Más de 50 estadísticas épicas generativas de IA

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Estadísticas generativas de IA

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede generar texto, imágenes u otros medios únicos mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos existentes. Puede hacerlo sin instrucciones explícitas.

El auge de ChatGPT y otras herramientas de inteligencia artificial que le permiten ingresar indicaciones simples se ha disparado entre el público en general y está revolucionando la forma en que creamos contenido escrito, arte y código.

Pero, ¿qué dicen los datos sobre esta notable tecnología? Estas estadísticas generativas de IA exploran su crecimiento y valor, cómo se usa y las actitudes de la sociedad hacia él.

Estadísticas clave generativas de IA

Abróchese el cinturón, ya que aquí están los generativos más importantes. Estadísticas de IA todo el mundo debe saber!

  • Se estima que el mercado de IA generativa alcanzará los 1.3 billones de dólares para 2032.
  • OpenAI es la empresa de IA generativa más grande por valor y usuarios.
  • Más del 60% de las empresas utilizan IA generativa en el lugar de trabajo.
  • El 12 % de los adultos estadounidenses han usado ChatGPT para generar texto.
  • El 30% de los mensajes de marketing salientes de grandes organizaciones serán generados por IA.
  • La IA generativa reducirá la carga de trabajo entre un 60 % y un 70 %.

Estadísticas generativas de uso de IA

¿Cuántas personas usan IA generativa y para qué la usan? Estas estadísticas fascinantes exploran cómo se está adoptando, demostraciones de usuarios y más.

1. Más del 60% de las empresas utilizan IA generativa en el lugar de trabajo.

(Fuente: Jasper IA)

Aproximadamente el 61.5 % de las empresas con entre 11 y 1000 empleados utilizan IA generativa en el lugar de trabajo. El 46.1% de los que lo tienen implantado lo utilizan más de una vez a la semana. Un poco menos del 33% lo usa todos los días.

2. Más del 50 % de los líderes empresariales han implementado IA generativa específicamente para el marketing de contenidos.

(Fuente: SiegeMedia)

El 52% de los líderes empresariales encuestados dicen que han implementado herramientas de IA generativa como ChatGPT para ayudar a generar contenido de marketing. El 64.7% planea probarlo a finales de 2023.

3. El 12 % de los adultos estadounidenses han usado ChatGPT para generar contenido de texto.

(Fuente: Statista – Uso de ChatGPT)

La IA generativa es tan popular que, a partir de enero de 2023, el 12 % de los adultos estadounidenses han usado ChatGPT para generar texto ellos mismos, mientras que otro 38 % ha visto que otros lo usan. Eso significa que la mitad ha estado expuesta a la tecnología.

4. El 26 % de las personas en el Reino Unido ha utilizado IA generativa.

(Fuente: Deloitte)

El uso en el Reino Unido es mayor que en los EE. UU.: el 52 % ha oído hablar de la IA generativa y el 26 % la ha probado al menos una vez. El 28% de los que lo han usado lo hacen semanalmente y el 9% lo usa todos los días. El 30% solo lo probó una vez.

5. 1 de cada 3 estudiantes universitarios de EE. UU. usa ChatGPT para sus tareas.

(Fuente: inteligente.com)

El modelo de lenguaje humano hace que ChatGPT sea fácil de responder preguntas y escribir tareas escolares. Los datos de la encuesta revelan que hasta el 33% de los estudiantes universitarios de EE. UU. usan IA generativa para sus tareas escolares. El 60% de los estudiantes que admiten usar ChatGPT dicen que lo usan en más de la mitad de todas las tareas.

6. Más de la mitad de los estudiantes universitarios del Reino Unido han utilizado IA en la educación.

(Fuente: Deloitte)

En el Reino Unido, el 56 % de los estudiantes de 16 a 19 años en edad escolar o universitaria han utilizado IA para la educación asignaciones

7. La industria del marketing y la publicidad tiene la tasa de adopción de IA generativa más alta.

(Fuente: Statista – Adopción de IA)

A partir de 2022, las empresas de marketing y publicidad de EE. UU. habían utilizado más la IA generativa según una encuesta de profesionales de todas las industrias. Los profesionales involucrados en tecnología tuvieron la segunda tasa de adopción más alta (35 %), seguidos por la consultoría (30 %).

A pesar de las cuidado de la salud que tiene muchas aplicaciones de IA, no ha sido un gran adoptador de la IA generativa específicamente. Terminó la lista con una tasa de adopción del 15%.

