Cuando hablo con las empresas sobre el potencial de la inteligencia artificial generativa, suelo escuchar las tres objeciones siguientes. Primero: Tememos que infrinja las directrices de protección de datos. Segundo: El ansia de datos de la IA está superando nuestras capacidades informáticas. Tercero: Nos encantaría, pero nos falta personal. Preocupaciones justificadas que pueden mitigarse con herramientas corporativas seguras de IA desde el cloud público.
Según una encuesta de la Cámara de Industria y Comercio Alemana (DIHK), son sobre todo los sectores tecnológicos y financieros los que recurren a la inteligencia artificial.1 Sin embargo, merece la pena analizar también la industria. Las primeras empresas avanzan hacia la Industria 5.0 con la GenAI. Esto se debe a que llevan la colaboración entre el hombre y la máquina a un nuevo nivel, ya que ambos pueden comunicarse entre sí gracias a modelos de lenguaje generativos. El proveedor de automoción Schaeffler, por ejemplo, está equipando sus primeras máquinas herramienta con un copiloto de Siemens y Microsoft. Si la empresa necesita un nuevo código para controlar la máquina, el copiloto puede hacerse cargo. El humano solo tiene que dictarle las nuevas funciones deseadas. La IA generativa propia de Audi respalda el desarrollo de nuevas llantas. Bosch, por su parte, genera imágenes de productos defectuosos con la GenAI. A continuación, el grupo industrial importa las imágenes como datos de entrenamiento en un software para que este pueda reconocer defectos en nuevas líneas de producción.
Cuando entro en plataformas sociales como LinkedIn, tengo la impresión de que no hay casi nadie que no se haya contagiado aún del entusiasmo por la inteligencia artificial generativa. Creo que esta voluntad de experimentar es genial, sobre todo, cuando las empresas ya están utilizando la GenAI como fuente de nuevas ideas (de negocio) o como herramienta de planificación o sparring. Sin embargo, como los casos de uso son cada vez más complejos, aumentan las exigencias de la infraestructura informática de la empresa. No basta con mucha potencia de cálculo. Quien quiera ser más eficaz y eficiente con la GenAI, necesita un alto nivel de seguridad informática y el pleno cumplimiento de la normativa vigente en materia de protección de datos. La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea también obliga a la GenAI a una mayor seguridad jurídica: Los operadores de modelos básicos como ChatGPT deben revelar qué datos utilizan para entrenar sus modelos.
Acabo de mencionar el término clave «modelo básico»; también podría haber dicho «foundation model» o, más exactamente, «modelo de lenguaje grande». Son sinónimos del núcleo real de la IA generativa. Los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos brutos para que aprendan a analizarlos y comprenderlos. La cantidad y calidad de los datos son cruciales para que la GenAI pueda generar nuevos contenidos (texto, imágenes, música e incluso software) basados en patrones aprendidos. El chatbot, el vástago más destacado de la familia GenAI, se basa en el modelo de lenguaje Generative Pretrained Transformer (GPT) de Open AI. Quizá ya te comuniques con él regularmente, ya sea en el ámbito profesional o privado. Pero, ¿sabes qué datos puedes confiarle y cuáles no? Y: ¿Dispones de suficientes datos de calidad en tu empresa para establecer tus propias aplicaciones GenAI?
Esto nos lleva quizás al reto más importante para la IA generativa: el tema de la protección de datos. En una encuesta de Bitkom2, el 85 % de los encuestados afirmó que los requisitos de protección de datos están ralentizando sus propios avances en IA, mientras que el 76 % habló de incertidumbre jurídica. Esto explica por qué el 68 % de las empresas alemanas ven el potencial de la IA generativa y la consideran la tecnología más importante del futuro, pero solo el 2 % la utiliza realmente. Si tú también le estás dando vueltas a la cabeza al tema de la IA y la protección de datos o el cumplimiento normativo y quieres evitar posibles riesgos en relación con la gobernanza de la IA, entonces deberías confiar en los servicios cloud, y asegurarte de elegir una plataforma que combine estos aspectos. Esta es la única forma de generar contenidos que cumplan la legislación sobre protección de datos y derechos de autor cuando se crean gráficos, textos o código de programas mediante inteligencia artificial. Encuentra un socio que pueda apoyarte en tu transición al cloud para que puedas aprovechar su potencial con seguridad.
Los analistas de Gartner3 esperan un fuerte crecimiento del mercado del cloud público en 2024 y prevén un aumento del 20 % hasta alcanzar un volumen de 679.000 millones de dólares. Este aumento también se debe a la IA. Después de todo, hay muchas esperanzas puestas en la inteligencia artificial. Según McKinsey, las soluciones de GenAI por sí solas tienen el potencial de aumentar la productividad económica mundial entre 2,6 y 4,4 billones de dólares. Pero para ello, las empresas deben allanar el camino de la IA con el cloud. También ofrece a las empresas que no tienen conocimientos especializados en IA ni suficiente personal cualificado la oportunidad de trabajar de forma más eficiente y eficaz con algoritmos inteligentes. Las plataformas de hyperscalers como Azure ML (Microsoft), Sagemaker (AWS) y Vertex AI (Google) proporcionan marcos, bibliotecas y herramientas de colaboración que pueden utilizarse para desarrollar modelos y aplicaciones de IA generativa.
Quien opte por un servicio de cloud público, debe comprobar que el proveedor asegure las aplicaciones de IA con directrices claras sobre el manejo responsable de datos sensibles. La infraestructura del cloud no solo debe ser fuerte, sino también cumplir la normativa de protección de datos y los requisitos reglamentarios. Si estás trabajando con un proveedor de servicios tecnológicos en tu estrategia de cloud e IA, pregúntale si puede garantizarte con una prueba de concepto (PoC) de GenAI que puedes aprovechar el potencial de la IA conforme a la normativa, normsin tener que invertir en la formación de sistemas de IA.
Para numerosos casos de uso de GenAI, ya existen ofertas dedicadas de software como servicio (SaaS). Y líderes del mercado como Microsoft, SAP y Salesforce integran cada vez más la inteligencia artificial generativa en sus soluciones SaaS. Sus puntos a favor: Pueden aplicarse de forma rápida y rentable, sin necesidad de una larga implantación. Su desventaja: Las soluciones llave en mano impiden o restringen mucho la personalización. Por lo tanto, para proyectos de GenAI más complejos en el cloud, se recomiendan los modelos de plataforma como servicio (PaaS). Proporcionan herramientas para obtener resultados rápidos, pero son lo suficientemente flexibles como para desarrollar modelos de GenAI propios.
No dejes que tus propias preocupaciones o una configuración informática inadecuada frenen tu transformación con la IA. La IA no es algo «nice-to-have» ni es un proyecto tecnológico más. No, es un imperativo estratégico para las empresas si quieren seguir siendo competitivas. Mi consejo: Aprovecha el potencial de la tecnología. Pero asegúrate de controlar las implicaciones éticas y de privacidad. Un proveedor competente puede ayudarte. Y: Cambia ideas con los demás. No solo la inteligencia artificial aprende, también lo hacemos los humanos. Por tanto, espero poder intercambiar ideas contigo.
1 Encuesta de digitalización 2023, DIHK, 2024, dihk.de
2 Deutsche Wirtschaft drückt bei künstlicher Intelligenz aufs Tempo, Bitkom, 2023, bitkom.org
3 Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud End-User Spending to Reach $679 Billion in 2024, Gartner 2024, gartner.com
