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Where AI actually paysDónde la IA sí paga · V7

40 slides · 26 min · 2026-08-07 language
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Where AI actually paysMade for Duvan S Castro, by Hanademi
  1. The right market is a costly, measurable workflow, not a large industry in the abstract.
  2. Up to 30% of generative AI projects could die after the pilot.
  3. Defensible advantage combines vertical specialization, operational integration, and evidence of incremental value.
Dónde la IA sí pagaMade for Duvan S Castro, by Hanademi
  1. El mercado correcto es un flujo de trabajo costoso y medible, no una industria grande en abstracto.
  2. Hasta 30% de los proyectos de IA generativa podían morir después del piloto.
  3. La ventaja defendible combina especialización vertical, integración operativa y evidencia de valor incremental.
Stopping fraud and meeting rules scores 9.2out of 10 as an AI startup opportunityMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: If you're pitching your startup, you need to stop saying "if we only get 1%." It's a bad argument and it'sdetracting from your case. There are three reasons. | Spencer Greene.UnitOpportunity score out of 10Capturing 1% of a US$2B vertical market yields US$20M a yearFraud and compliance9.2/10Clinical scribe in Spanish8.9/10Inventory agent8.6/10Industrial inspection8.4/10Predictive care8.1/10
The five recommended products score from 8.1 to 9.2 out of 10; capturing 1% of a US$2B vertical market would yield US$20M in annual revenue.
Frenar el fraude y cumplir normas obtiene 9,2 de 10como oportunidad para una startup de IAMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: If you're pitching your startup, you need to stop saying "if we only get 1%." It's a bad argument and it'sdetracting from your case. There are three reasons. | Spencer Greene.UnidadPuntuación de oportunidad sobre 10Capturar 1% de un mercado vertical de US$2.000 millones genera US$20M al añoFraude y cumplimiento9,2/10Escriba clínico en español8,9/10Agente de inventario8,6/10Inspección industrial8,4/10Cuidado predictivo8,1/10
Los cinco productos recomendados obtienen entre 8,1 y 9,2 sobre 10; capturar 1% de un mercado vertical de US$2.000 millones generaría US$20 millones de ingresos anuales.
Three terms to read the opportunityMade for Duvan S Castro, by HanademiSAMThe portion of the total market that a product can actually serve.SOMThe portion of the addressable market that a company can capture.Capacity frontierThe set of tasks a model can reliably solve.ORIONUPS system that optimizes delivery routes.
These terms separate a business opportunity from a big number. SAM speaks to the market that can be served. SOM asks how much can be captured, while the capacity frontier limits which tasks should be automated.
Tres términos para leer la oportunidadMade for Duvan S Castro, by HanademiSAMParte del mercado total que un producto realmente puede atender.SOMPorción del mercado atendible que una empresa puede capturar.Frontera de capacidadConjunto de tareas que un modelo puede resolver de forma confiable.ORIONSistema de UPS que optimiza rutas de reparto.
Estos términos separan una oportunidad comercial de una cifra grande. SAM habla del mercado que puede atenderse. SOM pregunta cuánto puede capturarse, mientras la frontera de capacidad limita qué tareas deben automatizarse.
GPT-4 lifted quality by more than 40% onsuitable tasksChanges against the control group in an experiment with 758 consultants.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AIon knowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.Unitpercentage change43%Maximum quality40%Minimum quality25.1%Greater speed12.2%More tasks
This experiment converts the promise of AI into measured results. Consultants completed more tasks, worked faster, and lifted quality by more than 40%. The opportunity lies in well-defined tasks, not universal copilots.
GPT-4 elevó más de 40% la calidad entareas adecuadasCambios frente al grupo de control en un experimento con 758 consultores.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AIon knowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.Unidadcambio porcentual43 %Calidad máxima40 %Calidad mínima25,1 %Mayor velocidad12,2 %Más tareas
Este experimento convierte la promesa de IA en resultados medidos. Los consultores hicieron más tareas, trabajaron más rápido y elevaron la calidad más de 40%. La oportunidad está en tareas bien definidas, no en copilotos universales.
AI assistants could enable 1.25x consulting,1.67x writing, and 2.26x coding outputMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI onknowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.; GPT-4 could be the great skill leveler for consultants, study shows.;Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.UnitPotential task capacity at constant working timePotential capacityBaseline 1.00xConsulting tasks1.25xProfessional writing1.67xProgramming task2.26x
Coding assistance produces the largest implied capacity expansion, while writing assistance converts a 40% time reduction into two-thirds more potential output.
Los asistentes de IA permitirían 1,25x consultoría,1,67x escritura y 2,26x programaciónMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI onknowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.; GPT-4 could be the great skill leveler for consultants, study shows.;Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.UnidadCapacidad potencial de tareas con tiempo laboral constanteCapacidad potencialBase 1,00xTareas de consultoría1,25xEscritura profesional1,67xTarea de programación2,26x
La asistencia de programación produce la mayor expansión implícita de capacidad, mientras que una reducción de 40% en escritura se convierte en dos tercios más de producción potencial.
Potential annual economic value reachesUS$4.4 trillionEstimated annual economic potential of generative AI, not projected software spending.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.; McKinsey &Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.UnitUSD annuallyLower estimate$2.6TMidpoint$3.5TUpper estimate$4.4T
McKinsey estimated economic potential of US$2.6–4.4 trillion per year. About 75% would concentrate in four functions. Reported organizational adoption reached 72% in 2024, though their historical comparisons shift in question and sample.
