Guía de implementación práctica de IA 2025: cinco ideas clave desde la construcción de estrategias hasta la operación a gran escala.

Autor: ICONIQ

Compilado por: Tim, PANews

El desarrollo de la inteligencia artificial entra en un nuevo capítulo: de un tema candente a la práctica real. Crear productos de IA a gran escala se está convirtiendo en el campo de batalla clave de la competencia. El informe sobre la situación de la IA para el año 2025, titulado "Manual del Constructor", cambia el enfoque de la adopción de tecnología a la práctica real, analizando en profundidad el conjunto completo de soluciones desde la concepción, implementación hasta la operación a gran escala de productos de IA.

Basado en los resultados de una investigación exclusiva realizada en abril de 2025 con 300 altos ejecutivos de empresas de software, y combinando entrevistas en profundidad con líderes en inteligencia artificial dentro de la comunidad ICONIQ, este informe proporciona una hoja de ruta táctica destinada a convertir la ventaja inteligente de la inteligencia artificial generativa en una competitividad comercial sostenible.

El informe extrae cinco capítulos clave y cómo estos ayudarán al equipo a construir activamente aplicaciones de IA.

1. La estrategia de productos de inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase de madurez.

En comparación con aquellas empresas que solo integran inteligencia artificial en productos existentes, las empresas dominadas por la inteligencia artificial están llevando sus productos al mercado más rápidamente. Los datos muestran que cerca de la mitad (47%) de las empresas nativas de inteligencia artificial han alcanzado una escala clave y se ha comprobado que tienen un ajuste al mercado, mientras que solo el 13% de las empresas que integran productos de inteligencia artificial han llegado a esa etapa.

¿Qué están haciendo: los flujos de trabajo de agentes inteligentes y las aplicaciones verticales se están convirtiendo en la norma? Casi el 80% de los desarrolladores nativos de IA están planificando flujos de trabajo de agentes inteligentes (es decir, sistemas de IA que pueden representar al usuario y ejecutar operaciones de múltiples pasos de forma autónoma).

Cómo lo hacen: las empresas están convergiendo en la elección de arquitecturas de múltiples modelos para optimizar el rendimiento, controlar costos y adaptarse a escenarios de aplicación específicos. En los productos orientados al cliente, cada encuestado utiliza un promedio de 2.8 modelos.

2. El modelo de precios de IA en constante evolución refleja características económicas únicas.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas establecen precios para sus productos y servicios. Según nuestra investigación, muchas compañías están adoptando un modelo de precios híbrido, que añade un cargo por uso sobre una tarifa de suscripción base. También hay empresas que están explorando modelos de precios completamente basados en el uso real o en el rendimiento del cliente.

Actualmente, muchas empresas todavía ofrecen funciones de IA de forma gratuita, pero más de un tercio (37%) de las empresas planean ajustar su estrategia de precios en el próximo año para que los precios se alineen mejor con el valor que obtienen los clientes y el uso que hacen de las funciones de IA.

3. La estrategia de talento como ventaja diferenciadora

La inteligencia artificial no es solo un problema técnico, sino también un problema organizativo. Actualmente, la mayoría de los equipos de élite están formando equipos multifuncionales compuestos por ingenieros de inteligencia artificial, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y gerentes de productos de IA.

De cara al futuro, la mayoría de las empresas espera que entre el 20% y el 30% de su equipo de ingeniería se centre en la inteligencia artificial, mientras que se espera que este porcentaje alcance hasta el 37% en las empresas de alto crecimiento. Sin embargo, los resultados de la encuesta muestran que encontrar el talento adecuado sigue siendo un cuello de botella. En todos los puestos específicos de inteligencia artificial, la contratación de ingenieros de IA y aprendizaje automático es la que más tiempo consume, con un tiempo promedio de cobertura que supera los 70 días.

En cuanto al progreso de la contratación, hay discrepancias de opinión. Aunque algunos reclutadores creen que el avance es fluido, el 54% de los encuestados indica que el progreso está rezagado, siendo la razón más común la falta de recursos de talento calificado.

4. El presupuesto de inteligencia artificial se dispara, reflejado en el estado de resultados de la empresa.

Las empresas que utilizan tecnología de inteligencia artificial están invirtiendo entre el 10% y el 20% de su presupuesto de investigación y desarrollo en el ámbito de la IA, y se observa una tendencia de crecimiento continuo en las empresas de todos los rangos de ingresos para 2025. Este cambio estratégico resalta cada vez más: la tecnología de IA se ha convertido en el motor central de la planificación estratégica de productos.

A medida que se expande la escala de los productos de inteligencia artificial, la estructura de costos a menudo experimenta cambios significativos. En las primeras etapas del desarrollo del producto, los costos de recursos humanos suelen ser el mayor gasto, incluyendo la contratación de personal, capacitación y costos de mejora de habilidades. Sin embargo, cuando el producto alcanza la madurez, los costos de servicios en la nube, los costos de inferencia de modelos y los costos de cumplimiento regulatorio ocuparán una parte importante del gasto.

5. La aplicación de inteligencia artificial dentro de las empresas está creciendo, pero su distribución no es equitativa.

Aunque la mayoría de las empresas encuestadas ofrecen acceso a herramientas de IA interna a aproximadamente el 70% de sus empleados, solo alrededor de la mitad las utiliza de manera regular. En empresas más grandes y con estructuras más consolidadas, la dificultad para fomentar el uso de la inteligencia artificial entre los empleados es especialmente notable.

Las empresas con una alta tasa de adopción (es decir, más de la mitad de los empleados utilizan herramientas de IA) implementan inteligencia artificial en un promedio de siete o más escenarios internos, incluidos asistentes de programación (con una tasa de uso del 77%), generación de contenido (65%) y búsqueda de documentos (57%). El aumento en la eficiencia del trabajo en estos campos alcanza entre el 15% y el 30%.

Aunque el ecosistema de herramientas de IA sigue siendo disperso, está avanzando hacia la madurez.

Hemos investigado cientos de empresas para comprender los marcos tecnológicos, bibliotecas y plataformas que están operando actualmente en entornos de producción. Este informe no es una simple clasificación, sino un reflejo real de las herramientas que utilizan los desarrolladores en diferentes campos.

A continuación se presenta un breve resumen de las herramientas más utilizadas, organizadas alfabéticamente: