Los ingredientes para un futuro impulsado por Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) continúa avanzando. Con la era de la experimentación cada vez más en el pasado, la IA se ha abierto paso para convertirse en un negocio crítico para muchas organizaciones.

Hoy, la IA presenta una enorme oportunidad para convertir los datos en conocimientos y acciones, para ayudar a ampliar las capacidades humanas, disminuir los riesgos y aumentar el ROI con innovaciones revolucionarias. Es por eso, que la IA dejó de ser una opción para convertirse en un imperativo.

Pero el éxito no se mide solo en términos de velocidad porque con el uso de los modelos fundacionales, el tiempo que le toma a una empresa implementar sistemas impulsados por Inteligencia Artificial se reduce drásticamente. Se espera que las empresas que decidan adoptar IA tengan una inmensa ventaja si consideran tres ingredientes claves dentro de sus estrategias de IA:

El fundamento está en la confianza de los modelos de IA

Si su negocio proporciona productos o servicios esenciales a las personas o entrega información precisa rápidamente, diagnósticos o recomendaciones a escala, sus sistemas no pueden darse el lujo de trabajar sólo una parte del tiempo o contener errores. Si los datos son incorrectos, engañosos o sesgados, o si los modelos de IA no se pueden explicar o se crean sin tener en cuenta la sostenibilidad, el riesgo y el costo del daño a la reputación y las multas reglamentarias pueden ser altas.

Los modelos fundacionales deben ser explicables, justos, sólidos, transparentes y priorizar y proteger los derechos de privacidad y datos de los consumidores para generar confianza. La gestión del ciclo de vida de los datos y la IA desempeña un papel esencial para mejorar el acceso a los datos, aplicar la gobernanza, reducir los costos y obtener modelos de IA en producción que sean confiables y de calidad, más rápido.

La creación de un valor comercial único depende de los datos

Cuanto más ajustado y personalizado sea un modelo fundacional para las necesidades del negocio, más única será la creación de valor. Por lo tanto, es esencial tener la capacidad de ajustar y personalizar un modelo fundacional para una amplia gama de necesidades específicas de una organización. La IA es tan buena como los datos que se usaron para entrenarla y es fundamental contar con los conjuntos de datos correctos desde el principio. Pregúntese: ¿cuáles son sus datos más críticos y qué datos le pueden proporcionar la mejor ventaja competitiva a su organización?

Integrar IA en los procesos comerciales debe ser una capacidad

En la mayoría de las organizaciones, los datos están en todas partes y en promedio, usan hasta diez nubes. Las empresas quieren tener la capacidad de hacer uso de todos sus datos, dondequiera que residan. Para impulsar con éxito el valor comercial, la IA debe integrarse en los flujos de trabajo y sistemas existentes para automatizar procesos claves en áreas complejas como el servicio al cliente, la cadena de suministros y la ciberseguridad. Por ejemplo, un modelo fundacional basado en todos los datos de los clientes podría proporcionar un gran salto en la productividad y el ROI de una empresa, ya que se aplica cientos de veces.

Para que el desarrollo de la IA siga ‘cocinándose’ de manera ética, es importante recordar que se requiere más que solo tecnología. Si bien los datos gobernados y las tecnologías de IA son cruciales para obtener resultados confiables, también deben estar respaldados por un enfoque abierto, un ecosistema diverso y la responsabilidad de quienes toman decisiones en las empresas. La IA requiere de un trabajo en equipo y por eso, ante un futuro impulsado por IA tocando a nuestra puerta, debemos abogar por la transparencia, la confiabilidad y la explicabilidad de los sistemas

Con estos ingredientes en mente y buscando impulsar la nueva generación de modelos fundacionales para los negocios, IBM lanzó recientemente watsonx, una plataforma de desarrollo de IA con modelos fundacionales de código abierto, seleccionados y entrenados por IBM, con acceso a un almacén de datos para recopilar y limpiar los datos, y un kit de herramientas para gobernanza de la IA que proporcionarán a los negocios los flujos de trabajo de IA completos y continuos que harán que la IA sea más fácil de adaptar y escalar en las organizaciones.