El impulso de la inteligencia artificial generativa nos llevó al punto de inflexión de la IA

Antes de que la inteligencia artificial (IA) se lanzara a la popularidad mainstream debido a la accesibilidad de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), la integración de datos y la etapa relacionada con el Aprendizaje Automático eran una de las prioridades empresariales más de moda. En el pasado, las empresas y los consultores creaban proyectos de IA/ML de una sola vez para casos de uso específicos, pero la confianza en los resultados era limitada, y estos proyectos se mantuvieron casi exclusivamente entre los equipos de TI. Estos primeros casos de uso de IA requerían equipos de científicos de datos dedicados, demasiado tiempo y esfuerzo para producir resultados, carecían de transparencia y la mayoría de los proyectos no tuvieron éxito.

Desde entonces, a medida que los desarrolladores se volvieron más cómodos y confiados con la tecnología, la IA y el Aprendizaje Automático (AA) se utilizaron con más frecuencia, de nuevo, principalmente por los equipos de TI debido a la naturaleza compleja de la construcción de los modelos, la limpieza y la introducción de los datos y la prueba de resultados. Hoy en día, con la IAG siendo ineludible en entornos profesionales y personales de todo el mundo, la tecnología de IA se ha vuelto accesible para las masas. Ahora estamos en el punto de inflexión de la IA, pero ¿cómo llegamos aquí y por qué la IAG nos llevó a la adopción generalizada?

La verdad sobre la IA

Con “OpenAI” y “ChatGPT” convirtiéndose en nombres de hogar, las conversaciones sobre la IAG están en todas partes y a menudo son inevitables. Desde usos empresariales como chatbots, análisis de datos y resúmenes de informes hasta usos personales como la planificación de viajes y la creación de contenido, la IAG se está convirtiendo rápidamente en la tecnología más discutida en todo el mundo y su desarrollo rápido está superando lo que hemos visto con otras innovaciones tecnológicas.

Mientras que la mayoría de las personas conocen la IA, y algunas saben cómo funciona y se puede implementar, las organizaciones del sector público y privado todavía están atrapadas en el proceso de desbloquear todos los beneficios de la tecnología. Según los datos de Alphasense, el 40% de las llamadas de beneficios alabaron los beneficios y la emoción de la IA, pero solo 1 de cada 6 (16%) de las empresas del índice S&P 500 mencionaron la IA en los informes regulatorios trimestrales. Esto plantea la pregunta: ¿cuáles son los impactos financieros de la IA y cuántas empresas están realmente invertidas en su adopción?

En lugar de subirse al carro de la IA solo porque es una tendencia, las empresas necesitan pensar en el valor que la IA aportará internamente y a sus clientes y qué problemas puede resolver para los usuarios. Los proyectos de IA suelen ser caros, y si una empresa se lanza a utilizar la IA sin evaluar adecuadamente sus casos de uso y ROI, puede ser un desperdicio de tiempo y fondos. Las vistas previas privadas de los clientes proporcionan una forma controlada de confirmar la coincidencia del mercado del producto y validar el ROI asociado con los casos de uso específicos para validar la propuesta de valor de una solución de IA antes de lanzarla al mercado.

Lo que los proveedores necesitan saber antes de invertir en IA

¿Invertir en IA o no invertir en IA? Esta es una pregunta importante que los proveedores de software como servicio (SaaS) deben considerar antes de desarrollar soluciones de IA. Al sopesar sus opciones, tenga en cuenta el valor, la velocidad, la confianza y la escalabilidad.

Equilibre el valor con la velocidad. Es poco probable que sus clientes se impresionen solo con la mera mención de una solución de IA; en cambio, querrán un valor medible. Los equipos de productos de SaaS deben comenzar preguntando si hay una necesidad o problema de negocios real que deseen abordar para sus clientes, y si la IA es la solución adecuada. No intente adaptar un concepto de IA a una tecnología que no es compatible. Sin saber cómo la IA agregará valor a los usuarios finales, no hay garantía de que alguien pagará por esas capacidades.