8. Alrededor del 86% por ciento de los proveedores de atención médica, las empresas de ciencias de la vida y los proveedores de tecnología utilizan IA.

(Fuente: McKnights)

A pesar de una tasa de adopción tan alta, muchas de estas industrias llegaron antes de la IA generativa. De hecho, el cuidado de la salud ha sido uno de los primeros en adoptar otras tecnologías de inteligencia artificial. Sin embargo, se espera que crezca rápidamente en los próximos años con asistentes generativos de IA.

9. Ningún grupo de edad utiliza la IA generativa significativamente más que los demás.

(Fuente: Statista – AI Age)

En los Estados Unidos, diferentes generaciones usan IA en la misma cantidad. El 29 % de la generación Z más joven lo ha usado, pero el 28 % de la generación X y el 27 % de los millennials también lo han probado.

10. Las poblaciones urbanas están un 15 % más expuestas a la IA generativa que las poblaciones rurales.

(Fuente: Santander)

El 35% de la población urbana está expuesta a la IA frente al 20% de la población rural. Esto sigue la misma trayectoria que otras tecnologías.

Estadísticas históricas de IA generativa

Las siguientes estadísticas y hechos generativos de IA analizan la historia y los hitos de la tecnología.

11. La IA generativa temprana se desarrolló por primera vez en la década de 1960.

(Fuente: Forbes)

ELIZA fue uno de los primeros chatbots generativos desarrollados en la década de 1960 por Joseph Weizenbaum, científico informático del MIT. ELIZA fue diseñado para simular una conversación entre un usuario y un psicoterapeuta, utilizando un enfoque simplificado de coincidencia de patrones.

Esto funcionó al reconocer palabras clave y frases en la entrada del usuario y generar respuestas preprogramadas basadas en esos patrones. Sin embargo, no era realmente un modelo de aprendizaje.

12. La IA generativa dio un salto adelante en 2014 con la introducción de redes antagónicas generativas.

(Fuente: Tech Target)

Las redes adversarias generativas (GAN) fueron introducidas en 2014 por Ian Goodfellow. El proceso entrena dos redes neuronales al mismo tiempo, una conocida como generador y la otra como discriminadora. El generador crea datos sintéticos mientras que el trabajo del discriminador es distinguir entre datos reales y generados.

Durante el proceso de entrenamiento, el generador intenta producir datos cada vez más realistas que puedan engañar al discriminador, mientras que el discriminador aprende a diferenciar mejor entre datos reales y falsos.

13. En 2016, WaveNet de DeepMind fue un hito importante para la IA generativa de audio.

(Fuente: El borde)

WaveNet fue capaz de generar un habla similar a la humana, lo que dio origen a asistentes de voz avanzados de IA y las herramientas de síntesis de texto a voz de alta precisión que vemos hoy.

14. En 2017, NVIDIA desarrolló GAN progresivas para la generación de imágenes fotorrealistas.

(Fuente: NVIDIA)

Las GAN de NVIDIA pudieron generar imágenes con detalles y claridad nunca antes vistos al agregar exponencialmente nuevas capas mientras entrenaban en sus datos. Esto creó imágenes de alto detalle y alta resolución que ahora vemos desde múltiples generadores de imágenes de IA.

15. Open AI desarrolló el primer transformador preentrenado generativo (GPT) en 2018.

(Fuente: FEM)

El GPT en ChatGPT se refiere al 'Transformador preentrenado generativo' que fue presentado por OpenAI en su artículo titulado "Mejora de la comprensión del lenguaje mediante el entrenamiento previo generativo".

El modelo está preentrenado en 570 gigabytes de texto a través de 175 mil millones de parámetros, lo que le permite aprender los patrones y estructuras subyacentes del lenguaje. Después, se ajusta la clasificación de texto, la traducción de idiomas, la respuesta a preguntas, etc.

16. GPT-3 costó $ 3.2 millones en recursos informáticos para ser capacitado.

(Fuente: Santander)

Aprender de todos esos datos no es gratis. Se estima que la tercera encarnación de GPT consumió 3.2 millones de dólares en energía y recursos informáticos. Después del lanzamiento, ChatGPT costó $ 700,000 por día para funcionar.

17. El arte de la IA surgió en 2021 con el lanzamiento de DALL-E.

(Fuente: Arimetrics)

DALL-E de OpenAI, que es una obra de teatro sobre el artista Salvador Dalí, aplicó transformadores preentrenados a la generación de píxeles en lugar de texto. Esto permitió generar arte de IA de alta calidad a partir de indicaciones en lenguaje natural. A DALL-E pronto le siguieron Midjourney y Stable Diffusion.

