Se ha demostrado que la integración de algoritmos de inteligencia artificial (IA) en los sistemas empresariales optimiza los procesos, reduce la demanda de recursos, ahorra costes y mejora la eficiencia. Teniendo en cuenta esto, es fácil entender por qué cada vez más organizaciones están tratando de aprovechar la IA en sus procesos de negocio, apoyándose y relacionándose con sus clientes, en sus aplicaciones empresariales e integrándola en sus ofertas comerciales. A pesar de ello, aún existen obstáculos para su adopción. En primer lugar, preocupa el coste y la complejidad de la implantación de la IA, en especial, la capacidad de cálculo necesaria y el tiempo que requiere. En segundo lugar, la desconfianza que los directivos siguen teniendo en la tecnología. La mayoría no están seguros de poder confiar en ella ni en la seguridad que la rodea. La gobernanza es un tema clave en casi todos los debates, tal y como debe ser si se quiere mitigar el riesgo asociado a las incógnitas que rodean a la IA. También preocupan las fuentes de los datos que se utilizan para construir sus modelos. ¿Son públicos o privados? ¿Son fiables? ¿Contienen sesgos? ¿Son inexactos o están mal etiquetados? Son muchos los factores que las organizaciones tienen en cuenta y deberán gestionar.
Probablemente que los líderes empresariales tengan estas reservas no sorprenda a nadie, ya que la evolución de la IA se ha acelerado enormemente en el último año. La introducción de tecnologías en torno a los grandes modelos lingüísticos y la IA generativa ha suscitado dudas sobre cómo debemos gestionar la IA en nuestras empresas, junto con las dudas sobre la gobernanza y la transparencia de los datos.
La IA generativa ha sido probablemente la palabra de moda de 2023; como resultado, todo el mundo está empezando a considerar los grandes modelos lingüísticos y a valorar lo que podrían significar para su organización. Por ello, la atención se ha desplazado a los modelos fundacionales, que ofrecen la oportunidad de entrenar la IA en un dominio o experiencia específicos, y que pueden contener una gobernanza integrada.
Esto puede volverse aún más complejo cuando empiezas a considerar todos los nuevos aspectos que están entrando en juego, lo cual es una gran preocupación para organizaciones como los proveedores de software independientes (ISV), las empresas y otras organizaciones que quieren aprovechar la tecnología de inteligencia artificial y gobernar todo el ciclo de vida de la IA. Los líderes empresariales quieren una IA responsable, transparente y explicable. Y para ello, necesitan tener la confianza de que pueden mitigar los riesgos percibidos asociados con la IA y monitorear los modelos para detectar errores, sesgos y desviaciones, que son algunas de las principales preocupaciones para muchas entidades actualmente.
Aumentando la complejidad
A medida que el mercado de la IA sigue evolucionando, es más fácil que las empresas se queden rezagadas. No hay duda de que desarrollar tu estrategia en torno a la IA es un proceso intrincado que afecta a tus productos comerciales, tus sistemas y tus procesos empresariales, pero comenzar ahora podría ahorrarle a tu organización una cantidad significativa de tiempo y dinero. Hacerlo bien desde el principio vale la pena porque esto te ayudará a reducir costes más adelante, asegurando tu tranquilidad. Aunque esto no siempre se puede lograr. Esto plantea una pregunta importante: ¿cómo diseñas hoy tu estrategia para la IA generativa enfocada a satisfacer las demandas y necesidades de tu negocio en el futuro?
Cuando hablo con proveedores de software independientes (ISV) que buscan la manera más rentable de incorporar o integrar la IA en sus ofertas, o de aprovechar la IA en la gestión de sus negocios, hablo, por supuesto, de la tecnología, de los retornos de inversión (ROI) a corto y largo plazo, y por supuesto de gobernanza y ética. La forma en que se construyen y entrenan los modelos necesita ser transparente. Un proveedor como IBM, que ofrece garantías, por ejemplo, y se enfoca en la importancia de la gobernanza, ayuda a las organizaciones a tener la confianza de que los productos diseñados con IA de forma nativa, desarrollados y llevados al mercado hoy serán adaptables y relevantes para el mañana.
Protección de la propiedad de los datos
Uno de los principios fundamentales de la IA debe ser asegurar que la propiedad de los datos esté claramente definida: los datos de los clientes deben seguir siendo propiedad del cliente. Por lo tanto, es esencial que sean anonimizados, no se reutilicen y se solo se usen según lo previsto en el contexto de ese modelo. Así que, si estás procesando registros de compra, por ejemplo, esos pedidos no se compartirán porque estarán protegidos por la seguridad integrada y la gobernanza de datos. Este es el enfoque que nos permite generar confianza.
Lo mejor que puede hacer un ISV que está considerando incorporar IA es estar seguro de que su aplicación esté construida con medidas de seguridad y gobernanza integradas y preparadas para las empresas a las que venden sus productos. Además, desde la perspectiva de las mejores prácticas, es importante analizar los casos de uso. Si eres un ISV y estás desarrollando una solución que se utiliza en un call center, por ejemplo, puedes desarrollar una IA que permita a un agente actuar dentro de un chatbot de IA conversacional; una solución que asista a tus agentes durante las interacciones con los clientes. De esta manera, no solo los agentes tendrán acceso a fuentes de datos y bases de conocimiento para ayudar a los clientes a resolver problemas, sino que los ahorros en productividad disminuirán el tiempo de llamada y de resolución, además de aumentar la eficiencia del call center, ahorrando así dinero a tus clientes. Cuando se trata de integrar la IA en tus soluciones, las opciones y oportunidades son casi infinitas. Es clave encontrar casos de uso y pequeñas victorias que te respalden mientras evolucionas y te adaptas para adoptar la IA en más y más aspectos de tus productos. Aquí es donde tus clientes verán valor y donde comenzarás a beneficiarte de tus inversiones.
También añadiría que una de las mejores prácticas que he observado, al trabajar con CTO y jefes de desarrollo dentro de algunos de los ISV con los que colaboramos, es proporcionar las mejores opciones tecnológicas para los desarrolladores. Ahora es bastante conocido que el acceso al talento técnico se considera una barrera para la adopción de la IA. Asociarse con un proveedor que brinde acceso a modelos de datos, LLM, modelos fundacionales y, lo que es más importante, herramientas que ayuden a los desarrolladores y científicos de datos a ajustar y entrenar modelos con precisión, ayudará a las organizaciones a demostrar la confianza de que están ofreciendo IA que es segura y responsable.
Disipando cualquier duda
En el centro del debate está la necesidad de conocimiento: las personas que integran y despliegan IA generativa necesitan saber cómo aprovechar la tecnología, dónde comenzar y cómo aprovechar sus capacidades. Esto reducirá las preocupaciones y ayudará a mitigar los riesgos.
Todo ello sin embargo, se trata de un viaje aún por recorrer. Al asegurarnos de que nos centramos en cómo integrar la IA en su aplicación empresarial y en la mitigación de riesgos, podemos ayudar a garantizar los mejores resultados posibles. Creo que hay una verdadera oportunidad para todos los que trabajamos en el sector tecnológico de unirnos para asegurar que las empresas y organizaciones que están considerando adoptar la IA puedan hacerlo de manera exitosa y construyendo confianza.