El valor económico potencial alcanzaUS$4,4 billones anualesPotencial económico anual estimado de IA generativa, no gasto previsto en software.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.; McKinsey &Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.UnidadUSD anualesEstimación inferior$2,6 BPunto medio$3,5 BEstimación superior$4,4 B
McKinsey estimó un potencial económico de US$2,6–4,4 billones por año. Cerca de 75% se concentraría en cuatro funciones. La adopción organizacional reportada llegó a 72% en 2024, aunque sus comparaciones históricas cambian de pregunta y muestra.
A pilot fails when data, controls, costs, oroutcomes don't add up.The 30% was a forecast for late 2025, not a definitive observed rate. The four factors arequalitative categories and are not ranked by weight.Sources: Gartner. (2024). Gartner predicts 30% of generative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.Bars indicate presence in Gartner's diagnosis, not frequency or relative importance.
Gartner forecast that at least 30% of generative AI projects would be abandoned after proof of concept. The diagnosis identified four failures: deficient data, insufficient controls, rising costs, and unclear value. The right market must solve all four before promising scale.
Un piloto fracasa cuando los datos,controles, costos o resultados no cierran.El 30% era un pronóstico para finales de 2025, no una tasa observada definitiva. Loscuatro factores son categorías cualitativas y no están ordenados por peso.Fuentes: Gartner. (2024). Gartner predicts 30% of generative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.Las barras indican presencia en el diagnóstico de Gartner, no frecuencia ni importancia relativa.
Gartner anticipó que al menos 30% de los proyectos de IA generativa serían abandonados después de la prueba de concepto. El diagnóstico señalaba cuatro fallas: datos deficientes, controles insuficientes, costos crecientes y valor poco claro. El mercado correcto debe resolver estas cuatro antes de prometer escala.
AI adoption ranges from 10% to 91% acrosscompanies and stagesFinancial respondents from NVIDIA and Brazilian companies by size; these are separate populations anddefinitions.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: NVIDIA. (2024). State of AI in financial services: 2024 trends.; Centro Regional de Estudos para oDesenvolvimento da Sociedade da Informação. (2024). Pesquisa TIC Empresas 2023.Each category retains its own population and definition.Unitpercentage of each population91%Finance: evaluates or uses43%Finance: uses generative38%Brazil: large companies10%Brazil: small companies
NVIDIA reported that 91% of its finance respondents evaluated or used AI, but only 43% reported using generative AI. In Brazil, adoption ranged from roughly 10% in small companies to 38% in large companies. The solvent buyer exists, though stage and size shape deployment.
La adopción de IA varía del 10% al 91%entre empresas y etapasEncuestados financieros de NVIDIA y empresas brasileñas por tamaño; son poblaciones y definicionesdistintas.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: NVIDIA. (2024). State of AI in financial services: 2024 trends.; Centro Regional de Estudos para oDesenvolvimento da Sociedade da Informação. (2024). Pesquisa TIC Empresas 2023.Cada categoría conserva su propia población y definición.Unidadporcentaje de cada población91 %Finanzas: evalúa o usa43 %Finanzas: usa generativa38 %Brasil: grandes10 %Brasil: pequeñas
NVIDIA reportó que 91% de sus encuestados financieros evaluaba o usaba IA, pero solo 43% declaró usar IA generativa. En Brasil, la adopción iba de cerca de 10% en pequeñas empresas a 38% en grandes. El comprador solvente existe, aunque la etapa y el tamaño condicionan el despliegue.
Card fraud reached US$33.830 billionEstimated global losses from card fraud, 2019 and 2023.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Nilson Report. (2024). Global card fraud losses.UnitUSD$33.8B2023$28.6B2019
Estimated losses grew from US$28.650 billion in 2019 to US$33.830 billion in 2023. That base allows demonstrating value through money avoided. However, the figure could not be verified against an active source during construction.
El fraude de tarjetas llegó a US$33.830millonesPérdidas mundiales estimadas por fraude de tarjetas, 2019 y 2023.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Nilson Report. (2024). Global card fraud losses.UnidadUSD$33,8 mil M2023$28,6 mil M2019
Las pérdidas estimadas crecieron de US$28.650 millones en 2019 a US$33.830 millones en 2023. Esa base permite demostrar valor con dinero evitado. Sin embargo, la cifra no pudo verificarse contra una fuente activa durante la construcción.
Payment risk is tangibleTwo payment cards are held near the keypad and card reader of a self-service terminal.Sources: Card fraud losses will increase over next decade | Payments Dive. paymentsdive.com.
A familiar card transaction turns fraud prevention into a concrete, repeatable problem for buyers with measurable losses.
El riesgo de pago es tangibleDos tarjetas de pago se sostienen junto al teclado y el lector de un terminal de autoservicio.Fuentes: Card fraud losses will increase over next decade | Payments Dive. paymentsdive.com.
Una transacción cotidiana con tarjeta convierte la prevención del fraude en un problema concreto y recurrente para compradores con pérdidas medibles.
Charging 0.5%-2% of card fraud losses couldgenerate US$169m-US$677m yearlyMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: Nilson Report. (2024). Global card fraud losses.; If you're pitching your startup, you need to stop saying"if we only get 1%." It's a bad argument and it's detracting from your case. There are three reasons. | SpencerGreene.UnitCounterfactual annual revenue linked to avoided-loss value0.5% outcome price$169m1% outcome price$338m2% outcome price$677m
A narrow outcome-linked product could support venture-scale revenue without claiming the entire fintech AI forecast, provided it proves incremental loss prevention.
