Seamos sinceros: en medio del bombo publicitario que rodea a la inteligencia artificial generativa (GenAI), muchas empresas se enfrentan a la dura realidad de que los resultados de sus ambiciosas iniciativas no son convincentes. Las empresas se enfrentan constantemente a la tarea de centrarse en lo esencial y convertir los retos de la IA en ventajas competitivas. Por lo tanto, replantea ahora tu estrategia para establecer nuevos estándares de éxito con tu próximo proyecto de IA empresarial.
La explosiva difusión de la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) no tiene precedentes: ChatGPT de OpenAI ha alcanzado los 100 millones de usuarios en tan solo unos meses. El campo de la inteligencia artificial se está desarrollando rápidamente. Desde principios de 2024, la posición de liderazgo de OpenAI se ha visto desafiada por nuevos y potentes modelos, como Claude 3 de Anthropic, el Large Model de Mistral AI o nuevos desarrollos, por ejemplo en el área de los Large Action Models (LAM). Estos modelos crean secuencias de acción coherentes y llenas de sentido en lugar de solo texto.
A medida que los gigantes tecnológicos y las start-ups siguen intensificando la competencia en el campo de la IA e impulsan rápidas innovaciones en GenAI y LLM, el futuro de esta tecnología transformadora sigue siendo apasionante. Las empresas deben seguir de cerca el mercado de la inteligencia artificial y distinguir entre el entusiasmo general y la realidad para reconocer oportunidades reales para sí mismas.
Hay una pregunta que se plantean todos los directivos: «¿Cuál es nuestra estrategia de GenAI, cómo van nuestros proyectos y a cuánto asciende el ROI?»
IDC estima que en 2023 en Europa el gasto conjunto de todos los sectores en sistemas centrados en la IA ascendió a 34 200 millones de dólares y prevé una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 29,6 % hasta 2027. Al principio, el gasto en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y GenAI estuvo motivado por el entusiasmo general y el miedo a perderse algo (FOMO) más que por objetivos definidos estratégicamente, y ha desencadenado una carrera por la cuota de mercado entre los proveedores de servicios.
Sin embargo, los asistentes de IA, los chatbots y las herramientas de codificación han demostrado su utilidad inmediata. Hoy en día, las empresas utilizan diversas aplicaciones:
Con miles de millones invertidos y la carrera mundial por el talento en IA, Gartner predice que para 2026 más del 80 % de las organizaciones habrán integrado API o modelos de GenAI en sus entornos de producción. En 2023, esta cifra seguía siendo inferior al 5 %. A pesar de la creencia generalizada de que los LLM son la solución universal a los retos empresariales, Forbes señala que el 90 % de las soluciones de GenAI fracasan en las pruebas de concepto (POC) antes de alcanzar la plena madurez de despliegue.
Las estrategias deben reconsiderarse en un entorno en constante cambio: la IA avanzada, especialmente los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), se ven como la solución milagrosa para todos los retos empresariales. En realidad, sin embargo, la IA generativa aún no está plenamente desarrollada. Si los objetivos están poco claros y los problemas se han definido mal, se verán dificultadas la traducción de los requisitos empresariales en tareas de IA ejecutables y la posterior medición del éxito. Dado que el panorama de la IA cambia constantemente y presenta cada vez más modelos, bibliotecas de orquestación y servicios cloud nuevos, existe el riesgo de acabar en un bucle interminable de creación de prototipos, lo que puede repercutir negativamente en el resultado.
Esto significa que la clave reside en sopesar rigurosamente el potencial frente a la complejidad y a continuación llevar a cabo una serie de rápidos experimentos estratégicos. Este enfoque iterativo y experimental evita inversiones prematuras y cuantiosas en casos de uso con requisitos poco claros o importantes obstáculos técnicos.
Datos poco fiables y problemas con la protección de datos y la seguridad: la calidad y la seguridad de los datos son prioridades máximas en las empresas impulsadas por la IA, ya que los sistemas de IA no pueden funcionar sin un conjunto completo de datos sólidos y no adulterados. Dado que las organizaciones, sobre todo las de sectores muy regulados, tienen acceso a una gran cantidad de datos en forma de texto, los problemas de fiabilidad, privacidad y seguridad de los datos son acuciantes. Las intrusiones no autorizadas, las violaciones de datos y los ciberataques suponen una grave amenaza para la integridad y confidencialidad de los sistemas de GenAI. Además, los dilemas éticos como la infracción de los derechos de autor, los derechos de propiedad intelectual y los sesgos en los datos utilizados para entrenar la IA ya han dado lugar a litigios y subrayan la necesidad de desarrollar y aplicar la IA de manera muy consciente.
