IA Generativa: Escala tus proyectos de Inteligencia Artificial con éxito

Durante la última década, los datos han sido el gran resorte del mundo empresarial. ¿Tienes curiosidad por saber por qué tus clientes están insatisfechos? Mira los datos. ¿Te preguntas cuál debería ser tu próximo mercado? Los datos te lo dirán. ¿Quieres descubrir quiénes son tus empleados de mejor rendimiento? Ya sabes qué hacer.

Ahora, hay un nuevo jugador en el escenario que está dominando la conversación: la inteligencia artificial (IA). La IA generativa ha encendido la imaginación en todo el mundo. Como la primera aplicación ampliamente disponible que permite a cualquiera hablar con una IA sobre cualquier tema y obtener respuestas coherentes e incluso ingeniosas, la IA ha pasado de ser un concepto abstracto a una realidad cotidiana.

Pero, aunque la IA esté acaparando el discurso público, los datos (por supuesto) no van a desaparecer. Esto se debe a que el éxito de los proyectos de IA no es simplemente el resultado de algoritmos innovadores o modelos de aprendizaje automático; depende fundamentalmente de grandes cantidades de datos accesibles y fiables. La IA, el aprendizaje automático y los resultados analíticos son significativos sólo si los datos sobre los que operan son válidos y observables a lo largo de todo el ciclo de vida: datos de muestra para la exploración, datos de prueba y entrenamiento para la experimentación, y datos de producción para la evaluación.

Durante años, las empresas han estado utilizando la IA en áreas específicas de la organización, con grandes avances en:

• Mejorar la experiencia del cliente a través de chatbots y asistentes virtuales impulsados por el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que brindan un servicio al cliente instantáneo y personalizado las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Optimizar los procesos de la cadena de suministro prediciendo la demanda, optimizando las rutas de entrega e identificando posibles interrupciones.
• Identificar cuándo es probable que falle la maquinaria (mantenimiento predictivo) para llevar a cabo el mantenimiento antes de que ocurra una avería.
• Acelerar los procesos de investigación y desarrollo, reduciendo el tiempo de salida al mercado de productos y servicios.
• Detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y anticipar cambios en el mercado con algoritmos de aprendizaje automático que identifican patrones en datos históricos.

Sin embargo, el uso de la IA en la mayoría de las empresas está limitado a casos de uso muy específicos y departamentos aislados. Según estudios de Boston Consulting Group, solo el 11% de las empresas han logrado un valor significativo a partir de iniciativas de IA, y la mayoría no ha logrado escalar la IA más allá de los proyectos piloto.

A medida que las iniciativas de IA se vuelven más ambiciosas y se expanden a lo largo de las organizaciones, la demanda de datos conectados, de calidad y gobernados aumenta en paralelo. La integración moderna de datos es la columna vertebral crítica para escalar exitosamente la IA. Y con el 72% de los líderes empresariales de la Fortune 500 planeando incorporar IA generativa en los próximos tres años, es momento de hacer bien la integración de datos.  Este y otros aspectos clave son los que nos permitirán tener éxito con la IA, veámoslos:

 

IA Generativa. Del piloto al despliegue: Enfoque estratégico para CIOs

La adopción de la inteligencia artificial (IA) generativa ha evolucionado rápidamente, pasando de la etapa inicial de entusiasmo a una fase más pragmática y desafiante. Las empresas que buscan escalar sus iniciativas de IA generativa deben enfrentar varias realidades para transformar sus proyectos piloto en operaciones empresariales efectivas. Según McKinsey, solo el 11% de las empresas han logrado adoptar la IA generativa a gran escala. A continuación, citamos siete conceptos fundamentales que los CIOs deben considerar para superar esta brecha y maximizar el valor de la IA generativa en sus organizaciones.

 

1. Priorizar los problemas empresariales críticos

Para avanzar más allá de los proyectos piloto, es crucial eliminar el ruido y centrarse en la señal. Los CIOs deben ser honestos sobre los proyectos piloto que han tenido éxito y concentrar sus esfuerzos en resolver problemas empresariales importantes. Esto implica trabajar estrechamente con los líderes de unidades de negocio para establecer prioridades claras y direccionar recursos hacia las áreas de mayor impacto.

