| 000 | 03054nam a2200385 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 00008531 | ||
| 003 | ES-MaONT | ||
| 005 | 20251017084924.0 | ||
| 008 | 251009s2025 -usd||||st||| 00| 0 eng d | ||
| 040 | _aES-MaONT | ||
| 100 |
_aChallapally, Aditya _99416 |
||
| 245 |
_aThe GenAI Divide _b: State of AI in Business 2025 _c/ Aditya Challapally ; Chris Pease ; Ramesh Raskar ; Pradyumna Chari |
||
| 260 |
_a[Cambridge] _b: Mit Nanda _c,2025 |
||
| 300 |
_a26 paginas _b; 1 documento PDF |
||
| 336 |
_2isbdcontent _atexto (visual) |
||
| 337 |
_2isbdmedia _aelectrónico |
||
| 338 |
_2rdacarrier _arecurso en línea |
||
| 520 | _aEl 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. 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. 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 |
_aIA generativa _98544 |
|
| 650 | 0 |
_aAdopción empresarial _98994 |
|
| 650 | 0 |
_aROI _99503 |
|
| 650 | 0 |
_aPilotos _99504 |
|
| 650 | 0 |
_aAprendizaje _99505 |
|
| 650 | 0 |
_aWorkflows _99506 |
|
| 650 | 0 |
_aAutomatización _98691 |
|
| 650 | 0 |
_aInversión _99507 |
|
| 650 | 0 |
_aAgentes _99508 |
|
| 650 | 0 |
_aWeb Agentico _99509 |
|
| 700 |
_aPease, Chris _eautor _99417 |
||
| 700 |
_aRaskar, Ramesh _eautor _99418 |
||
| 700 |
_aChari, Pradyumna _eautor _99419 |
||
| 856 |
_uhttps://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf _x0 _yAcceso a publicación |
||
| 942 |
_2z _cINF |
||
| 999 |
_c8531 _d8531 |
||