Los inversores castigan a las tecnológicas que no muestran ingresos recurrentes claros provenientes de sus modelos de IA; el mercado busca rentabilidad, no promesas.
El alto costo computacional de los LLMs está erosionando los márgenes de beneficio; sin una optimización drástica, muchos proyectos piloto serán cancelados.
Alucinaciones, seguridad de datos y gobernanza son las barreras que impiden que los demos exitosos se conviertan en herramientas corporativas masivas.
Las universidades gradúan científicos de datos teóricos, pero el mercado exige ingenieros de MLOps capaces de mantener sistemas vivos.
Los nuevos módulos de 'Supply Chain AI' redactan sus propios informes de pronóstico y sugieren ajustes de producción basados en noticias globales.
Los antivirus tradicionales son obsoletos; solo una IA puede combatir a otra IA en la velocidad de milisegundos que requieren los ataques modernos.