 

2. Integración eficaz de componentes tecnológicos

La verdadera clave para escalar la IA generativa radica en la integración efectiva de los componentes tecnológicos. No se trata solo de contar con modelos de lenguaje grandes (LLM), API y bases de datos, sino de orquestar estos elementos de manera segura y eficiente. La interoperabilidad es esencial para manejar flujos de trabajo complejos y asegurar que los diferentes sistemas puedan comunicarse y funcionar juntos sin problemas. Microsoft, por ejemplo, resuelve el problema de la integración de componentes tecnológicos mediante tecnologías como Azure Cognitive Services o Microsoft Graph.

 

3. Gestión de costes y optimización de recursos

El control de costes es fundamental para la viabilidad de los programas de IA generativa. La gestión del cambio y la ejecución de aplicaciones representan los mayores gastos en estos proyectos. Por lo tanto, es crucial usar herramientas y capacidades adecuadas para optimizar y reducir estos costos. Esto puede incluir el uso de servicios en la nube y la adopción de tecnologías que faciliten la escalabilidad sin incrementar exponencialmente los costos.

 

4. Simplificación de la infraestructura tecnológica

Evitar la proliferación incontrolada de herramientas e infraestructuras es esencial para mantener un enfoque manejable y eficiente. Las empresas deben seleccionar un conjunto reducido y efectivo de herramientas e infraestructuras que mejor sirvan a sus necesidades específicas. Aprovechar los servicios en la nube y las plataformas consolidadas puede ayudar a reducir la complejidad y mejorar la gestión de los recursos tecnológicos.

 

5. Equipos enfocados a generar Valor Empresarial

Para integrar la IA generativa en el negocio, es necesario ir más allá de la mera creación de modelos. Los equipos deben centrarse en generar valor tangible para la empresa. Esto requiere habilidades diversas y un enfoque colaborativo que incluya expertos en TI, riesgos y negocios. La integración exitosa de la IA generativa depende de la capacidad de estos equipos para trabajar juntos y alinear sus esfuerzos con los objetivos empresariales.

 

6. Inversión en datos adecuados y de calidad

Como ya hemos comentado, la gestión de datos es un aspecto crítico para la rápida escalabilidad de la IA generativa. No es necesario tener datos perfectos, pero sí los datos adecuados que aporten valor a las iniciativas. Invertir en la gestión y optimización de los datos más relevantes puede acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de IA generativa.

 

El 72% de los ejecutivos de tecnología dicen que, si sus empresas no logran alcanzar sus objetivos de IA, lo más probable es que la causa sea problemas con los datos.

- CIO Vision 2025: Bridging the Gap Between BI and AI, MIT Technology Review Insights

 

7. Reutilización de Código y Componentes

El código reutilizable puede acelerar significativamente el desarrollo de casos de uso de IA generativa. Al reutilizar código y componentes, las empresas pueden aumentar la velocidad de desarrollo entre un 30 y un 50 por ciento. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también facilita la implementación de soluciones consistentes y robustas. En el mercado existen numerosas opciones para ello, desde la plataforma de desarrollo colaborativo GitHub a entornos de desarrollo integrados (IDE) como Microsoft Visual Studio o Visual Studio Code. AzureDevOps y la Microsoft Power Platform permiten a los usuarios crear y compartir componentes reutilizables, como conectores personalizados y plantillas de flujos de trabajo de Power Automate.

 

Conclusión

La adopción efectiva de la IA generativa requiere un enfoque estratégico y disciplinado. Los CIOs deben centrarse en integrar, optimizar y gestionar de manera eficiente las tecnologías de IA generativa para transformar los proyectos piloto en capacidades escalables que generen valor real para la empresa. Los siete conceptos mencionados ofrecen una guía clara para superar los desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa. Con una planificación cuidadosa y un enfoque centrado en el valor, las organizaciones pueden transformar sus operaciones y alcanzar nuevos niveles de eficiencia y productividad.

 

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