Seamos sinceros: en medio del bombo publicitario que rodea a la inteligencia artificial generativa (GenAI), muchas empresas enfrentan la dura realidad de que los resultados de sus ambiciosas iniciativas no son convincentes. Las empresas deben concentrarse en lo esencial y convertir los desafíos de la IA en ventajas competitivas. Es hora de replantearte tu estrategia para establecer nuevos estándares de éxito con tu próximo proyecto de IA empresarial.
La difusión explosiva de la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos (Large Language Models, LLM) no tiene precedentes: ChatGPT de OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios en unos pocos 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 (LAMs). Así se crean secuencias de acción coherentes y llenas de sentido, en lugar de un simple texto.
A medida que los gigantes tecnológicos y las empresas emergentes intensifican su competencia en IA y promueven la rápida innovación en la GenAI y los LLM, el futuro de esta tecnología transformadora sigue siendo apasionante. Las empresas deben seguir de cerca el mercado de la inteligencia artificial, distinguiendo entre el entusiasmo general y la realidad, para reconocer oportunidades reales que puedan aprovechar.
En las juntas directivas, una pregunta se repite constantemente: «¿Cuál es nuestra estrategia de GenAI, cómo van nuestros proyectos y cuál es el ROI?»
El IDC estima que el gasto en sistemas centrados en la IA en Europa en 2023 será de 34.200 millones de USD en todos los sectores, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 29,6 % hasta 2027. Inicialmente, el gasto en grandes modelos lingüísticos y GenAI fue impulsado por el entusiasmo y el miedo a quedarse atrás (FOMO) más que por objetivos estratégicos definidos, desencadenando 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 usan la IA en diversas aplicaciones:
Teniendo en cuenta los miles de millones invertidos y la competencia mundial por el talento en IA, Gartner predice que para 2026, más del 80 % de las organizaciones habrán integrado APIs o modelos GenAI en sus entornos de producción. En 2023, esta cifra seguía siendo inferior al 5 %. A pesar de la creencia generalizada en las LLM como 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.
En un entorno en constante cambio deben reconsiderarse las estrategias: aunque la IA avanzada, especialmente los grandes modelos lingüísticos, se promociona como la solución para todos los retos empresariales, la realidad es que la IA generativa aún está en desarrollo. Objetivos poco claros y problemas mal definidos dificultan la traducción de los requisitos empresariales en tareas de IA ejecutables y la posterior medición del éxito. Con el constante cambio en el panorama de la IA, que presenta nuevos modelos, bibliotecas de orquestación y servicios en la nube, existe el riesgo de caer en un ciclo interminable de creación de prototipos que afecte los resultados.
Eso significa que la clave es evaluar rigurosamente el potencial frente a la complejidad, seguido de una rápida experimentación estratégica. Este enfoque iterativo y experimental evita inversiones prematuras y cuantiosas en casos de uso con requisitos poco claros o grandes obstáculos técnicos.
Datos poco confiables, protección de datos y problemas de 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 amplio conjunto de datos sólidos y no adulterados. Como las organizaciones, sobre todo las de sectores muy regulados, tienen acceso a una gran cantidad de datos en forma de texto, los problemas de confiabilidad, privacidad y seguridad de los datos son acuciantes. Las intrusiones no autorizadas, las violaciones de datos y los ciberataques representan graves amenazas para la integridad y confidencialidad de los sistemas de GenAI. Dilemas éticos como la infracción de los derechos de autor, los derechos de propiedad intelectual y los sesgos en los datos de entrenamiento ya han generado litigios, lo que subraya la necesidad de un desarrollo y aplicación cuidadosos de la IA.
Eso significa que para usar eficazmente los grandes modelos lingüísticos y garantizar su fiabilidad y uso ético, es esencial seleccionar datos de alta calidad e imparciales. Las empresas pueden acceder a soluciones de grandes modelos lingüísticos (LLM) escalables mediante alojamiento de pago por uso u optar por un control personalizado con una infraestructura privada a la medida. Además, una estricta gobernanza de los datos y la ciberseguridad, con auditorías periódicas y controles de conformidad, proporcionan un marco seguro para cumplir los requisitos de protección de datos y seguridad cuando se usa la IA.
El problema de los costos y la complejidad: La implantación de la inteligencia artificial generativa (GenAI) no solo implica una inversión inicial considerable, sino también costos continuos. Los costos de la nube para ejecutar grandes modelos son elevados, se requieren expertos y hardware costosos para desarrollar soluciones internas, e incluso el uso de opciones de código abierto demanda conocimientos técnicos avanzados. La gestión de los resultados de GenAI, las actualizaciones de los sistemas, el personal especializado, la seguridad de los datos, la ética, la conformidad, la supervisión, la capacitación y las cuestiones jurídicas aumentan los costos. La inversión inicial y los costos operativos suelen superar cualquier optimización de costos o beneficios en ingresos, lo que puede llevar a la interrupción de proyectos antes de su implementación real. Además, muchos casos de uso empresarial requieren un alto grado de personalización. La compleja interacción asociada de la orquestación de LLM, la integración de datos, la Retrieval Augmented Generation (RAG), la incrustación de modelos y la integración de bancos de datos vectoriales representan obstáculos significativos. Además, el afán por obtener resultados rápidos puede llevar a los equipos a restar importancia a aspectos no funcionales importantes, como la escalabilidad de la canalización RAG, el sólido rendimiento del modelo, la seguridad y la estricta protección de los datos, lo que resulta en defectos técnicos que deben corregirse más tarde.
Eso significa que, para gestionar con éxito el costo y la complejidad de la implantación de GenAI, es necesario realizar análisis detallados para sopesar la inversión inicial frente a los beneficios a largo plazo. Por ejemplo, una empresa minorista que invierta en bots de atención al cliente basados en IA debe evaluar los costos de los servicios en la nube, el personal especializado y el mantenimiento continuo frente al posible aumento de las ventas debido a la mejora en la satisfacción y fidelidad de los clientes. La colaboración entre los departamentos de TI, marketing y atención al cliente garantiza la armonización de objetivos y la asignación eficaz de recursos. Es esencial priorizar requisitos no funcionales, como la escalabilidad y la seguridad. Por ejemplo, en una empresa de tecnología financiera que implementa sistemas de detección de fraude basados en IA, la robustez y la protección de datos son cruciales. La mejora continua incluye evaluaciones periódicas de los indicadores clave de rendimiento y de las reacciones de los usuarios, permitiendo ajustes oportunos para optimizar la eficiencia y la eficacia.
En definitiva, recomendamos a las empresas que adopten un enfoque equilibrado. Estas deben seguir el ritmo de los avances tecnológicos y garantizar que sus estrategias de IA estén estrechamente alineadas con sus objetivos empresariales específicos. Aquí tienes algunas reglas prácticas:
Las empresas siempre deben prestar atención a dos aspectos clave al trabajar con IA: el continuo perfeccionamiento de la tecnología y su rigurosa orientación a resultados empresariales concretos.
En pocas palabras, la integración estratégica de la IA no debe limitarse a reforzar el bombo publicitario de la tecnología, sino que debe conducir a un éxito empresarial medible a través de la sinergia de la innovación y la gobernanza.
La introducción de la inteligencia artificial es un proceso muy complejo, lleno de retos, pero también de oportunidades. Si quieres saber cómo transformar estos retos en un trampolín para la innovación y el crecimiento, no dudes en contactarme. ¡Esperamos por tus preguntas!