Cobrar 0,5%-2% de pérdidas por fraude podríagenerar US$169-677 millones anualesMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Nilson Report. (2024). Global card fraud losses.; If you're pitching your startup, you need to stop saying"if we only get 1%." It's a bad argument and it's detracting from your case. There are three reasons. | SpencerGreene.UnidadIngresos anuales contrafactuales vinculados al valor de pérdidas evitadasPrecio por resultado de 0,5%US$169 MPrecio por resultado de 1%US$338 MPrecio por resultado de 2%US$677 M
Un producto específico ligado a resultados podría sostener ingresos de escala venture sin atribuirse todo el pronóstico de IA fintech, siempre que demuestre prevención incremental de pérdidas.
GPT-4 did not improve diagnosticreasoning in 50 physicians.The finding belongs to a specific trial and does not prove that all clinical AI assistance isineffective.Sources: Goh, E., et al. (2024). Large language model influence on diagnostic reasoning: A randomized clinical trial. JAMA Network Open, 7(10).
Model capability did not automatically translate to better clinical decisions. In this trial, providing access to GPT-4 produced no significant improvement among 50 physicians. Healthcare appears more mature for documentation and administration than for replacing clinical judgment.
GPT-4 no mejoró el razonamientodiagnóstico de 50 médicos.El hallazgo pertenece a un ensayo específico y no prueba que toda asistencia clínica conIA sea ineficaz.Fuentes: Goh, E., et al. (2024). Large language model influence on diagnostic reasoning: A randomized clinical trial. JAMA Network Open, 7(10).
La capacidad del modelo no se convirtió automáticamente en mejores decisiones clínicas. En este ensayo, dar acceso a GPT-4 no produjo una mejora significativa entre 50 médicos. Salud parece más madura para documentación y administración que para sustituir el juicio clínico.
Healthcare AI must fit the workflowA white-coated professional looks at digital panels while holding a tablet.Sources: AI in Healthcare: What You Need To Know. addisongroup.com.
The physician study makes workflow fit and measurable clinical benefit the threshold for healthcare AI.
La IA en salud debe encajar en elflujo de trabajoUna profesional con bata observa paneles digitales mientras sostiene una tableta.Fuentes: AI in Healthcare: What You Need To Know. addisongroup.com.
El estudio con médicos convierte el ajuste al flujo de trabajo y el beneficio clínico medible en el umbral para la IA en salud.
The older population will double by 2050Global population aged 60 and over, billions of people; 2030 and 2050 are projections.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Organización Mundial de la Salud. (2024). Envejecimiento y salud.Unitbillions of people012202020302050The older population would reach2.100 billion by 2050.1
The global population aged 60 and over was 1.000 billion in 2020. The WHO projects 1.400 billion in 2030 and 2.100 billion in 2050. The need for monitoring and coordination will keep growing, though the payer must be identified.
La población mayor se duplicará antes de2050Población mundial de 60 años o más, miles de millones de personas; 2030 y 2050 son proyecciones.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Organización Mundial de la Salud. (2024). Envejecimiento y salud.Unidadmiles de millones de personas012202020302050La población mayor alcanzaría2.100 millones en 2050.1
La población mundial de 60 años o más era de 1.000 millones en 2020. La OMS proyecta 1.400 millones en 2030 y 2.100 millones en 2050. La necesidad de monitoreo y coordinación seguirá creciendo, aunque el pagador debe identificarse.
Chile already has 14.6% of its populationaged 65 and overPeople aged 65 and over as a percentage of the population, 2000–2025.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World Bank OpenData.Unitpercentage of population0%10%20%30%2000200420082012201620202024BrazilChileColombiaJapanMexicoUnitedStatesChile reached 14.6% in 2025.Japan reached 30% in 2025.
Japan remains the outlier, with nearly 30% of its population over 65. Chile reached 14.6%, ahead of Brazil, Colombia, and Mexico. Latin America still has room to validate solutions before demand intensifies.
Chile ya tiene 14,6% de su población con 65años o másPersonas de 65 años o más como porcentaje de la población, 2000–2025.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World Bank OpenData.Unidadporcentaje de la población0 %10 %20 %30 %2000200420082012201620202024BrasilChileColombiaJapónMéxicoEstadosUnidosChile llegó a 14,6% en 2025.Japón alcanzó 30% en 2025.
Japón sigue siendo el extremo, con casi 30% de su población sobre 65 años. Chile llegó a 14,6%, por encima de Brasil, Colombia y México. América Latina todavía tiene espacio para validar soluciones antes de que la demanda sea más intensa.
Population changed -3% in Japan and +22%-37%across four Latin American countries, 2000-2025Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above, total [SP.POP.65UP.TO]. World Bank Open Data.; WorldBank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World Bank Open Data.UnitImplied total population index, 2000 equals 100Start index for every country: 100Japan97United States121Brazil122Chile128Mexico134Colombia137
LATAM combines a rapidly expanding older population with a still-growing total population, while Japan offers a mature reference market shaped by overall contraction.
La población cambió -3% en Japón y +22%-37% encuatro países latinoamericanos, 2000-2025Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above, total [SP.POP.65UP.TO]. World Bank Open Data.; WorldBank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World Bank Open Data.UnidadÍndice de población total implícita, 2000 igual a 100Índice inicial para todos los países: 100Japón97Estados Unidos121Brasil122Chile128México134Colombia137
LATAM combina una población mayor en rápida expansión con una población total que todavía crece, mientras Japón ofrece un mercado de referencia maduro marcado por la contracción general.
Brazil already has 24.4 million older adultsTotal population aged 65 or older, 2000–2025.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above, total [SP.POP.65UP.TO]. World Bank Open Data.Unitpeople020M40M60M2000200420082012201620202024BrazilChileColombiaJapanMexicoUnitedStatesBrazil reached 24.4 million in2025.
