de la empresa y su propio plan de desarrollo comercial.
Pero en general, podemos predecir con optimismo que ### para finales de 2024, más empresas medianas y grandes ampliarán la escala de implementación de GenAI dentro de la empresa, e incluso comenzarán a aplicarla a flujos comerciales más amplios (en producción a escala en todas las unidades), y 2025 verá una adopción masiva de GenAI en el lado empresarial.
Si no se reconoce correctamente la característica de "desbloqueo gradual" del modelo, se sobreestimará el progreso de la capacidad del modelo a corto plazo y la tasa a la que LLM realmente afecta a los negocios reales. Esto también se refleja en el cambio en las expectativas de los CIO sobre la línea de tiempo para que AI/LLMs se apliquen realmente a la producción empresarial. Desde el tercer trimestre de 2023 hasta el segundo trimestre de 2024, las estimaciones de los CIO sobre la línea de tiempo para usar IA se están desacelerando notablemente.
En la encuesta del cuarto trimestre de 2023, el mercado fue más optimista sobre el ciclo de aplicación de GenAI: 1/3 de los encuestados creían que GenAI podría usarse en la producción comercial real de las empresas (en producción) después de medio año, mientras que 1/3 de las empresas indicaron que no tenían planes sobre cómo usar GenAI.
Para el primer y segundo trimestre de 2024, el juicio de las empresas sobre la línea de tiempo se volvió cautelosamente optimista. En la encuesta más reciente del segundo trimestre de 2024, entre los encuestados, el 26% espera ver AI/LLMs entrar en los procesos de producción empresarial después de 2025, y el 25% cree que ocurrirá en la segunda mitad de 2024.
3. A corto y mediano plazo, los casos de uso de GenAI de las empresas todavía se concentran en escenarios internos
En los últimos 4 trimestres, las opiniones de los usuarios empresariales sobre cómo usar AI/LLM internamente también han cambiado:
• Las empresas que consideran la mejora de la productividad interna como objetivo para implementar AI/LLM aumentaron del 15% al 23%, pasando del tercer al primer lugar;
• Las empresas que usan AI/LLM para optimizar los costos laborales (por ejemplo, simplificación de procesos comerciales en sectores como servicio al cliente, finanzas, etc.) aumentaron del 10% al 18%;
• Aunque sigue siendo una de las 3 principales direcciones de implementación de AI/LLM, la expectativa del objetivo de mejorar la satisfacción del cliente disminuyó del 19% al 15%, cayendo del primer al tercer lugar.
Este cambio es bastante interesante, las expectativas de las empresas sobre GenAI han pasado de escenarios comerciales orientados al exterior y de primera línea a la reducción de costos y aumento de eficiencia internos, lo que refleja indirectamente en qué escenarios y tareas los intentos de AI/LLM de las empresas han sido más efectivos en los últimos 9 meses. Bajo este consenso, esperamos que, a corto y mediano plazo, las empresas sigan utilizando la IA más en escenarios internos.
Aunque el potencial de Gen-AI es ampliamente reconocido, la encuesta de Bain muestra que actualmente solo alrededor del 35% de las empresas pueden describir claramente cómo crear valor comercial a partir de Gen-AI. La transición completa de la etapa de exploración a la implementación a gran escala puede no ser tan rápida como esperábamos, sino un proceso gradual de 3-5 años.
Para cuantificar el potencial de valor de GenAI, McKinsey eligió usar el monto del impacto que GenAI traerá y la proporción del impacto en el gasto funcional para predecir y analizar diferentes escenarios de casos de uso de GenAI empresarial.
Entre todos los bloques funcionales, GenAI tiene el impacto más obvio en marketing y ventas (Sales & Marketing), desarrollo de software (Software Engineering), TI corporativa (Corporate IT) y operaciones de clientes (Customer operations), así como en investigación y desarrollo de productos (Product R&D) y otros bloques, que representan alrededor del 75% del impacto total anual que GenAI trae a las empresas.
Además de poder sentir intuitivamente la concentración de casos de uso, también encontramos que el servicio al cliente, el desarrollo de software, la TI empresarial