18. GhatGPT superó el millón de usuarios en menos de una semana.

(Fuente: Reuters)

El CEO de ChatGPT, Sam Altman, anunció en Twitter que su lanzamiento público en noviembre de 2022 superó el millón de usuarios en una semana. Para ilustrar este ascenso meteórico, Twitter en sí mismo no fue tan popular hasta 2 años después de su lanzamiento.

19. Bard perdió Google $ 100 mil millones en valor de acciones después de que se presentó en febrero de 2023.

(Fuente: Diario de Wallstreet)

No todas las herramientas generativas de IA comienzan con fuerza. Bard, que es el rival de Google para ChatGPT, provocó que las acciones de la corporación cayeran un 8% después de que se exhibiera a través de una transmisión en vivo en febrero de 2023 y generara una respuesta inexacta.

20. En mayo de 2023, Claude pudo procesar una novela promedio en un minuto.

(Fuente: McKinsey)

La IA generativa de Anthropic, Claude, comenzó con la capacidad de procesar 9,000 tokens de texto en marzo de 2023. Dos meses después superó los 100,000 75,000 tokens, lo que equivale a unas XNUMX XNUMX palabras por minuto o una novela promedio.

Estadísticas financieras generativas de IA

Estas estadísticas financieras analizan la cuota de mercado de la IA generativa, el dinero que se gana y el valor de las empresas líderes.

21. Se estima que el mercado de IA generativa alcanzará los 1.3 billones de dólares para 2032.

(Fuente: Bloomberg)

En 2022, el mercado de IA generativa tenía un valor aproximado de 40 millones de dólares. Un análisis reciente sugiere que podría aumentar a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR, por sus siglas en inglés) del 42 %, alcanzando los 1.3 billones de dólares para fines de la próxima década.

Además, los productos de software de IA generativa podrían agregar alrededor de $ 280 mil millones al mercado global de software.

22. La IA generativa podría agregar el equivalente de $ 2.6 billones a $ 4.4 billones a la economía global.

(Fuente: McKinsey)

La productividad adicional atribuida a la IA generativa podría agregar entre $ 2.6 billones y $ 4.4 billones a la economía global cada año. El 75 % de este valor abarca operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D.

23. América del Norte es el principal mercado de IA generativa por región.

(Fuentes: Precedence Research, Statista – AI US)

América del Norte es el líder del mercado por región, representando el 41 % de participación en los ingresos en 2022. Esto ascendió a poco menos de $ 10 mil millones. Le siguieron Europa (26 %), Asia-Pacífico (22 %), América Latina (8 %) y Oriente Medio/África (3 %).

24. En 2022, el segmento de medios y entretenimiento poseía el 34 % del mercado mundial de IA generativa.

(Fuentes: investigación de precedencia)

Estadísticas generativas de IA por sector

El segmento de medios y entretenimiento superó los $ 1.5 mil millones y tuvo una participación de ingresos del 34% en 2022. Esto se atribuyó a las campañas publicitarias generativas de IA. Durante la próxima década, se espera que el segmento de servicios comerciales y financieros crezca a la tasa más rápida del 36.4%.

25. OpenAI es la empresa de IA generativa más grande por valor y usuarios.

(Fuentes: Reuters 2-3, SimilarWeb 1-2, DailyAlts)

OpenAI es la empresa detrás del popular chatbot de IA ChatGPT y el generador de imágenes DALL-E. Actualmente es la empresa de inteligencia artificial generativa más exitosa del mundo, con un valor de entre $ 27 mil millones y $ 29 mil millones en abril de 2023.

También tenía más de 1.7 millones de usuarios en junio de 2023. En comparación, Google Bard tenía aproximadamente 140 millones de usuarios y, en ocasiones, ha perdido dinero de la corporación.

Anthropic, una empresa de inteligencia artificial valorada por última vez en 4.1 millones de dólares, lanzó recientemente su segundo modelo de chatbot generativo, Claude 2. Sin embargo, su base de usuarios es mucho más pequeña que la de ChatGPT.

26. La plataforma de arte de IA generativa Stable Diffusion vale más de mil millones de dólares.

(Fuentes: Forbes 2, iNews)

Los generadores de IA pueden crear imágenes y obras de arte. no solo respuestas de texto. Stable Diffusion es actualmente el generador de imágenes líder con más de 10 millones de usuarios al día y un valor de más de mil millones de dólares. Su rival más cercano es el propio generador de imágenes DALL-E de OpenAI, aunque está detrás de un muro de pago.