The proportion does not capture the full opportunity. Brazil already has 24.4 million people aged 65 or older, while Mexico exceeds 11.2 million. The region combines growing scale with still-undermet needs.
Brasil ya reúne 24,4 millones de personasmayoresPoblación total de 65 años o más, 2000–2025.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above, total [SP.POP.65UP.TO]. World Bank Open Data.Unidadpersonas020 M40 M60 M2000200420082012201620202024BrasilChileColombiaJapónMéxicoEstadosUnidosBrasil llegó a 24,4 millones en2025.
La proporción no cuenta toda la oportunidad. Brasil ya reúne 24,4 millones de personas de 65 años o más, mientras México supera 11,2 millones. La región combina escala creciente con necesidades todavía poco atendidas.
Aging shapes everyday needsTwo older adults walk together along an outdoor path.Sources: JMIR Aging - Artificial Intelligence–Powered Digital Health Platform and Wearable Devices Improve Outcomes for Older Adults in Assisted Living Communities: Pilot Intervention Study. aging.jmir.org.
The demographic curves matter because AgeTech must serve older adults in daily life, not an abstract population total.
El envejecimiento moldeanecesidades cotidianasDos adultos mayores caminan juntos por un sendero al aire libre.Fuentes: JMIR Aging - Artificial Intelligence–Powered Digital Health Platform and Wearable Devices Improve Outcomes for Older Adults in Assisted Living Communities: Pilot Intervention Study. aging.jmir.org.
Las curvas demográficas importan porque AgeTech debe servir a las personas mayores en su vida cotidiana, no a una cifra poblacional abstracta.
CarePredict attributes a 69% reduction infallsResults reported by the provider for its older adult care platform.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: CarePredict. (2023). Outcomes and return on investment in senior living.Unitpercentage reductionHospitalizations39%Falls69%Hospital stay67%
CarePredict reports reductions of 39% in hospitalizations, 69% in falls, and 67% in hospital stay duration. These are commercially compelling results. They are also figures attributed by the provider and require independent validation.
CarePredict atribuye una reducción de 69%en caídasResultados comunicados por el proveedor para su plataforma de cuidado de mayores.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: CarePredict. (2023). Outcomes and return on investment in senior living.Unidadreducción porcentualHospitalizaciones39 %Caídas69 %Estancia hospitalaria67 %
CarePredict comunica reducciones de 39% en hospitalizaciones, 69% en caídas y 67% en duración hospitalaria. Son resultados comercialmente poderosos. También son cifras atribuidas por el proveedor y requieren validación independiente.
Technology for older adults leads retail inmarket size under every scenarioSAM and SOM scenarios, billions USD; these are not verified market forecasts. Log scale: every gridline is×10.Made for Duvan S Castro, by HanademiEach point links the same scenario from both proprietary matrices.UnitUSD$100M$1B$10B$100BRetail02040AgeTech →Low SAMCentral SAMHigh SAMSOM at 0.5%SOM at 2%
Proprietary scenarios allocate more space to AgeTech than retail at each equivalent level. The relationship holds for both SAM and SOM. These figures serve to test sensitivity, not to replace commercial research.
La tecnología para adultos mayores lidera alcomercio minorista en tamaño de mercado bajo cadaescenarioEscenarios propios de SAM y SOM, miles de millones USD; no son pronósticos de mercado verificados.Escala logarítmica: cada línea es ×10.Made for Duvan S Castro, by HanademiCada punto une el mismo escenario de las 2 matrices propias.UnidadUSD$100 M$1 mil M$10 mil M$100 mil MRetail02040AgeTech →SAM bajoSAM centralSAM altoSOM al 0,5%SOM al 2%
Los escenarios propios asignan mayor espacio a AgeTech que a retail en cada nivel equivalente. La relación se mantiene tanto para SAM como para SOM. Estas cifras sirven para probar sensibilidad, no para reemplazar investigación comercial.
Retail AI's economic value is 8-39 timesits sellable software marketMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivityfrontier.; Free TAM SAM SOM Market Size Calculator · Olune.UnitAnnual economic value divided by addressable software marketConservative pairing8.0xMidpoint pairing15.8xExpansive pairing39.0x
The monetizable software market can remain a small fraction of the economic value created, so a startup should price against verified outcomes rather than cite the full value pool as TAM.
El valor de la IA minorista es 8-39 vecessu mercado de software vendibleMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivityfrontier.; Free TAM SAM SOM Market Size Calculator · Olune.UnidadValor económico anual dividido por mercado de software accesibleCombinación conservadora8,0xCombinación media15,8xCombinación expansiva39,0x
El mercado monetizable de software puede seguir siendo una fracción pequeña del valor económico creado, por lo que una startup debe fijar precios según resultados verificados y no presentar todo el valor potencial como TAM.
Corporate training leads the public sector inpotential market sizeProprietary SAM and SOM scenarios, billions USD; not verified forecasts. Log scale: every gridline is ×10.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Free TAM SAM SOM Market Size Calculator · Olune.; Free TAM SAM SOM Calculator · Kasspian.Each point links the same scenario from both proprietary matrices.UnitUSD$10M$100M$1B$10BLatin American public sector05101520Corporate training →SAM lowSAM midpointSAM highSOM at 0.5%SOM at 2%
Proprietary scenarios allocate a larger accessible market to corporate training. The public sector retains documentation need but faces slow procurement and autonomy constraints. Both matrices remain hypotheses requiring validation through sales.
