Una entrevista imprescindible con un empleado de Accenture que explica los patrones actuales de uso de $MSFT Copilot, Claude y otros modelos de IA en el uso empresarial: 1. Trabajan principalmente con empresas grandes y medianas. Según él, en lo que respecta a $MSFT Copilot, todo el mundo tiene licencia donde sea que esté Microsoft. El 80% de sus clientes empiezan con $MSFT por la fontanería, la seguridad y el acceso a datos, ya que la integración es muy fluida, ya que ya usan $MSFT. Pero ahora estima que ALREDEDOR del 50% de los clientes están experimentando activamente con segundos proveedores. Aquí es donde entra en juego Anthropic, principalmente por razonamientos, la larga ventana de contexto y otras cosas. 2. Explicó que, aunque el 80% de sus clientes han adoptado estas soluciones, eso no significa que el mercado esté saturado, ya que está la cuestión del uso. 3. En su opinión, no estamos entrando en la fase en la que la gente busque que estos proveedores automatizen el flujo de trabajo. 4. Los principales problemas de $MSFT Copilot en cuanto a rendimiento frente a Claude son, en su opinión, las alucinaciones y peores razones. La ventana de contexto de Claude también importa mucho. 5. También están viendo que ChatGPT Enterprise y $GOOGL Gemini están entrando en debate, especialmente cuando se habla de flujos de trabajo agentes. Géminis es fuerte donde la gente usa $GOOGL Workspace o está en GCP. Cuando compara el rendimiento, piensa que $GOOGL Gemini es mejor que Copilot, pero no cree que sea mejor que Anthropic. $GOOGL con Géminis también es muy agresivo con los descuentos. 6. Según él, $GOOGL Gemini está cerrando muchos acuerdos con cargas de trabajo de IA agente cuando se acerquen las renovaciones de Copilot, y los clientes están viendo los retos a los que se han enfrentado. 7. En cuanto a los costes de cambio entre proveedores, el experto explica que cuando estábamos en la era de los chatbots, los costes de cambio eran pequeños, ya que podías cambiar entre chatbots en una semana. Pero ahora, al entrar en la era del flujo de trabajo agente, los costes de cambio son más altos y duran 1-2 trimestres. 8. También piensa que, a medida que se construyen más agentes, la pegajosidad de un proveedor aumenta y los costes de cambio podrían empezar a parecerse más a los del software tradicional, donde en algunos casos se tarda un año o más en cambiar. Cree que la pegajosidad seguirá creciendo, especialmente con cosas como el uso multimodal. 9. En su opinión, $MSFT está trabajando entre bastidores con muchos proveedores de ecosistemas para asegurarse de que su sistema sea más pegajoso, ya que muchos clientes prefieren mantenerse con modelos proporcionados por $MSFT en lugar de recurrir de forma independiente a Anthropic, OpenAI o $GOOGL. Encontrado en @AlphaSenseInc