El riesgo aquí es obvio: los clientes actuales que generan ingresos estables y predecibles podrían sentirse ignorados. Los clientes podrían empezar a buscar en otra parte si los servicios esenciales disminuyen o se estancan porque se dedican recursos al desarrollo de la IA. Esto no es hipotético; Las empresas dependen de herramientas confiables y bien respaldadas para lograr sus objetivos operativos y financieros. Cualquier percepción de que los grandes proveedores están favoreciendo proyectos de IA a gran escala en lugar de mantener y mejorar las tecnologías centrales dañará las relaciones con los clientes y debilitará la confianza.
Uno de los mayores conceptos erróneos que impulsan esta fiebre del oro de la IA es que los resultados revolucionarios están a la vuelta de la esquina. A la industria tecnológica le encanta impulsar ciclos rápidos de innovación, pero la adopción real de la IA empresarial es mucho más lenta. La implementación de IA avanzada en sectores altamente regulados y reacios al riesgo, como la atención médica, el gobierno o las finanzas, es un proceso que se mide en años, no en trimestres. Las empresas requieren pruebas rigurosas, integración con sistemas heredados y aceptación de múltiples niveles de liderazgo, nada de lo cual sucede de la noche a la mañana.
Además, muchas empresas carecen de la experiencia o la infraestructura para aprovechar plenamente las capacidades avanzadas de IA en la actualidad. Por ejemplo, es poco probable que las empresas que han hecho recientemente la transición a la computación en la nube tengan la infraestructura técnica o el personal altamente calificado para respaldar sistemas de inteligencia artificial de vanguardia. Esto presenta una paradoja para los vendedores. Incluso cuando desarrollan innovaciones generacionales en IA, es posible que las empresas que pagan por estos servicios no estén en condiciones de adoptarlos a escala. Si esa inercia del mercado se mantiene (y hay pocas razones para suponer que desaparecerá rápidamente), el potencial de ingresos para la IA en el corto plazo puede estar muy por debajo de las altísimas proyecciones.