El mercado del arte con IA es difícil de cuantificar. Sin embargo, el NFT generado por IA de mayor valor se vendió por $ 1.1 millones, y otras piezas de arte regulares de IA se vendieron por cientos de miles en subastas.

27. Se han recaudado 1.7 millones de dólares en capital de riesgo para soluciones de IA que no son de ChatGPT.

(Fuente: Gartner)

Todo el mundo conoce ChatGPT, pero los capitalistas de riesgo han financiado más de 1.7 millones de dólares en tecnología de IA generativa desde 2020, y el descubrimiento de nuevos medicamentos y la codificación de software son los que más inversiones obtienen.

28. Se espera que el software de IA generativa tenga un valor de $ 3.7 mil millones para fines de 2023.

(Fuente: S&P Global)

Según 263 empresas de software de IA generativa, se estima que el mercado de software de IA generativa tendrá un valor aproximado de 3.7 millones de dólares a finales de 2023.

29. Los generadores de código son las herramientas de inteligencia artificial generativa de más rápido crecimiento.

(Fuente: S&P Global)

Código de IA generativa

Si bien los chatbots generales son actualmente la forma más utilizada de IA generativa, se espera que los bots que pueden generar código de computadora tengan la tasa de crecimiento más rápida en los próximos 5 años. Se estima que los generadores de código tendrán una tasa de crecimiento anual compuesta del 72.9%.

Generadores de imágenes de IA son el segundo tipo de IA generativa de más rápido crecimiento, con una CAGR del 65.8 %.

30. El sector de la salud de Australia podría obtener un valor de $ 13 mil millones al adoptar la IA generativa.

(Fuente: Microsoft)

La investigación de Microsoft sugiere que la adopción de dispositivos portátiles para pacientes, diagnósticos impulsados ​​por IA y el tiempo ahorrado mediante la automatización de tareas administrativas podría agregar entre $ 5 mil millones y $ 13 mil millones en valor a la industria de la salud de Australia.

Actitudes hacia las estadísticas generativas de IA

Las siguientes estadísticas y opiniones exploran cómo se sienten los profesionales y el público sobre el auge de la IA generativa.

31. Casi el 100 % de los ejecutivos globales creen que la IA será importante para sus estrategias.

(Fuente: Accenture)

El 98% de los ejecutivos encuestados de todo el mundo dicen que la IA desempeñará un papel clave en la estrategia de su empresa durante los próximos 3 a 5 años.

32. Los hombres confían más en la IA generativa que las mujeres.

(Fuente: Inteligencia interna)

De los adultos estadounidenses encuestados, aquellos que confían firmemente en la IA generativa sesgan un 60 % de hombres frente a un 40 % de mujeres. Mientras tanto, los que expresaron una fuerte desconfianza fueron 53% mujeres frente a 47% hombres.

33. ChatGPT tiene una división de 60/40 entre hombres y mujeres.

(Fuente: SimilarWeb)

A partir de junio de 2023, el tráfico web de ChatGPT es 59.69 % masculino frente a 40.31 % femenino. Parece que los hombres usan y confían más en la IA que las mujeres.

34. El 68.4 % de los profesionales tecnológicos no cree que su trabajo esté en riesgo debido a la IA generativa.

(Fuente: Jasper IA)

En una encuesta de 500 profesionales de la tecnología en 12 departamentos, el 68.4 % no sintió que las herramientas de IA generativa pusieran en riesgo su trabajo. Además, el 73% de todos los encuestados cree que tales herramientas son seguras y éticas.

35. Al 82 % de los empleados les preocupa que los piratas informáticos utilicen IA generativa para crear correos electrónicos fraudulentos.

(Fuente: Profesional de TI)

La investigación en 2023 encontró un gran aumento en la cantidad de nuevos ataques de correo electrónico basados ​​en ingeniería social, que se correlacionaron con el aumento de los bots de IA generativos. Debido a esto, el 82 % de los empleados dijo que los correos electrónicos fraudulentos generados por IA eran una preocupación en el trabajo.

36. Más del 50 % de los adultos estadounidenses temen que el contenido de texto generado por IA pueda ser inexacto o engañoso.

