Un estudio de la Universidad Tecnológica Estatal de Cherkasy, en Ucrania, comparó un algoritmo simple con el modelo estadístico ARIMA para predecir cuándo un usuario hará su próxima orden. En casos con pocos datos y patrones sencillos, el algoritmo simple fue tan preciso como el modelo de IA. Costó mucho menos: operó en nanosegundos, mientras ARIMA requirió microsegundos. Además, el modelo estadístico exigió más conocimientos para configurarlo y dependió de la cantidad y calidad de los datos.
La advertencia llega en el momento en que el mercado empuja en la dirección contraria. IBM promete que la IA generativa, combinada con IA tradicional, puede subir entre 10 % y 30 % el tiempo de actitividad del servicio de campo, reducir los fallos en serie hasta 50 % y recortar las multas regulat orias en 25 %. Las startups de gestión de fortunas compiten por un mercado de USD 20.000 millones, según adelantó una nota reciente. La presión por adoptar IA es real: casi la mitad de los directores de cadena de suministro encuestados por IBM dicen que ya incorporaron nuevas tecnologías.
