El auge de la IA generativa y la necesidad de gobernanza
Es hora de que las empresas comiencen a considerar el desarrollo de un marco de gobernanza para sus aplicaciones generativas de inteligencia artificial'.
A medida que aumenta el número de modelos de lenguaje grandes, las empresas deben adoptar la gobernanza de IA.
📷 Cubos abstractos que representan modelos de IA
Con el crecimiento rápido y la diversificación de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en el mercado, ahora las empresas se ven obligadas a establecer un marco sólido de gobernanza para gestionar de manera efectiva sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA). A medida que más organizaciones integran LLM pagados y de código abierto de terceros, incluidos modelos populares como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Llama de Meta y herramientas de IA integradas como Salesforce Einstein GPT, se vuelve crucial equilibrar su uso con el desarrollo de modelos de IA propietarios. Esto implica aprovechar tanto los LLM de propósito general como los especializados para ejecutar varias aplicaciones de IA junto con procesos clave, políticas y reglas comerciales.
La realización de un enfoque integral también implica el manejo de datos estructurados y no estructurados, estos últimos se espera que se dupliquen a medida que las empresas adopten IA generativa para tener experiencias de conversación más ricas. Al incorporar bucles de retroalimentación y analizar la respuesta y el comportamiento del usuario, las empresas pueden ajustar sus sistemas de IA generativa, asegurando tanto la seguridad como la eficiencia.
La Necesidad de una Arquitectura de Aplicación de IA Generativa
Para gobernar el uso de herramientas de IA generativa y mejorar su eficacia, las organizaciones deben desarrollar una arquitectura de aplicación de IA generativa que permita un control sólido sobre las entradas de datos y garantice que las respuestas del sistema se ajusten a las reglas prescritas. Esta arquitectura actúa como el tejido conectivo, orquestando las solicitudes en salidas y administrando las puertas de entrada y salida.
Sin embargo, implementar la gobernanza de IA no está exento de complejidades, y las empresas pueden tener que tener paciencia antes de que aparezcan resultados tangibles. Según una predicción de Forrester, se espera que el impacto transformador de la IA generativa beneficie solo al 30% de las empresas de Asia-Pacífico en el próximo año. Se deben abordar los desafíos clave en torno a la gobernanza, calidad y infraestructura de los datos para desbloquear el potencial completo de la tecnología.
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El Camino hacia una Adopción Exitosa: Tapando las Brechas
Para superar los obstáculos asociados con la gobernanza de la IA generativa, los proveedores de servicios están invirtiendo en transformar sus modelos operativos y ofrecer nuevas y mejoradas ofertas de servicios. Esto incluye expandir asociaciones industriales, lanzar estudios de IA y plataformas de comparación de modelos, y promover la innovación de los modelos de precios y comerciales. En consecuencia, las empresas pueden esperar mejores modelos de precios que alineen los resultados con los costos, promoviendo estructuras de precios basadas en soluciones.
Exploración de Casos de Uso y Futuras Posibilidades
La IA generativa está lista para provocar un cambio significativo en diversas industrias, permitiendo avances notables en la productividad de los empleados, desarrollo y pruebas de software, y datos y análisis de autoservicio. Se considera la tormenta tecnológica más grande de las últimas cuatro décadas, después de desarrollos anteriores que revolucionaron el juego, como la computación en la nube, Internet móvil y las computadoras personales.
A medida que la IA generativa continúa evolucionando, se predice que los sitios web “estáticos” eventualmente se volverán obsoletos, reemplazados por sistemas dinámicos impulsados por IA generativa. Los sitios web se transformarán en plataformas receptivas que brinden respuestas personalizadas y continuamente actualizadas basadas en las consultas de los usuarios, revolucionando la forma en que se accede a la información y disminuyendo la importancia de la búsqueda convencional.
El Camino por Delante: Evaluando Opciones e Integraciones
Aunque estas transformaciones se irán desarrollando gradualmente, las empresas deben mantenerse proactivas al evaluar sus opciones y seleccionar los modelos de LLM más adecuados para sus resultados deseados. Además, a medida que el mercado de IA generativa se expanda, se espera que más empresas integren capacidades de IA generativa en sus aplicaciones de cliente existentes sin costo adicional.
Además, el verdadero valor de la IA generativa no reside únicamente en la capa de LLM en sí, sino en su integración exitosa en productos de software. Los proveedores de software deben aprovechar la oportunidad de integrar características de IA generativa en sus ofertas, fomentando un entorno en el que la IA generativa se convierta en una parte intrínseca de cómo trabajan los empleados. Al hacer que la tecnología sea más asequible y fácilmente disponible, las empresas pueden aprovechar al máximo su potencial.
📷 Forrester’s Predictions Briefing for 2024 📷
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