(Fuente: Insider Intelligence 2)

Aunque la mayoría está de acuerdo en que la IA generativa puede ahorrar tiempo y dinero en el lugar de trabajo, el 56 % de los encuestados estuvo muy o algo de acuerdo en que su contenido escrito podría contener sesgos e inexactitudes.

Esto puede variar desde obtener información completamente incorrecta, mala gramática o el hecho de que herramientas como ChatGPT no han sido entrenadas en datos del mundo real más allá de septiembre de 2021.

37. El 43 % de los usuarios de IA generativa del Reino Unido cree que siempre dice la verdad.

(Fuente: Telecomunicaciones)

En el Reino Unido, el 43 % de los usuarios regulares de IA generativa confían en que siempre genera respuestas objetivas precisas, en comparación con solo el 19 % de las personas que aún no han usado IA.

38. La mayoría está de acuerdo en que la precisión mejorará con el tiempo.

(Fuente: Jasper IA)

A pesar de los temores actuales de inexactitudes, hasta el 83 % espera que los modelos de IA mejoren sus resultados a medida que pasa el tiempo, lo cual es una función nativa del aprendizaje automático.

39. El 75% de los estadounidenses están preocupados por las falsificaciones profundas.

(Fuente: MITRE-Harris)

Aún más preocupante es que la calidad de las fotos, videos y audio generados por IA es tan buena que puede engañar a las personas para que piensen que es real. Los llamados deepfakes toman la apariencia de una persona real, como una celebridad o un político, y usan IA para que hagan y digan lo que el creador quiera.

Esto plantea una serie de problemas relacionados con la propaganda, las noticias falsas, la privacidad y la infracción de los derechos de autor.

40. El 88 % de los profesionales del marketing ahorran tiempo y dinero con la IA generativa.

(Fuente: Insider Intelligence 3)

La gran mayoría de los especialistas en marketing dicen que la IA generativa está haciendo que su empresa sea más eficiente y rentable. 88% también cree contenido de IA puede ser tan bueno o incluso mejor que lo que producen los humanos.

El futuro de la IA generativa

Estas estadísticas generativas de IA exploran el crecimiento del mercado y las predicciones para el futuro.

41. La IA generativa reducirá la carga de trabajo entre un 60 % y un 70 %.

(Fuentes: McKinsey, Accenture)

Al automatizar las tareas repetitivas y aumentar las tareas más complejas, la IA generativa tiene el potencial de reducir la carga de trabajo actual del trabajador promedio entre un 60 % y un 70 %. Esto equivale al 40% de todas las horas de trabajo en el día.

Si bien tales cifras crean temor de Reemplazos de trabajo de IA, también podría liberar tiempo para tareas más importantes que la IA no puede automatizar.

42. Los trabajos administrativos y de oficina corren mayor riesgo de automatización.

(Fuente: Goldman Sachs)

La investigación sugiere que las tareas administrativas, repetitivas y basadas en datos corren el mayor riesgo de ser reemplazadas por IA generativa.

En términos de roles, se automatizará el 46% de los trabajos de oficina y soporte administrativo. Le sigue la abogacía (44%), y arquitectura e ingeniería (37%).

Aunque el trabajo manual podría enfrentar una mayor automatización por parte de la robótica, es el menos afectado por las formas generativas de IA.

43. La IA generativa afectará más a las trabajadoras que a los hombres.

(Fuente: Instituto Kenan)

Un estudio reciente encontró que el 80% de las mujeres están en ocupaciones que están altamente expuestas a la automatización por IA generativa. Estos son puestos en los que la IA puede realizar al menos una cuarta parte de las tareas.

Solo el 60% de los hombres están en roles similares, lo que significa que la IA podría desplazar a más mujeres que hombres de sus trabajos.

44. La IA generativa contribuirá a un posible aumento anual del 3.3 % en la productividad laboral.

(Fuente: McKinsey)

La IA generativa, otras formas de IA y otras tecnologías de automatización se combinarán para producir un aumento del 0.2 % al 3.3 % de la productividad laboral cada año. Se espera que este crecimiento sea constante hasta 2040.

45. El sector bancario verá un aumento de más del 2.8% en la productividad.

(Fuente: McKinsey)

La IA generativa es una gran perspectiva para la industria bancaria. Se prevé que aumente la productividad entre un 2.8% y un 4.7% en función de los ingresos anuales del sector.

46. ​​La resolución de problemas se puede resolver un 15 % más rápido en el servicio de atención al cliente gracias a la IA.

