georgiano Socios, en colaboración con Newtonx y un consorcio international de 11 partes, ha lanzado su AI, informe de referencia aplicadoofreciendo una sólida instantánea de cómo AI está transformando el software program B2B y las empresas empresariales en todo el mundo. Esta segunda ola ampliada se basa en una encuesta ciega de 612 ejecutivos—Prote de manera uniforme entre la I + D y los líderes del mercado de ir al mercado —Cross 10 países y 15 industrias, que representan compañías con ingresos anuales que van desde $ 5 millones a más de $ 200 millones.
Lo que distingue a este informe es su alcance international y su respaldo estratégico. Los socios del consorcio incluyen el Instituto de Inteligencia Machine AlbertaAI Entrepreneurs Guild, FirstMark, GTM Companions, Untuppped Ventures, The Vector Institute y Tel Aviv, Startup Nation Central y Grove Emprendes, entre otros. Su participación ayudó a ampliar la participación y garantizar el diverso del sector, los puntos de referencia internacionales.
Más que una easy medida de adopción, el informe captura las barreras estructurales, los casos emergentes de uso de IA como la codificación de ambas y la curva de madurez evolutiva de la integración de IA. Con los hallazgos basados en aportes validados a nivel ejecutivo, el informe ofrece a las empresas un marco práctico para comparar dónde están parados, y qué los detiene.
Ai se convierte en un imperativo estratégico
La inteligencia synthetic ya no se considera opcional. El informe encuentra que El 83% de las empresas B2B y Enterprise ahora clasifican la IA en sus cinco principales prioridades estratégicas. De hecho, tres de las cinco prioridades comerciales más seleccionadas están relacionadas con la IA, que muestran cuán integrado se ha vuelto en las agendas corporativas.
Las principales motivaciones para la adopción de IA continúan siendo:
- Mejora de la productividad interna
- Creando una ventaja competitiva
- Mejorar la eficiencia de rentabilidad y el crecimiento de los ingresos
Sin embargo, lo que ha cambiado es que la diferenciación competitiva ahora ha superado los ahorros e ingresos de costos como el segundo motivador más importante. Esto marca un cambio en la mentalidad: la IA no es solo una herramienta para la automatización, es un arma para el liderazgo del mercado.
La codificación de vibrantes entra en la corriente principal
Una thought destacada del informe es el rápido aumento de Codificación de ambientes—Un término que se refiere a la generación de código automatizado y la depuración utilizando modelos de IA. La codificación de vibrantes se ha convertido en el #3 Caso de uso de I + D reportado en producción, utilizado por 37% de las empresasmientras que otro 40% lo está pilotando activamente.
Esta tendencia no se trata simplemente de mejorar la productividad del desarrollador. También es una respuesta directa a un desafío en toda la industria: la escasez de talento técnico de IAque ahora se ha convertido en el #1 Barrera para escalar IA. Cuarenta y cinco por ciento de los líderes de I + D citaron esta brecha de talento como su principal preocupación, superando incluso el alto costo del desarrollo del modelo.
La codificación de VIBE está ayudando a llenar ese vacío al permitir que los equipos de ingeniería más delgados aceleren los plazos de entrega, depuran más rápido y producen un código documentado más limpio con menos gastos generales. Los encuestados notaron reducciones medibles en el esfuerzo handbook a través de QA, infraestructura y flujos de trabajo de implementación.
AI productividad de la productividad y sus límites
El uso de IA en las tuberías de desarrollo está mostrando beneficios claros. Según el informe, el 70% de los encuestados de I + D informan una velocidad de desarrollo más rápida, el 63% ver mejor la calidad y la documentación del código, y más de la mitad tiene una mayor frecuencia de implementación.
Sin embargo, no todas las métricas han mejorado. Áreas como tiempo medio para restaurar, Tiempo de cicloy Cambiar la tasa de falla Permanecer puntos débiles. Esto sugiere que si bien la IA está acelerando el frente del desarrollo, la estabilidad y la resiliencia siguen siendo dependientes del humano por ahora.
Las actualizaciones de infraestructura alimentan la pila de AI
Apoyar estas ganancias es un cambio dramático en la inversión de infraestructura. Los equipos impulsados por la IA están adoptando nuevas herramientas para pasar de la experimentación a la producción:
- Plataformas de observabilidad LLM han sido integrados por el 53% de las empresas
- Herramientas de orquestación de datos como Dagster y Airflow ahora son utilizados por 51%
- Bases de datos vectoriales, trabajos crony motores de flujo de trabajo duraderos se están implementando para respaldar la escala y la confiabilidad
Mientras tanto, las empresas están obteniendo más datos que nunca para alimentar sus modelos. El uso de datos propios aumentó 12 puntos porcentuales a 94%, mientras que datos públicos El uso aumentó al 80%. Los datos sintéticos y oscuros, una vez fuentes marginales, ahora están siendo utilizados por más de la mitad y una cuarta parte de las empresas, respectivamente.