La capacitación empresarial lidera al sector públicoen tamaño potencial de mercadoEscenarios propios de SAM y SOM, miles de millones USD; no son pronósticos verificados. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Free TAM SAM SOM Market Size Calculator · Olune.; Free TAM SAM SOM Calculator · Kasspian.Cada punto une el mismo escenario de 2 matrices propias.UnidadUSD$10 M$100 M$1 mil M$10 mil MSector público latinoamericano05101520Capacitación corporativa →SAM bajoSAM centralSAM altoSOM al 0,5%SOM al 2%
Los escenarios propios asignan un mercado accesible mayor a capacitación corporativa. El sector público conserva necesidad documental, pero enfrenta contratación lenta y límites de autonomía. Las dos matrices siguen siendo hipótesis que deben validarse con ventas.
Retail concentrates up to US$390 billion inpotential economic value.Estimated annual generative AI economic potential in retail, not software spending.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.UnitUSD annuallyLow estimate$240BMidpoint$315BHigh estimate$390B
McKinsey estimated US$240 billion-390 billion annual economic potential in retail. That figure does not represent software budget. The product must demonstrate what portion of margin, inventory, or service improved through AI.
Retail concentra hasta US$390.000millones de valor potencialPotencial económico anual estimado de IA generativa en retail, no gasto de software.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.UnidadUSD anualesEstimación inferior$240 mil MPunto medio$315 mil MEstimación superior$390 mil M
McKinsey estimó US$240.000–390.000 millones de potencial económico anual en retail. Esa cifra no representa presupuesto de software. El producto debe demostrar qué parte del margen, inventario o servicio mejoró por la IA.
Robots per 10,000 workers doubledworldwide in seven yearsIndustrial robots per 10,000 manufacturing workers, 2016 and 2023.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: International Federation of Robotics. (2024). World Robotics 2024: Industrial robots.Unitrobots per 10,000 workers20167420231622.2x
Global industrial robot density rose from 74 to 162 per 10,000 workers. That expands the physical base where inspection, maintenance, and optimization can integrate. The opportunity lies on existing assets, not just selling new machinery.
Los robots por cada 10.000 trabajadoresse duplicaron mundialmente en siete añosRobots industriales por cada 10.000 trabajadores manufactureros, 2016 y 2023.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: International Federation of Robotics. (2024). World Robotics 2024: Industrial robots.Unidadrobots por 10.000 trabajadores20167420231622,2x
La densidad mundial de robots industriales pasó de 74 a 162 por cada 10.000 trabajadores. Eso amplía la base física donde pueden integrarse inspección, mantenimiento y optimización. La oportunidad está sobre activos existentes, no solo en vender maquinaria nueva.
Robots perform physical workflowsA robotic gripper is positioned over product-filled containers beside industrial machinery.Sources: Global robot density hits 162 units, up 118% since 2016. robotics247.com.
Robot density matters commercially because deployed machines create demand for vision, monitoring, and optimization software.
Los robots ejecutan flujos físicosUna pinza robótica está situada sobre contenedores con productos junto a maquinaria industrial.Fuentes: Global robot density hits 162 units, up 118% since 2016. robotics247.com.
La densidad robótica importa comercialmente porque las máquinas desplegadas crean demanda de software de visión, monitoreo y optimización.
Smart factories improve production by up to20%Ranges cited by Deloitte as associated with production and labor productivity improvements.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Deloitte. (2022). The smart factory: Responsive, adaptive, connected manufacturing.Unitimprovement percentage20%Production maximum20%Productivity maximum10%Production minimum7%Productivity minimum
Deloitte associates smart factories with 10% to 20% improvements in production. Labor productivity would improve between 7% and 20%. The business case works only when those gains exceed hardware, integration, and operational errors.
Las fábricas inteligentes mejoran hasta 20%la producciónExtremos de los rangos aproximados asociados por Deloitte con producción y productividad laboral.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Deloitte. (2022). The smart factory: Responsive, adaptive, connected manufacturing.Unidadmejora porcentual20 %Producción máxima20 %Productividad máxima10 %Producción mínima7 %Productividad mínima
Deloitte asocia las fábricas inteligentes con mejoras de 10% a 20% en producción. La productividad laboral mejoraría entre 7% y 20%. El caso comercial solo funciona cuando esos beneficios superan hardware, integración y errores operativos.
Factory value depends on orchestrationOrange robotic arms are arranged beside machinery inside a factory.Sources: Survey: Firms see ‘smart’ manufacturing investments paying off in productivity, capacity gains | Smart Industry. smartindustry.com.
Rows of machines become an AI market when coordination raises output enough to cover integration and operating costs.
El valor industrial depende de la coordinaciónBrazos robóticos naranjas están dispuestos junto a maquinaria dentro de una fábrica.Fuentes: Survey: Firms see ‘smart’ manufacturing investments paying off in productivity, capacity gains | Smart Industry. smartindustry.com.
Las filas de máquinas se convierten en un mercado de IA cuando la coordinación eleva la producción lo suficiente para cubrir la integración y la operación.
The forecast health AI market grows to 9.7times its initial sizeGrowth implicit in commercial forecasts: health 2023–2030, manufacturing 2023–2028, and agriculture2022–2028.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trends analysis report.; MarketsandMarkets. (2023). Artificial intelligence inmanufacturing market by offering, technology, application and industry.; MarketsandMarkets. (2023). Artificial intelligence in agriculture market by technology, offering and…Calculation: projected value divided by initial value.Unitmultiple of initial valueHealth9.7Manufacturing6.5Agro2.8
Forecasts imply the AI health market would grow 9.7x. Manufacturing would reach 6.5x and agro 2.8x. These are attractive commercial ramps, but they do not substitute for contracts, margins, or evidence of return.