(Fuente: NBER)

Una investigación que involucró a una empresa de 5,000 empleados de servicio al cliente descubrió que la adopción de IA provocó un aumento del 15 % en la velocidad de resolución de problemas. También disminuyó el tiempo dedicado a manejar cualquier problema en un 10%.

47. El 30% de los mensajes de marketing salientes de grandes organizaciones serán generados por IA.

(Fuentes: Gartner, Influencer Marketing Hub)

Se espera que AI genere el 30% de los mensajes de marketing salientes de las grandes organizaciones para 2025. En 2022, esto fue solo el 2%.

Esta puede ser una de las razones por las que el 35.6% de los profesionales de marketing creen que la IA podría ser un riesgo para los trabajos de los vendedores.

48. El 10% de todos los datos serán generados por IA en el futuro.

(Fuente: Gartner 2)

Para 2025, el contenido generado por IA representará el 10% de todos los datos, que es significativamente más que el 1% actual.

49. Apple planea lanzar su propio bot GPT, lo que provocará un aumento de las acciones de $ 71 mil millones.

(Fuentes: The Verge, Fortune)

Apodado Apple GPT por los medios, el fabricante de iPhone está desarrollando actualmente su propio modelo de lenguaje grande para IA. Curiosamente, está utilizando el marco de aprendizaje automático JAX de Google. Cuando se hizo pública la noticia del proyecto, el valor de las acciones de Apple aumentó en 71 millones de dólares.

50. Google está agregando IA generativa para mejorar los resúmenes de artículos del Asistente.

(Fuente: Policía de Android)

¿Todos usaron el asistente de voz de Google para leer un artículo web, solo para que saliera a borbotones todo lo que estaba escrito en la página? Aquellos con un buen ojo han husmeado en el código más reciente y encontraron la inclusión de IA generativa que lo ayudará a saltear la pelusa y solo leer el contenido relevante.

51. Se han utilizado 'deepfakes' de voz para cometer delitos.

(Fuentes: TechFinitive, Business Insider)

A medida que evoluciona la IA generativa, la seguridad también debe evolucionar con ella. A principios de este año, un reportero pudo eludir el paso de seguridad activado por voz de Lloyds Bank mediante el uso de IA para imitar su propia voz en función de las grabaciones disponibles públicamente.

En otro caso, una mujer fue engañada haciéndole creer que su hija había sido secuestrada para pedir un rescate después de que los delincuentes usaran IA para generar una grabación de voz convincente de ella en apuros.

52. Se ha demostrado que los videos falsos profundos producen recuerdos falsos.

(Fuente: Nuevo científico)

Un experimento reciente sobre el impacto que tienen los deepfakes en el espectador reveló que la mayoría sufre de recuerdos falsos. Después de ver un clip de película de IA con una Charlize Theron falsa como un personaje en Capitán Marvel, el 70% de los espectadores pensó que la película realmente existía.

Conclusión

La IA generativa ha conquistado el mundo y este tipo de herramientas se han adoptado de alguna forma en casi todas las industrias y sectores.

Con un mercado enorme que solo crecerá exponencialmente y modelos de IA que solo pueden volverse más avanzados, la única pregunta es, ¿cómo se adaptará la sociedad?

Fuentes

  1. jaspe IA
  2. SiegeMedia
  3. Statista – Uso de ChatGPT
  4. Deloitte
  5. De Operación
  6. Statista – Adopción de IA
  7. McKnights
  8. Statista – Edad de la IA
  9. Santander
  10. Forbes
  11. Objetivo tecnológico
  12. The Verge
  13. NVIDIA
  14. WEF
  15. Arimetría
  16. Reuters
  17. Wall Street Journal
  18. McKinsey
  19. informe de Bloomberg
  20. Investigación de precedencia
  21. Statista – IA EE. UU.
  22. Reuters 2/XNUMX/XNUMX
  23. Reuters 3/XNUMX/XNUMX
  24. Similar Web 1
  25. Similar Web 2
  26. Alternativas diarias
  27. Forbes 2
  28. iNews
  29. Gartner
  30. S&P Global
  31. Microsoft
  32. Accenture
  33. Inteligencia interna
  34. ITPro
  35. Inteligencia interna 2
  36. Telecomunicaciones
  37. MITRE-Harris
  38. Inteligencia interna 3
  39. Goldman Sachs
  40. Instituto Kenan
  41. NBER
  42. Centro de marketing de influencia
  43. Garner 2
  44. El borde 2
  45. Fortune
  46. Policía Android
  47. TechFinitivo
  48. Business Insider
  49. New Scientist