IA generativa: motor de transformación de las organizaciones

La IA generativa va a transformar el negocio y las empresas de una forma más radical e impredecible que con la llegada de otras tecnologías digitales a lo largo de los años, lo que impone una gran presión sobre los responsables de las organizaciones. De hecho, la IA generativa representa una oportunidad única, aunque también supone un reto.

Por este motivo, Crayon ha elaborado un ebook para facilitar a los directivos esta transición tan imprescindible como compleja, y lo hace apoyándose en tres elementos esenciales:

-     El impacto transformador: la IA generativa es capaz de transformar de forma significativa los procesos de un gran número de empresas, que deberían valorar cuanto antes las ventajas que esta tendencia podría aportar a sus actividades, así como los riesgos que supondría quedarse atrás con respecto a la competencia.
-     Soluciones basadas en la cloud pública: la gran mayoría de las soluciones basadas en IA generativa se llevarán a cabo mediante servicios de nube pública, dada su escalabilidad y accesibilidad.
-     Contar con el soporte de líderes del mercado: la selección de servicios de nube pública sobre la que construir iniciativas de IA generativa incluirá a AWS, Google y Microsoft, como principales referentes del mercado.

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Un informe reciente de McKinsey prevé que las empresas usuarias de tecnología incluidas en el índice Global 2000 podrían incrementar su EBITDA en más de tres billones de dólares en 2030 gracias a que la IA generativa basada en la nube aumentará la productividad de IT, generará nuevo valor y brindará nuevas oportunidades.

 

Puedes conocer aquí cómo Crayon puede ayudarte con tu estrategia de IA generativa.

 

Desarrollar la IA generativa sobre la nube

Un estudio reciente sobre el sentimiento de los responsables de decisión de TI revela cierta cautela y vacilación a la hora de adoptar una postura estratégica a largo plazo con respecto a la IA generativa.

A la hora de integrar la IA generativa (GenAI) en procesos de negocio, la preocupación por la seguridad de los datos va más allá de los miedos clásicos sobre violaciones de infraestructura. La aprensión en el contexto de la GenAI gira en torno al posible uso de los datos del cliente en modelos entrenados, lo que podría exponer involuntariamente información sensible o protegida por la propiedad intelectual. Este problema dista de la preocupación habitual sobre el robo de datos o los ciberataques, y está vinculada a las consecuencias imprevistas del uso de datos en el entrenamiento de modelos.

Con frecuencia, los servicios para el consumidor entrenan sus modelos a partir de los datos suministrados por los usuarios. Esto significa que en el caso de que datos corporativos sensibles, como código propietario o estrategias confidenciales, se incorporen a herramientas orientadas al consumidor, como Bing Chat o ChatGPT, existe el riesgo de que estos datos sean utilizados para seguir entrenando dichos modelos.

Esta consideración es crítica para las empresas, sobre todo cuando los desarrolladores o los empleados utilizan herramientas disponibles públicamente para aumentar la eficacia, sin darse cuenta del potencial de sus datos para contribuir a un conjunto de entrenamiento más amplio. En caso de que un competidor utilice el mismo modelo, podría obtener información de forma inadvertida sobre soluciones propietarias o estrategias desarrolladas por otra compañía.

Por consiguiente, las empresas deben ser conscientes de este riesgo y establecer unas directrices claras sobre el uso de dichas herramientas, a fin de impedir la exposición involuntaria de datos. Este matiz sobre la seguridad de los datos en el contexto de la IA generativa es esencial para las compañías que desean sacar partido a estas tecnologías sin poner en riesgo su información confidencial o ventaja competitiva.

Los servicios centrados en el ámbito corporativo, como M365 Copilot, DuetAI for Google Workspace o Amazon Q cuentan con protocolos más estrictos. No emplean datos de la empresa que sean accesibles por otros para entrenar modelos, por lo que protegen su información confidencial.

 

La GenAI en la nube pública

Amazon, Google y Microsoft han reforzado sus plataformas cloud con capacidades de IA generativa.Los principales proveedores cloud están apostando fuertemente por la IA generativa, seguros de la demanda que generará con respecto a su infraestructura y servicios. El futuro, sin embargo, es incierto. Un escenario probable es que las ofertas de AWS, Google y Microsoft converjan en torno a capacidades y funciones comunes, compitiendo finalmente en coste y relación con el cliente.

-     AWS. AWS Bedrock opera como un marketplace, facilitando el acceso a una gama de modelos de base a un coste potencialmente inferior. AWS ha lanzado recientemente en Bedrock una función llamada Model Evaluation, que ayuda a las organizaciones a evaluar, comparar y seleccionar el mejor modelo de base para un caso de uso y para necesidades de negocio específicas. La colaboración con Anthropic es vital para la estrategia de IA generativa de Amazon.
-     Google Cloud. El compromiso de Google con la IA generativa se apoya en el desarrollo de cuatro modelos de base: Codey, Chirp, PaLM e Imagen, y en su modelo multimodal, Gemini. Estos modelos son accesibles a través de Vertex AI, y permiten que los clientes de Google Cloud los empleen y adapten con sus datasets personalizados. Vertex AI ofrece Model Garden, una colección de más de 130 modelos que incorpora tanto modelos de base de terceros como de código abierto. Además, Google ha introducido un área llamada GenAI Studio y herramientas sin código, como Gen App Builder.
-     Azure. Azure brinda a las empresas la posibilidad de utilizar potentes modelos de OpenAI dentro de su propia suscripción de Azure. Esta configuración es crucial para prevenir la fuga de datos, preocupación común a la hora de utilizar datos corporativos como prompts para servicios públicos de IA generativa, como ChatGPT. Asimismo, Microsoft continúa innovando y ha lanzado recientemente varios productos nuevos, como Azure AI Studio. Esta plataforma integral simplifica el proceso de construcción, prueba y despliegue de sistemas de IA.

 

Una estrategia adecuada de IA generativa

La IA innovadora requiere que las empresas realicen dos cosas muy diferentes: pensar con creatividad e imaginar casi lo inimaginable, y conciliar esta creatividad con las tecnologías y estructuras de costes que ofrecen, entre otros, AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.

La experiencia externa será indispensable cuando los directivos elaboren estrategias de IA generativa y cuando los CTO encuentren la necesidad de tomar decisiones trascendentales en relación con la hoja de ruta tecnológica para las necesidades de sus proyectos de IA.

Crayon se posiciona en este terreno como compañero de viaje hacia la IA generativa. Son líderes en conocimiento sobre IA, lo que les permite entender mejor los desafíos e implicaciones de las metas en IA generativa.