El mercado previsto de IA en salud crece a9,7 veces su tamaño inicialCrecimiento implícito en pronósticos comerciales: salud 2023–2030, manufactura 2023–2028 y agro2022–2028.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trends analysis report.; MarketsandMarkets. (2023). Artificial intelligence inmanufacturing market by offering, technology, application and industry.; MarketsandMarkets. (2023). Artificial intelligence in agriculture market by technology, offering and…Cálculo: valor proyectado dividido por valor inicial.Unidadmúltiplo del valor inicialSalud9,7Manufactura6,5Agro2,8
Los pronósticos implican que el mercado de IA en salud crecería 9,7 veces. Manufactura alcanzaría 6,5 veces y agro 2,8 veces. Son rampas comerciales llamativas, pero no sustituyen contratos, márgenes ni evidencia de retorno.
Manufacturing AI is forecast to grow 45% yearlyversus 38% in healthcare and 19% in agricultureCalculate CAGR from each forecast's starting value, ending value, and stated interval.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trendsanalysis report.; Why AI is Set to Transform Global Healthcare by 2030.; MarketsandMarkets. (2023). Artificialintelligence in manufacturing market by offering, technology, application and industry.UnitImplied compound annual market growthManufacturing AI, 2023-202845.4Healthcare AI, 2023-203038.4Agricultural AI, 2022-202818.5
Manufacturing and healthcare forecasts require sustained growth near or above 40% per year, while agriculture's smaller forecast expands at less than half that pace.
La IA manufacturera crecería 45% anualfrente a 38% en salud y 19% en agriculturaCalcular la tasa anual compuesta con el valor inicial, el valor final y el intervalo indicado en cada pronóstico.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trends analysisreport.; Why AI is Set to Transform Global Healthcare by 2030.; MarketsandMarkets. (2023). Artificialintelligence in manufacturing market by offering, technology, application and industry.UnidadCrecimiento anual compuesto implícito del mercadoIA manufacturera, 2023-202845,4IA en salud, 2023-203038,4IA agrícola, 2022-202818,5
Los pronósticos de manufactura y salud requieren un crecimiento sostenido cercano o superior a 40% anual, mientras que el mercado agrícola se expande a menos de la mitad de ese ritmo.
Better forecasts can reduce lost sales by upto 65%Estimated reductions in errors, inventory, and lost sales from stockouts.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: McKinsey & Company. (2017). Supply Chain 4.0 in consumer goods.Unitpercentage reduction65%Lost sales50%Maximum error50%Maximum inventory20%Minimum error20%Minimum inventory
Better forecasts can reduce errors and inventory by 20% to 50%. Lost sales from unavailability could fall as much as 65%. This is a recurring flow where financial outcome can be measured directly.
Mejores pronósticos pueden recortar 65%las ventas perdidasReducciones estimadas en errores, inventario y ventas perdidas por falta de producto.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: McKinsey & Company. (2017). Supply Chain 4.0 in consumer goods.Unidadreducción porcentual65 %Ventas perdidas50 %Error máximo50 %Inventario máximo20 %Error mínimo20 %Inventario mínimo
Mejores pronósticos pueden reducir entre 20% y 50% los errores y el inventario. Las ventas perdidas por indisponibilidad podrían caer hasta 65%. Es un flujo frecuente donde el resultado económico puede medirse directamente.
UPS attributes up to US$400 millionannually to better routes.These figures are attributed by UPS and are not presented as a universal result for otherlogistics networks.Sources: UPS. (2023). ORION: The algorithm proving that left is not right.
ORION connects an algorithmic recommendation to avoided physical costs. UPS attributes to the system 100 million avoided miles and 10 million avoided gallons. Reported annual savings reach US$300-400 million.
UPS atribuye hasta US$400 millonesanuales a mejores rutas.Las cifras son atribuidas por UPS y no se presentan como un resultado universal paraotras redes logísticas.Fuentes: UPS. (2023). ORION: The algorithm proving that left is not right.
ORION conecta una recomendación algorítmica con costos físicos evitados. UPS atribuye al sistema 100 millones de millas y 10 millones de galones evitados. El ahorro anual comunicado alcanza US$300–400 millones.
UPS savings imply US$3-US$4 per avoidedmile and US$30-US$40 per gallon of fuelMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: UPS. (2023). ORION: The algorithm proving that left is not right.; UPS Routing System to Save 10MGallons of Fuel Annually - Environment+Energy Leader.UnitImplied savings intensity from UPS totalsAnnual savings case$300m$350m$400mPer avoided mile$3.00$3.50$4.00Per avoided gallon$30$35$40
The reported benefit cannot be explained by fuel alone: savings per gallon are much larger than fuel cost, indicating that routing value also includes labor, vehicle, and operating effects.
Los ahorros de UPS implican US$3-US$4 por millaevitada y US$30-US$40 por galón de combustibleMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: UPS. (2023). ORION: The algorithm proving that left is not right.; UPS Routing System to Save 10MGallons of Fuel Annually - Environment+Energy Leader.UnidadIntensidad de ahorro implícita a partir de los totales de UPSCaso de ahorro anualUS$300 MUS$350 MUS$400 MPor milla evitadaUS$3,00US$3,50US$4,00Por galón evitadoUS$30US$35US$40
El beneficio reportado no puede explicarse solo por combustible: el ahorro por galón supera ampliamente su costo, lo que indica que el valor del ruteo también incluye efectos laborales, vehiculares y operativos.
GitHub Copilot reducedprogramming time by 55.8%.This result corresponds to a specific experimental task and does not guarantee the sameeffect across all teams or repositories.Sources: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.
In an experiment with 95 developers, Copilot reduced the time required for a task by approximately 55.8%. This is a concrete improvement within a measurable digital workflow. Commercial opportunity grows when the buyer can verify that saving.