Construya la confianza, luego escale. Se necesita mucha confianza para cambiar sistemas. Los proveedores deben priorizar la construcción de la confianza en sus soluciones de IA antes de escalarlas. La transparencia y la visibilidad en los modelos de datos y los resultados pueden resolver la fricción. Deje que los usuarios hagan clic en la fuente del modelo para que vean cómo se derivan las ideas de la solución. La mayoría de los proveedores reputados también pueden compartir las mejores prácticas para la adopción de IA para ayudar a aliviar los posibles puntos de dolor.

Obstáculos comunes para los proveedores de tecnología: Edición de IA

Para las organizaciones que están listas para embarcarse en el viaje de la IA, hay algunos obstáculos que evitar para asegurar el impacto óptimo. Evite el pensamiento grupal y no siga a la multitud sin saber hacia dónde se dirige. Tenga una estrategia clara para la adopción de IA para que pueda reflexionar sobre sus objetivos finales y confirmar que la estrategia se alinea con la misión y los valores del cliente de su organización.

Llevar un producto de IA al mercado no es una tarea fácil y los fracasos superan a los éxitos. Los riesgos de seguridad, económicos y de talento son numerosos.

Al considerar solo las preocupaciones de seguridad, los modelos de IA a menudo contienen materiales y datos sensibles, que las organizaciones de SaaS necesitan estar equipadas para gestionar. Las cosas a considerar incluyen:

• Manipulación de materiales sensibles: Compartir materiales sensibles con modelos de lenguaje grande de propósito general (LLM) crea el riesgo de que el modelo filtre involuntariamente materiales sensibles a otros usuarios. Las empresas deben establecer las mejores prácticas para los usuarios, tanto internos como externos, para proteger los materiales sensibles.
• Almacenamiento de datos y implicaciones de privacidad: Además de las preocupaciones de intercambio, almacenar materiales sensibles dentro de los sistemas de IA puede exponer los datos a posibles violaciones o acceso no autorizado. Los usuarios deben almacenar los datos en ubicaciones seguras con salvaguardias para proteger contra las violaciones de datos.
• Mitigación de la información inexacta: Los modelos de IA recopilan y sintetizan grandes cantidades de datos y la información inexacta se puede propagar fácilmente. La supervisión, la supervisión y la validación humana son necesarias para garantizar que se comparta información correcta y precisa. El pensamiento crítico y el análisis son fundamentales para evitar la desinformación.

Además de las implicaciones de seguridad, los programas de IA requieren recursos y presupuesto significativos. Considere la cantidad de energía y infraestructura necesarias para el desarrollo eficiente y efectivo de la IA. Es por eso que es fundamental tener una propuesta de valor clara para los clientes, de lo contrario, el tiempo y los recursos invertidos en el desarrollo del producto se desperdiciarán. Entienda si su organización tiene la base para comenzar con la IA y, si no, identifique el presupuesto necesario para ponerse al día.

Finalmente, los riesgos de talento y habilidad no deben ser ignorados. El desarrollo general de IA implica un grupo dedicado de científicos de datos, desarrolladores y ingenieros de datos, así como analistas de negocios y gestión de productos funcionales. Sin embargo, al trabajar con la IAG, las organizaciones necesitan una supervisión y cumplimiento adicionales de seguridad debido a los riesgos de seguridad mencionados anteriormente. Si la IA no es un objetivo empresarial a largo plazo, los costos de contratar y reciclar talento probablemente sean innecesariamente altos y no resultarán en un buen ROI.

Conclusión

La IA está aquí para quedarse. Pero, si no está pensando estratégicamente antes de unirse al impulso y financiar proyectos de IA, puede potencialmente hacer más daño que bien a su organización. Esta nueva era de IA apenas está comenzando, y muchos de los riesgos aún son desconocidos. Al evaluar el desarrollo de IA para su organización, obtenga una comprensión clara del valor de la IA para sus clientes internos y externos, construya la confianza en los modelos de IA y comprenda los riesgos.