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La inteligencia artificial generativa nos ha llevado al punto de inflexión de la IA

14/01/2024

Previo a que la inteligencia artificial se estableciera como un fenómeno global por la comodidad que proporcionan las soluciones de IA generativa (GenAI), la sinergia entre la integración de datos y los avances en el aprendizaje automático eran considerados la vanguardia de las estrategias corporativas. En aquellos días, corporaciones y asesores desarrollaban proyectos personalizados de IA/ML para atender necesidades concretas de las empresas. Sin embargo, la confianza en los resultados era restringida y tales iniciativas se mantenían casi en exclusiva en los dominios de los departamentos de TI. Estos pioneros en aplicaciones de IA demandaban equipos robustos de científicos de datos, enormes inversiones de tiempo y esfuerzo para obtener algún resultado práctico, sufrían de falta de transparencia y, desafortunadamente, la mayor parte de estos proyectos no lograban sus objetivos.

Progresivamente, a medida que desarrolladores y técnicos acogían con mayor confianza y familiaridad la tecnología, la IA y el aprendizaje automático (ML) empezaron a utilizarse con más frecuencia, si bien en principio de manera predominante en equipos de TI, debido a la complejidad inherente en la construcción de modelos, el procesamiento y la introducción de datos y la verificación de resultados. En la actualidad, con la omnipresencia de la GenAI en ámbitos tanto profesionales como personales alrededor del planeta, la tecnología de IA ha democratizado su acceso. Nos encontramos ante un punto de inflexión decisivo en la historia de la IA, pero ¿cómo arribamos a este escenario y en qué manera la GenAI ha catalizado su masiva adopción?

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La cruda realidad de la IA

Con la creciente popularidad de «OpenAI» y «ChatGPT«, el parloteo en torno a la GenAI se ha vuelto ubicuo e ineludible. Desde aplicaciones comerciales como los chatbots, análisis de grandes volúmenes de datos y la síntesis de informes ejecutivos, hasta usos más personales como la planificación de itinerarios y la creación digital de materiales, la GenAI se está afianzando rápidamente como la tecnología más comentada globalmente. Su veloz progreso está rebasando las expectativas creadas por previas innovaciones tecnológicas.

Aunque la mayoría está ya familiarizada con el término IA y algunos comprenden su funcionamiento y posibles implementaciones, las organizaciones tanto públicas como privadas aún están en la carrera por capitalizar todos los beneficios potenciales de la tecnología. Según investigaciones de Alphasense, cerca del 40% de las discusiones en conferencias sobre resultados financieros destaca las ventajas y el entusiasmo generados por la IA. No obstante, apenas 1 de cada 6 (16%) empresas del S&P 500 hicieron mención de la IA en sus informes reguladores trimestrales. Esto nos lleva a preguntarnos: ¿cuál es el impacto económico real de la IA y cuántas compañías están verdaderamente comprometidas con incorporarla?

Abordar el fenómeno de la IA no debería ser una decisión basada meramente en su tendencia, las empresas necesitan considerar profundamente el valor que esta puede aportar internamente y a sus clientes, así como los problemas que puede llegar a solucionar para los usuarios. Los proyectos relacionados con la IA generalmente conllevan costos elevados; si una empresa decide emplear IA sin realizar un análisis adecuado sobre sus casos de uso y su retorno de la inversión potencial, puede resultar en una inversión ineficaz tanto en tiempo como en recursos económicos. Las pruebas privadas con clientes ofrecen un método controlado para verificar el encaje de un producto en el mercado y confirmar el retorno de la inversión asociado a casos de uso específico, así como para validar la propuesta de valor de una solución de IA antes de su lanzamiento generalizado.

Consejos para proveedores antes de invertir en IA

La disyuntiva de invertir o no en IA se presenta como una cuestión clave que los proveedores de servicios SaaS deben considerar antes de embarcarse en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial. Al ponderar sus opciones, es imprescindible tener en cuenta aspectos como el valor, la velocidad, la confianza y la posibilidad de escalabilidad.

Equilibrar valor con rapidez. El mero hecho de señalar que se cuenta con una solución de inteligencia artificial probablemente no bastará para impresionar a los clientes; ellos buscan un beneficio cuantificable. Los equipos de productos SaaS deberían comenzar por identificar si existe una necesidad o problema comercial real que desean abordar para sus usuarios y confirmar que la IA representa la solución óptima. No se trata de forzar la implementación de IA en una oferta tecnológica que no se ajusta. Sin un entendimiento claro de cómo la IA puede agregar valor a los usuarios finales, no habrá garantía alguna de que su implementación será remunerada.