GitHub Copilot redujo 55,8% eltiempo de programación.El resultado corresponde a una tarea experimental específica y no garantiza el mismoefecto en todos los equipos o repositorios.Fuentes: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.
En un experimento con 95 desarrolladores, Copilot redujo aproximadamente 55,8% el tiempo requerido para una tarea. Es una mejora concreta dentro de un flujo digital medible. La oportunidad comercial crece cuando el comprador puede verificar ese ahorro.
60% of workers would need trainingWorld Economic Forum labor outlook for 2023-2027.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023.UnitpercentageSkills disrupted44%Requires training60%Prioritize analysis72%
The World Economic Forum estimated that 44% of skills would change between 2023 and 2027. It also calculated that 60% of workers would need training. The attractive market measures downstream performance, not volume of content generated.
60% de los trabajadores necesitaríacapacitaciónPerspectivas laborales del Foro Económico Mundial para 2023–2027.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023.UnidadporcentajeHabilidades alteradas44 %Requiere capacitación60 %Prioriza análisis72 %
El Foro Económico Mundial estimó que 44% de las habilidades cambiarían entre 2023 y 2027. También calculó que 60% de los trabajadores necesitaría capacitación. El mercado atractivo mide desempeño posterior, no volumen de contenido generado.
Writing improved in a 453-professionalexperimentWriting results with ChatGPT and sample sizes from 3 experiments on professional work.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence.Science.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School.; Peng, S.,Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.UnitResults and participantsEffect on writing40%18%Less timeHigher qualityExperiment size75845395ConsultingWritingProgramming
In the writing experiment, ChatGPT cut time by 40% and raised quality by 18%. The study included 453 professionals, versus 758 participants in consulting and 95 in programming. Results favor tools tied to concrete, measurable tasks.
La escritura mejoró en un experimento de453 profesionalesResultados de escritura con ChatGPT y tamaños de 3 experimentos sobre trabajo profesional.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence.Science.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School.; Peng, S.,Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.Unidadresultados y participantesEfecto en escritura40 %18 %Menor tiempoMayor calidadTamaño de los experimentos75845395ConsultoríaEscrituraProgramación
En el experimento de escritura, ChatGPT redujo 40% el tiempo y elevó 18% la calidad. El estudio incluyó 453 profesionales, frente a 758 participantes en consultoría y 95 en programación. Los resultados favorecen herramientas ligadas a tareas concretas y medibles.
In agriculture, ROI must be expressed peracre and per input avoided.The figure is attributed by John Deere and may vary by crop, weed, equipment, andoperating conditions.Sources: John Deere. (2024). See & Spray technology delivers targeted weed control and input savings.
John Deere reported an average 59% reduction in applied herbicide. Measurement covered more than 1 million acres during 2024. The business case is concrete because it connects computer vision to inputs avoided.
En agro, el ROI debe expresarse por acrey por insumo evitado.La cifra es atribuida por John Deere y puede variar por cultivo, maleza, equipo ycondiciones de operación.Fuentes: John Deere. (2024). See & Spray technology delivers targeted weed control and input savings.
John Deere informó una reducción media de 59% en herbicida aplicado. La medición cubrió más de 1 millón de acres durante 2024. La propuesta comercial es concreta porque conecta visión computacional con insumos evitados.
Chile scored 73.07 points for itspreparedness to use AIApproximate scores from the Latin American AI Intelligence Index 2024.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Comisión Económica para América Latina y el Caribe, & Centro Nacional de Inteligencia Artificial. (2024). ÍndiceLatinoamericano de Inteligencia Artificial 2024.UnitILIA points73.1Chile69.3Brazil65.0Uruguay
ILIA 2024 ranked Chile, Brazil, and Uruguay as regional leaders. Chile scored approximately 73.07 points. Readiness helps validate talent, infrastructure, and adoption, but it does not determine which vertical problem deserves a company.
Chile obtuvo 73,07 puntos por supreparación para usar IAPuntuaciones aproximadas del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Comisión Económica para América Latina y el Caribe, & Centro Nacional de Inteligencia Artificial. (2024). ÍndiceLatinoamericano de Inteligencia Artificial 2024.Unidadpuntos ILIA73,1Chile69,3Brasil65,0Uruguay
ILIA 2024 ubicó a Chile, Brasil y Uruguay como líderes regionales. Chile obtuvo aproximadamente 73,07 puntos. La preparación ayuda a validar talento, infraestructura y adopción, pero no decide qué problema vertical merece una empresa.
Capturing 1% of a vertical market wouldyield US$20 millionArithmetic scenario based on a US$2 billion vertical SAM.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: If you're pitching your startup, you need to stop saying "if we only get 1%." It's a bad argument and it's detracting from yourcase. There are three reasons. | Spencer Greene.Revenue = US$2 billion SAM × percentage captured.UnitUSD annually0,5%$10M1%$20M1,5%$30M2%$40M
The math is straightforward: 1% of US$2 billion equals US$20 million. The challenge is proving that 1% can be captured. The plan must start with buyers, pricing, sales cycles, and accessible contracts.
Capturar 1% de un mercado verticalproduciría US$20 millonesEscenario aritmético sobre un SAM vertical de US$2.000 millones.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: If you're pitching your startup, you need to stop saying "if we only get 1%." It's a bad argument and it's detracting from yourcase. There are three reasons. | Spencer Greene.Ingresos = US$2.000 millones de SAM × porcentaje capturado.UnidadUSD anuales0,5%$10 M1%$20 M1,5%$30 M2%$40 M
La aritmética es simple: 1% de US$2.000 millones equivale a US$20 millones. El problema es demostrar que ese 1% puede ganarse. El plan debe partir de compradores, precios, ciclos de venta y contratos accesibles.
