4 grandes consejos para la inteligencia artificial empresarial

Panel sobre cómo afrontar el cambio rápido: AI Rana el Kaliuby, Manish Goyal, Lin Qiao, Will Keooffel y Yair Adato

A medida que más personas hablan sobre el futuro de la IA, obtenemos algunas ideas convincentes sobre cómo las empresas deberían manejar sus nuevas iniciativas y proyectos.

Pensé que sería útil repasar algunos de los consejos más importantes que todos escuchamos durante el año y repasar sus aplicaciones para los negocios.

En primer lugar, hay algunos consejos relacionados con la responsabilidad que los expertos suelen dar a las empresas. Escuché hablar de ellos en varias conferencias durante la primavera y el verano.

Enumerándolos en viñetas, tienes elementos como estos:

· Verificar tanto el contenido como los procesos del usuario final

· Proteger los datos y garantizar una gobernanza adecuada de los mismos

· Monitorea el trabajo de IA… ¡de manera efectiva!

En el tercer punto, debes monitorear tanto la entrada como la salida, no solo una o la otra, y un buen monitoreo de E/S será de gran ayuda.

En cuanto al primer punto, muchas empresas controlan el contenido, pero no piensan en la verificación proactiva de los procesos de usuario que implementa la IA, como el resultado de un chatbot, que es más dinámico y más difícil de controlar. Todo tiene que ser específico y preciso o, dicho de otro modo, la IA no puede cometer errores ni provocar alucinaciones problemáticas.

Citas de una reciente conferencia del IIA sobre el uso de la IA:

“Ya no hablamos de humanos como el lado receptor de GenAI, hablamos de agentes, ¿no? Por lo tanto, habrá muchos agentes que desempeñarán diferentes roles. Se autoorganizarán y se autocoordinarán entre sí. Por lo tanto, para una tarea, habrá varios agentes que se comunicarán entre sí para finalizar esa tarea y luego la latencia se vuelve aún más importante”. – Lin Qiao

“Hay una enorme oportunidad en los 'picos y palas' de esta revolución. Pero también hay una enorme oportunidad para que los expertos en el campo comprendan las implicaciones de la IA en su dominio. Así que vemos increíbles expertos legales, increíbles expertos en atención médica en biotecnología… Hay un enorme interés en la IA, no solo para el descubrimiento de fármacos, sino para muchas otras cosas en ese mundo”. – Will Koffel

“Cuando desarrollas algo, cuando tienes que lanzarlo al mercado, cuando tienes que hacer una revisión de diseño y piensas en elementos como la privacidad, la seguridad y la escala, también tienes que pensar en una IA responsable, lo que básicamente significa asumir la responsabilidad”. – Yair Adato

A continuación se presentan algunas otras pautas generales más amplias para las empresas que desean construir una base sólida con herramientas de IA, independientemente de su sector:

Construya su propio modelo, o utilice el de otra persona, de manera estratégica: en muchos casos, nuestros expertos sugieren que las empresas deberían poder construir su propio LLM para manejar cualquier proceso que hayan soñado. La desventaja de utilizar el modelo de otra persona es que no tiene control exclusivo. Pero esta no es una regla infalible en todos los casos. En otros casos, las empresas emergentes pueden volverse más ágiles y escalar más rápidamente utilizando el modelo de otra persona. Por lo tanto, este es realmente un consejo que depende de su proyecto y sus intenciones.

Sea dueño de sus propios datos: esto puede aplicarse más al usuario final que a la corporación, pero es imperativo que las empresas sean dueñas de los datos que utilizan para ejecutar la IA. De lo contrario, en realidad están jugando con fuego en un sentido de responsabilidad, o perdiendo en un sentido competitivo, o ambas cosas.

Asociarse cuando sea posible: muchos de nuestros colaboradores también sugieren que las empresas deberían crear alianzas estratégicas, no simplemente lanzarse solas a la producción de IA. Es de suponer que esto también tiene un impacto en la escalabilidad y el tiempo de comercialización.

Haga del talento una prioridad: con la contratación desenfrenada de científicos de datos, ingenieros de inteligencia artificial y otros puestos clave, existe un grupo finito de talentos en cualquier industria determinada.

Además de estos cuatro objetivos de nivel superior, las empresas deben estar atentas a cualquier inquietud relacionada con la seguridad o la privacidad y comprender el panorama regulatorio en torno a la IA.

Es mucho para analizar, pero para mí ilustra muchos de los puntos principales que la gente ha estado planteando en nuestras clases y conferencias a medida que comienza la era de la IA. Hemos visto avances extraordinarios en la primera mitad de 2024, y el año apenas está a mitad de camino. Es probable que en Navidad y Año Nuevo aparezcan muchos más productos y servicios nuevos en el mercado de repente y de formas inesperadas… así que estén atentos.

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