Construir confianza y después escalar. La transición a nuevos sistemas exige una gran dosis de confianza. Antes de expandir sus soluciones de IA, los proveedores deben concentrarse en generar confianza en ellas. La transparencia y la visibilidad en los modelos de datos y sus resultados pueden ayudar a solventar muchas reticencias. Permita que los usuarios examinen la fuente del modelo para comprender cómo se derivan los conocimientos. Los proveedores más consolidados comparten también prácticas recomendadas para facilitar la adopción de IA, ayudando así a mitigar posibles dificultades.

Desafíos frecuentes para los proveedores de tecnología: edición AI

Para aquellas organizaciones listas para incursionar en el mundo de la IA, es crucial eludir ciertas barreras para asegurar un impacto beneficioso. Es primordial evitar el pensamiento de manada y no seguir ciegamente la corriente sin un destino claro en mente. Poseer una estrategia bien delineada para la adopción de la IA permite reflexionar acerca de las metas definitivas y confirmar que esta estrategia se alinea con la misión de su organización y los valores de sus consumidores.

Introducir al mercado un producto de IA no es algo que se tome a la ligera, y es un hecho que los fracasos superan a los éxitos. Los peligros relacionados con la seguridad, economía y talento son variados.

Si nos enfocamos solo en las preocupaciones de seguridad, encontramos que los modelos de IA frecuentemente contienen datos sensibles, y las compañías SaaS deben estar preparadas para su manejo adecuado. Algunos aspectos cruciales a considerar incluyen:

  • Manejo de información delicada: Al compartir datos sensibles con modelos de lenguaje de propósito general, existe el riesgo de que la información confidencial se exponga inadvertidamente a otros usuarios. Las empresas deben establecer prácticas óptimas para que tanto usuarios internos como externos salvaguarden la información delicada.
  • Almacenamiento de datos e implicaciones de privacidad: Más allá de los riesgos de compartir, el almacenaje de datos confidenciales en sistemas de IA puede abrir la puerta a brechas de seguridad o accesos no autorizados. Se debe garantizar almacenar la información en entornos protegidos con medidas estrictas para evitar violaciones de datos.
  • Reducción de información errónea: Los modelos de IA procesan y sintetizan cantidades masivas de data y es factible que se disemine información incorrecta. El seguimiento y validación por parte de humanos son esenciales para asegurar que la información que se comparte es precisa y veraz. Un pensamiento y análisis crítico es vital para evitar la propagación de desinformación.

Además de los desafíos de seguridad, los proyectos de IA requieren recursos y presupuestos significativos. Es indispensable considerar el volumen de energía e infraestructura necesaria para un desarrollo de la IA que sea tanto eficiente como efectivo. Por tanto, es crucial contar con una propuesta de valor clara y dirigida a los clientes; en su ausencia, el tiempo y los recursos dedicados al desarrollo del producto terminarían siendo derrochados. Evalúe si su organización posee los cimientos para emprender proyectos de IA y, si no es el caso, identifique los recursos necesarios para alcanzar el nivel deseado.

Por último, los desafíos en términos de talento y habilidad no deben ser menospreciados. El avance general de la IA implica la colaboración de un equipo dedicado de científicos de datos, desarrolladores e ingenieros de datos, además de analistas de negocios y personal de gestión de productos. No obstante, al trabajar con GenAI, se necesita una supervisión adicional en áreas de seguridad y compliance debido a los riesgos ya mencionados. Si la IA no es considerada una prioridad comercial a largo plazo, los costes asociados con la contratación y capacitación del talento podrían resultar desproporcionadamente altos y no justificar una inversión de retorno adecuado.

La IA ha venido para quedarse. No obstante, si no se adopta una visión estratégica antes de abrazar el impulso y financiar proyectos de IA, se corre el riesgo de causar más perjuicios que beneficios a su organización. Estamos presenciando los albores de una nueva era en la IA y muchos de sus riesgos aún son desconocidos. Mientras evalúe el desarrollo de la IA para su organización, adquiera una visión clara del valor que la IA puede representar para sus clientes, tanto internos como externos, construya una base de confianza sobre los modelos de IA y comprenda los riesgos implicados.

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