Inteligencia artificial en las empresas: gasto, empleo y transformación del software
El día de hoy, profundizamos en algunas de las principales señales de datos del recién publicado informe elaborado por Ramp, el cual analiza miles de millones de transacciones agregadas y anonimizadas de más de 70.000 empresas. Sus resultados permiten observar cómo se distribuye el gasto tecnológico y qué cambios están produciéndose en la adopción de la IA, el empleo y la economía del software.
A continuación, destacamos 4 señales clave de este último informe sobre gastos empresariales y lo que estos indican de cara al futuro:
1. La adopción de la IA se extiende mucho más allá del sector tecnológico
Casi la mitad de las pequeñas empresas pagan actualmente por la IA
2. El panorama de los proveedores de modelos puede cambiar rápidamente
3. Las empresas que apuestan a fondo por la IA están aumentando su plantilla
- Las empresas que invierten considerablemente en IA aumentan su plantilla en un 10% durante los dos años posteriores a la adopción. Este crecimiento se debe exclusivamente a aquellas empresas que realizan una adopción intensiva; en cambio, las que llevan a cabo una adopción de baja intensidad no experimentan cambios estadísticamente significativos.
- La contratación de personal de nivel inicial creció aún más —un 12% en los dos años siguientes a la adopción— en las empresas que realizaron las mayores inversiones en IA. Al finalizar el periodo de análisis de 24 meses, las empresas del grupo de adopción intensiva también incrementaron la proporción de trabajadores de nivel inicial en su plantilla (un aumento de 1,15 puntos porcentuales en comparación con el grupo de control).
4. Las empresas de SaaS se están pareciendo cada vez más a los proveedores de IA
Esto se debe a la integración de la IA dentro de sus estructuras de costes.
Los datos del informe de Ramp apuntan a una transformación que va más allá de la expansión de las herramientas de inteligencia artificial. La tecnología se está difundiendo entre sectores cada vez más diversos, la competencia entre proveedores permanece abierta, la relación entre inversión en IA y empleo resulta más compleja de lo que sugieren algunas previsiones y el software está evolucionando hacia modelos de monetización vinculados al consumo.
La principal lección es que la adopción de la inteligencia artificial debe analizarse no solo como un fenómeno tecnológico, sino también como un proceso económico que afecta a la productividad, el empleo, los costes y la organización empresarial.
Para comprender su impacto real será necesario ir más allá del volumen de inversión y de las tasas de adopción. El reto consiste en determinar cuándo y bajo qué condiciones ese gasto se traduce en mejoras sostenibles del desempeño económico y financiero de las organizaciones.
Aquí para leer más sobre el informe.
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