Esto significa que para utilizar eficazmente los modelos de lenguaje de gran tamaño y garantizar su fiabilidad y uso ético, es esencial seleccionar datos de alta calidad e imparciales. Las empresas pueden acceder a soluciones LLM escalables mediante el pay as you go hosting u optar por un control personalizado con una infraestructura privada dedicada. Asimismo, contar con sistemas de gobernanza de los datos y de ciberseguridad estrictos, con auditorías periódicas y controles de conformidad, proporciona un marco seguro para cumplir los requisitos de protección de datos y seguridad cuando se utiliza la IA.
El problema de los costes y la complejidad: la implantación de la GenAI no solo lleva asociada una inversión inicial, sino también costes permanentes. Los costes del cloud para ejecutar los modelos de gran tamaño son elevados, para desarrollar soluciones internas se necesitan expertos y hardware caros y hasta el uso de opciones de código abierto requiere conocimientos técnicos. La gestión de los resultados de la GenAI, las actualizaciones del sistema, el personal especializado, la seguridad de los datos, la ética, el cumplimiento, la supervisión, la formación y las consideraciones legales aumentan los costes. La inversión inicial y los costes operativos suelen ser superiores a las ventajas inherentes a una optimización de los costes o del rendimiento, por lo que los proyectos se interrumpen incluso antes de su implantación real. Además, muchos casos de uso empresarial requieren un alto grado de personalización. La compleja interacción asociada de la orquestación de los LLM, la integración de datos, la generación aumentada de recuperación (RAG), la incrustación de modelos y la integración de bases de datos vectoriales representa un obstáculo importante. Además, el afán por obtener resultados rápidos puede llevar a los equipos a restar importancia a aspectos no funcionales importantes, como la escalabilidad de los conductos RAG, el rendimiento sólido de los modelos, la seguridad y la protección estricta de los datos. Como resultado de esto surgen defectos técnicos que habrá que rectificar más adelante.
Esto significa que para gestionar con éxito el coste y la complejidad de la implantación de la GenAI, hay que realizar análisis detallados para sopesar la inversión inicial y las ventajas a largo plazo. Por ejemplo, una empresa minorista que invierta en robots de atención al cliente basados en IA debe ponderar los costes de los servicios cloud, del personal especializado y del mantenimiento continuo con respecto al aumento potencial de las ventas gracias a la mejora de la satisfacción y la fidelidad de los clientes. La colaboración entre los departamentos de informática, marketing y atención al cliente garantiza la armonización de objetivos y la asignación eficaz de recursos. La priorización de requisitos no funcionales como la escalabilidad y la seguridad puede ilustrarse con el ejemplo de una empresa de tecnología financiera que implanta sistemas de detección de fraude basados en IA, en los que la solidez y la protección de los datos son de vital importancia. La mejora continua incluye llevar a cabo evaluaciones periódicas de los indicadores clave de rendimiento y de las opiniones de los usuarios para poder realizar ajustes a tiempo con el objetivo de optimizar la eficiencia y la eficacia.
En definitiva, recomendamos a las empresas que adopten un enfoque equilibrado. Deben seguir el ritmo de los avances tecnológicos al tiempo que garantizan que sus estrategias de IA están estrechamente alineadas con sus objetivos empresariales específicos. He aquí algunas reglas generales:
Con respecto a la IA, las empresas siempre deberían prestar atención a dos cosas: el continuo perfeccionamiento de la tecnología y su rigurosa orientación a resultados empresariales concretos.
En pocas palabras, la integración estratégica de la IA no debería limitarse a reforzar el bombo publicitario de la tecnología, sino que debe conducir a un éxito empresarial mensurable a través de la sinergia entre innovación y gobernanza.
La introducción de la inteligencia artificial es un proceso muy complejo que conlleva muchos retos, pero también ofrece numerosas oportunidades. Si deseas saber cómo convertir estos retos en un trampolín para la innovación y el crecimiento, ponte en contacto conmigo. ¡Esperamos tus preguntas!
