Impulse su negocio con (Gen)AI

Adoptar el cambio de paradigma en las empresas con la IA de nueva generación

Si paramos a alguien por la calle y le preguntamos desde cuándo está de moda la inteligencia artificial (IA), es posible que nos diga que es algo que ha surgido sobre todo en los últimos años. Pero la IA existe desde hace mucho tiempo, ya que el término se acuñó por primera vez en 1955.

Sin embargo, la IA generativa es una bestia diferente, responsable en gran medida de que el tema de la IA esté en boca de todos, tanto de los consumidores como de las empresas. Se considera que 2023 será el año de la irrupción de la IA generativa, y vaya si lo ha sido, ya que se espera que alcance un volumen de mercado de 207.000 millones de dólares en 2030se abre en una pestaña nueva.

Así pues, ¿cómo ha llegado la IA generativa tan pronto a la palestra y cómo pueden las empresas aprovechar las numerosas oportunidades que ofrece y evitar sus posibles escollos?

Lea nuestra entrevista con nuestro Director de Producto Octavian Tanase: Un nuevo enfoque de la IA empresarial

La (r)evolución de la IA gen

No creo que muchos estén en desacuerdo con que el reciente y exponencial auge de ChatGPT ha generado una explosión de conversaciones sobre el tema de la IA gen en todo el mundo. Al ofrecer una interfaz muy sencilla y de lenguaje natural, el poder de la IA se expuso a través de un servicio popular y fácil de usar que ha entusiasmado y asombrado a un enorme abanico de usuarios, desde niños hasta sus abuelos. Como resultado de este fenómeno mundial, la base de usuarios de ChatGPT creció hasta los 100 millones de usuarios en menos de dos meses, una hazaña que, por ejemplo, el gigante del streaming Netflix tardó diez años en conseguir, y que rápidamente consolidó a ChatGPT como la aplicación de más rápido crecimiento.

Pero no sólo los consumidores tomaron nota. También las empresas se fijaron cada vez más en el poder de la IA generativa, y no pasó mucho tiempo antes de que empresas como McKinsey pronosticaran que se invertirían billones de dólares en la economía mundial para contribuir al desarrollo de la IA.

No obstante, es importante señalar que este cambio no se ha producido de la noche a la mañana. Todo esto ha sido posible gracias a la enorme capacidad de cálculo de que disponemos hoy en día y a la potente arquitectura de los transformadores, como los grandes modelos lingüísticos (LLM) de ChatGPT, que permiten la atención al cliente, el diálogo conversacional, la traducción y el resumen, y la creación de contenidos, código y casos de prueba.

Y todo se debe a los datos. Mientras que antes los datos limitados hacían que los modelos estuvieran a menudo sobrealimentados, el excedente de datos de que disponemos hoy en día ha permitido el rápido desarrollo de nuevos modelos. Gracias a los datos, ahora vivimos en una era en la que la democratización de la IA de género significa el desencadenamiento constante de nuevas posibilidades.

Comprender el poder del cambio de paradigma para la empresa

Ahora que sabemos más sobre la IA generativa, ¿cómo pueden aprovecharla las empresas? Es una pregunta que nos hacemos a menudo en el sector y que yo intento resolver cada día en mi puesto de vicepresidente senior y director de ingeniería de Hitachi Vantara.

Una cosa es que la IA gen se utilice para escribir un poema de San Valentín o los fundamentos de una redacción para los deberes, pero utilizar la IA gen en un entorno empresarial, a menudo para aplicaciones de misión crítica, es algo totalmente distinto. Aquí no hay margen para la alucinación (resultados incorrectos o engañosos generados por modelos de IA): las empresas que utilizan la IA gen requieren una precisión del 100%. Otros requisitos clave para el éxito de la adopción son la explicabilidad, la trazabilidad, la observabilidad y muchos más, y todo ello debe aplicarse de forma rentable y socialmente responsable.

Datos en todas partes, inteligencia artificial en todas partes

Entremos en las consideraciones específicas a las que se enfrentan las empresas en su viaje hacia la IA genérica.

Al poder residir los datos en cualquier lugar, los riesgos asociados son inevitablemente mayores, lo que significa que la mayoría de las empresas necesitan ayuda para acceder a sus datos de forma segura. Muchas recurren cada vez más a la nube híbrida, pero también buscan una experiencia que permita lo mejor de ambos mundos de almacenamiento de datos: la facilidad de uso de la nube y el bajo coste de las instalaciones locales.

También es necesario poder acceder a sus datos de forma proactiva y no reactiva. En un mundo en el que aumentan los ciberataques y los problemas de protección de datos, no basta con esperar a que surjan problemas: las empresas deben ser capaces de supervisar constantemente su sistema para actuar ante posibles problemas antes de que se produzcan.

En este viaje, las empresas pueden preguntarse si utilizar un modelo grande que lo abarque todo o aplicar numerosos modelos más pequeños. En este caso, la mejor solución es afinar los modelos grandes para una prueba específica, de modo que puedan delegar en los más pequeños, en lugar de verse obligados a producir una alucinación. Esto permite obtener resultados más precisos y rentables, pero, por debajo de todo esto, se necesita una plataforma de datos de alto rendimiento que pueda alimentar las GPU a gran velocidad para permitir su utilización.

Aquí hay varias opciones, incluidas las soluciones listas para usar sobre las que crear sus propias aplicaciones de IA genérica, o el uso de plataformas para desarrollar copilotos o acompañantes de IA genérica. Hay muchos enfoques disponibles, pero garantizar que la arquitectura permita el rendimiento y la resistencia a escala debe ser siempre una prioridad.

Facilitar el acceso a los datos y la inteligencia para la IA gen

Aunque técnicamente la IA no es nada nuevo, la IA generativa es otro cantar. Se trata de un campo mucho más nuevo, que aún estamos empezando a comprender. Como tal, hay muchas incógnitas y el uso de la IA generativa para aplicaciones de misión crítica conlleva un alto elemento de riesgo; pero, por otro lado, las empresas que no se lancen al viaje de la IA generativa se enfrentan a quedarse atrás.

Es una línea muy fina, y el primer paso para las empresas debería ser reconocer que aprovechar la IA con éxito para su negocio es un proceso que lleva tiempo, y un viaje en el que la colaboración es clave para lograr el resultado adecuado para su negocio.

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Recursos adicionales:

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