The GenAI Divide (Record no. 8531)

MARC details
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001 - CONTROL NUMBER
control field 00008531
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field ES-MaONT
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
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008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 251009s2025 -usd||||st||| 00| 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency ES-MaONT
100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Challapally, Aditya
9 (RLIN) 9416
245 ## - TITLE STATEMENT
Title The GenAI Divide
Remainder of title : State of AI in Business 2025
Statement of responsibility, etc. / Aditya Challapally ; Chris Pease ; Ramesh Raskar ; Pradyumna Chari
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Place of publication, distribution, etc. [Cambridge]
Name of publisher, distributor, etc. : Mit Nanda
Date of publication, distribution, etc. ,2025
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 26 paginas
Other physical details ; 1 documento PDF
336 ## - CONTENT TYPE
Source isbdcontent
Content type term texto (visual)
337 ## - MEDIA TYPE
Source isbdmedia
Media type term electrónico
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type term recurso en línea
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. El informe de MIT NANDA analiza cómo, a pesar de inversiones de 30–40 mil millones de dólares en IA generativa (Gen AI), el 95 % de las organizaciones no obtiene retorno. Esta situación configura la llamada brecha de la IA generativa, marcada por la distancia entre quienes logran integrar sistemas con impacto real y quienes permanecen en pilotos sin resultados. Aunque herramientas como ChatGPT o Copilot se usan de forma generalizada, sus efectos suelen limitarse a la productividad individual, sin traducirse en beneficios financieros significativos.<br/><br/>Solo un 5 % de las iniciativas supera la fase de prueba y llega a la producción, principalmente en sectores como tecnología y medios. Las barreras clave no son la infraestructura ni la calidad de los modelos, sino la falta de sistemas capaces de aprender, retener contexto y adaptarse a los flujos de trabajo. Esta brecha también se refleja en la inversión: la mitad de los presupuestos se dirige a ventas y marketing por su visibilidad, mientras que áreas de back-office —con mayor potencial de ROI (retorno sobre la inversión)— continúan infrafinanciadas. A ello se suma la “economía sombra”, en la que los empleados utilizan IA personal con más éxito que las soluciones oficiales.<br/><br/>El informe concluye que las organizaciones que cruzan la brecha lo hacen comprando antes que construyendo, apoyándose en socios estratégicos y seleccionando sistemas con aprendizaje continuo. El futuro apunta hacia un Web Agéntico, entendido como un entorno digital en el que agentes autónomos coordinados ejecutan procesos y toman decisiones de manera adaptativa. Para no quedar atrás, las empresas deben abandonar herramientas estáticas y apostar por soluciones con memoria, personalización y evolución constante.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element IA generativa
9 (RLIN) 8544
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Adopción empresarial
9 (RLIN) 8994
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element ROI
9 (RLIN) 9503
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Pilotos
9 (RLIN) 9504
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Aprendizaje
9 (RLIN) 9505
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Workflows
9 (RLIN) 9506
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Automatización
9 (RLIN) 8691
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Inversión
9 (RLIN) 9507
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Agentes
9 (RLIN) 9508
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Web Agentico
9 (RLIN) 9509
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Pease, Chris
Relator term autor
9 (RLIN) 9417
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Raskar, Ramesh
Relator term autor
9 (RLIN) 9418
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Chari, Pradyumna
Relator term autor
9 (RLIN) 9419
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf
Nonpublic note Abierto
Link text Acceso a publicación
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Other/Generic Classification Scheme
Koha item type Informes
Holdings
Withdrawn status Lost status Damaged status Not for loan Collection code Koha itemnumber Home library Current library Shelving location Date acquired Total Checkouts Barcode Date last seen Price effective from Koha item type
      Acceso libre online Colección digital 9463 CDO CDO   09/10/2025   1000020178680 09/10/2025 09/10/2025 Informes
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