Fraud prevention scores 9.2 out of 10 as anAI startup opportunityInternal scoring of pain, budget, adoption, ROI, competition, and regional fit.Made for Duvan S Castro, by HanademiUnitpoints out of 108.08.59.09.59.2Fraud andcompliance8.9Clinicaldocumentation8.6Inventory andpromotions8.4Maintenance andinspection8.1Remote careInternal priority threshold
Our matrix prioritizes fraud, clinical documentation, inventory, inspection, and remote care. All exceed 8.1 out of 10. The ranking is a decision hypothesis and must be updated with interviews, paid pilots, and integration costs.
Prevenir fraude obtiene 9,2 de 10 comooportunidad para una startup de IAPuntuación interna de dolor, presupuesto, adopción, ROI, competencia y encaje regional.Made for Duvan S Castro, by HanademiUnidadpuntos sobre 108,08,59,09,59,2Fraude ycumplimiento8,9Documentaciónclínica8,6Inventario ypromociones8,4Mantenimiento einspección8,1Cuidado remotoUmbral interno de prioridad
La matriz propia prioriza fraude, documentación clínica, inventario, inspección y cuidado remoto. Todas superan 8,1 sobre 10. El ranking es una hipótesis de decisión y debe actualizarse con entrevistas, pilotos pagados y costos de integración.
Commercial forecasts put health at US$188billionProjected sizes for 2030 of AI in health, supply chain, and fintech, with different commercial definitions.Made for Duvan S Castro, by HanademiSources: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trends analysis report.; Grand View Research.(2024). Artificial intelligence in supply chain market size report.; Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in fintech market size,share and trends analysis report.UnitUSDHealth$188BSupply chain$51BFintech$50.4B
Commercial forecasts place health well above supply chain and fintech by 2030. However, all three figures rest on different market definitions. Useful SAM must be built from buyers, accessible contracts, and real pricing.
Pronósticos comerciales ponen salud enUS$188.000 millonesTamaños proyectados para 2030 de IA en salud, supply chain y fintech, con definiciones comercialesdistintas.Made for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in healthcare market size, share and trends analysis report.; Grand View Research.(2024). Artificial intelligence in supply chain market size report.; Grand View Research. (2024). Artificial intelligence in fintech market size,share and trends analysis report.UnidadUSDSalud$188 mil MCadena de suministro$51 mil MFintech$50,4 mil M
Los pronósticos comerciales sitúan salud muy por encima de supply chain y fintech en 2030. Sin embargo, las tres cifras dependen de definiciones de mercado distintas. El SAM útil debe construirse desde compradores, contratos accesibles y precios reales.
In summaryMade for Duvan S Castro, by HanademiSources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.; UPS. (2023).ORION: The algorithm proving that left is not right.; McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.; McKinsey & Company. (2017). Supply Chain 4.0 inconsumer goods.; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Goh, E., et al. (2024). Large language model influence on…En un experimento con 758 consultores, GPT-4 permitió completar 12,2% más tareas, trabajar 25,1% más rápido y elevar calidad más de 40%.UPS atribuye a ORION 100 millones de millas y 10 millones de galones evitados, además de US$300–400 millones de ahorro anual.McKinsey estimó que la IA generativa podría aportar US$2,6–4,4 billones anuales, con aproximadamente 75% concentrado en cuatro funciones.McKinsey estimó que mejores pronósticos pueden reducir errores 20%–50%, inventario 20%–50% y ventas perdidas por indisponibilidad hasta 65%.En un experimento con 95 desarrolladores, GitHub Copilot redujo aproximadamente 55,8% el tiempo necesario paracompletar una tarea de programación.En un ensayo con 50 médicos, ofrecer GPT-4 no mejoró significativamente el razonamiento diagnóstico, aunque el modelosolo obtuvo aproximadamente 92%.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Duvan S Castro, by HanademiFuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. Harvard Business School.; UPS. (2023).ORION: The algorithm proving that left is not right.; McKinsey Global Institute. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.; McKinsey & Company. (2017). Supply Chain 4.0 inconsumer goods.; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Goh, E., et al. (2024). Large language model influence on…En un experimento con 758 consultores, GPT-4 permitió completar 12,2% más tareas, trabajar 25,1% más rápido y elevar calidad más de 40%.UPS atribuye a ORION 100 millones de millas y 10 millones de galones evitados, además de US$300–400 millones de ahorro anual.McKinsey estimó que la IA generativa podría aportar US$2,6–4,4 billones anuales, con aproximadamente 75% concentrado en cuatro funciones.McKinsey estimó que mejores pronósticos pueden reducir errores 20%–50%, inventario 20%–50% y ventas perdidas por indisponibilidad hasta 65%.En un experimento con 95 desarrolladores, GitHub Copilot redujo aproximadamente 55,8% el tiempo necesario paracompletar una tarea de programación.En un ensayo con 50 médicos, ofrecer GPT-4 no mejoró significativamente el razonamiento diagnóstico, aunque el modelosolo obtuvo aproximadamente 92%.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

The best opportunity lies not in selling generic AI, but in solving frequent, costly, and measurable workflows. Evidence favors professional services, supply chain, documentation, fraud, and vertical automation with clear buyers.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La mejor oportunidad no está en vender IA genérica, sino en resolver flujos frecuentes, costosos y medibles. La evidencia favorece operaciones profesionales, cadena de suministro, documentación, fraude y automatización vertical con compradores claros.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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