La adopción de LLM se diversifica
OpenAi sigue siendo el proveedor líder de modelos de idiomas grandes, con el 85% de los encuestados utilizando sus modelos en producción. Sin embargo, el paisaje está evolucionando rápidamente:
- Google Géminis Vio una oleada de 17 puntos, ahora utilizada por 41%
- Antrópico Claude aumentó al 31%
- Meta’s Llama 3 Familia está ganando tracción con el 28% de adopción
- Modelos específicos de razonamiento Al igual que el O1-Mini (35%) y Deepseek (18%) de Openai, también están entrando en producción
Este cambio refleja un movimiento hacia pilas de IA de múltiples modelosdonde las organizaciones coinciden con los modelos de uso en lugar de confiar en un solo ecosistema de proveedores.
AI Las ganancias de madurez son desiguales
Compañías de segmentos georgianos que usan su Rastrear, caminar, ejecutar el modelo de madurez de AI. Mientras que más organizaciones progresan desde los niveles principiantes hasta los niveles intermedios, el nivel superior de madurez sigue siendo difícil de alcanzar:
- “Walkers” cayó al 40%, por debajo del 49%
- “Joggers” aumentó al 31%, lo que indica un impulso creciente
- Los “corredores” permanecen estancados con un 11%, lo que sugiere un techo en escalabilidad
Las compañías que alcanzan la etapa de “corredor” tienden a ser aquellas que conectan proyectos de IA directamente con los resultados de ingresos o costos, una capacidad aún subdesarrollada en gran parte de la industria.
ROI sigue siendo difícil
Uno de los desafíos más persistentes identificados en el informe es el Falta de una medición clara de ROI. Más de la mitad de los equipos de I + D admiten que no están conectando proyectos de IA con ningún KPI concreto. Solo el 25% vincula directamente las iniciativas de IA con nuevos ingresos, y solo el 24% informa un impacto positivo en los costos de adquisición de clientes.
Aún así, el optimismo persiste. Más del 50% de los encuestados cube que la IA ha mejorado la satisfacción del cliente y el valor a largo plazo. Pero el sentido common es que la justificación financiera de la IA sigue siendo confusa, particularmente en el nivel de madurez media.
La gestión de costos está mejorando
Si bien el talento sigue siendo el mayor obstáculo, los costos se están volviendo lentamente más manejables. El informe muestra:
- Un cambio de 9 puntos hacia costos de almacenamiento de datos estables o reducidos
- Disminución de los costos en el mantenimiento del software program, la mano de obra y las operaciones
- Menos dependencia de las medidas de reducción de costos como las restricciones del proyecto
Además, el 68% de las empresas ahora dependen de soluciones de IA de terceros para gestionar el costo y la complejidad, especialmente a medida que la IA se integra en el software program GTM y las plataformas internas.
Una mirada hacia el futuro
Las implicaciones de estos datos de evaluación comparativa se extienden mucho más allá de los paneles y salas de juntas. A medida que AI se vuelve central en cómo se construye, implementa y mantiene el software program, la industria está ingresando a una nueva fase, una en la que la productividad ya no se trata de personas, sino de cuán inteligentemente los equipos pueden aumentar con los socios de la máquina.
La codificación de vibra representa un punto de inflexión. No es solo una herramienta de productividad; Se está convirtiendo en una capa basic de desarrollo moderno de software program. Para las empresas que enfrentan escasez de talento persistente, ofrece una forma de desbloquear el rendimiento, reducir el tiempo de comercialización y mejorar la calidad del código sin escalar el private al mismo ritmo. Y para aquellos más a lo largo de la curva de madurez, crea la columna vertebral para los flujos de trabajo de ingeniería nativa de AI, que pueden escalar con observabilidad, confiabilidad e impacto comercial medible.
El mensaje más amplio es claro: las compañías que tienen éxito no solo usarán AI: lo operacionalizarán, lo incrustarán y evolucionarán con él. En esta nueva period, la automatización no se trata de reemplazar a los desarrolladores. Se trata de amplificarlos.
Aquellos que tratan la codificación de ambientes y su infraestructura de apoyo como inversiones estratégicas, no experimentos, definirán la próxima ola de innovación empresarial.
