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¿Cómo crear un marco eficaz para la implementación de la IA?: Desarrollar, comprar o combinar

La implementación de la IA requiere reconocer que la IA provendrá de diversas fuentes

La creencia de que la IA es responsabilidad exclusiva de los equipos de ciencia de datos y los grupos tecnológicos especializados está obsoleta. La evolución de la tecnología y la cultura significa que la IA seguirá proviniendo de todas las áreas de la empresa y en una variedad de formatos. Además de las aportaciones de IA más tradicionales, las unidades de negocio están integrando sus propias soluciones innovadoras de IA, creando una tendencia de IA descentralizada dentro de la organización.

La firma de consultoría Gartner destaca que la IA que resultará más eficaz para las organizaciones actuales será una combinación de aplicaciones existentes con capacidades adicionales de IA, nuevos softwares empaquetados con IA integrada e IA desarrollada internamente por la empresa.

En esta nueva realidad, el papel de los responsables de TI y otros líderes de IA es crear un sistema capaz de desarrollar, coordinar y ejecutar de forma segura todas estas tecnologías de IA.

Recomiendación de Gartner para un marco eficaz en la implementación de la IA

Cuando la IA generativa se popularizó en 2023, pasó de ser la típica solución de IA basada en machine learning, desarrollada desde cero y entrenada con datos seleccionados y centralizados, a una combinación más compleja de fuentes de IA: IA integrada en software, “trae tu propia IA” (BYOAI) e IA desarrollada y combinada.

1.ª fuente de IA: IA integrada en software

Según las previsiones de Gartner, para 2026, el 80 % de los proveedores independientes de software integrarán la IA en sus aplicaciones. De hecho, la IA integrada es el segmento más grande y de más rápido crecimiento dentro de las capacidades de IA, según la encuesta de Gartner sobre IA de 2024. Estas funciones de IA se presentarán en forma de actualizaciones y complementos para las aplicaciones existentes, incluidas soluciones de software como ERP, CRM y herramientas de gestión de casos.Revisa tu cartera de aplicaciones actual y considera cómo las capacidades adicionales de IA podrían afectar a cada aplicación en un futuro cercano.

2.ª fuente de IA: Trae tu propia IA (BYOAI)

Con la variedad actual de opciones de IA, los departamentos empresariales individuales buscan soluciones de IA especializadas que se adapten a sus necesidades empresariales específicas. A diferencia de la IA integrada, que se añade a las aplicaciones empresariales existentes, la BYOAI consiste en una nueva IA independiente e innovadora. Por ejemplo, el equipo de marketing puede querer implementar un software de IA generativa para la creación de contenidos, o el área jurídica podría solicitar un software de IA que facilite la redacción de contratos.Aunque las soluciones de BYOAI individuales no representan un problema, el efecto acumulativo de un conjunto de IA individuales puede crear retos y conflictos con el software integrado existente. Esto puede dar lugar a solapamientos de IA, costos innecesarios y deuda técnica.

3.ª fuente de IA: IA desarrollada y combinada

La IA creada por la empresa puede ser desarrollada o combinada; ambas son capacidades de IA de propiedad centralizada que están bajo la supervisión de los equipos internos de ingeniería de software y análisis de datos.

La IA desarrollada se refiere a las soluciones que los equipos de ciencia de datos crean y entrenan desde cero. Sin embargo, los equipos han adoptado un enfoque diferente con la llegada de la IA generativa y sus enormes modelos fundacionales, donde 100 mil millones de parámetros se consideran un modelo pequeño.
La IA “combinada” se refiere a cómo las organizaciones ahora están “combinando” API de modelos fundacionales con interfaces personalizadas, integraciones y cualquier tipo de personalización necesaria para hacer que los modelos sean funcionales para la organización.

Incorpora la gobernanza y la supervisión de la IA en el marco

Para las tres fuentes de IA, considera cómo la gobernanza de la IA influirá en una gestión segura. Los responsables de TI y los líderes de IA deberían incorporar una capa de gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad (TRiSM) en la organización. Las empresas interesadas en expandir 10 o menos iniciativas de IA deberían contar con:

  • Un equipo encargado de la IA responsable y su ética para garantizar la seguridad de la IA.
  • Un comité central de IA para gestionar la demanda (¿quién quiere IA y de dónde proviene?).
  • Grupos de expertos que compartan conocimientos y recursos.

Para las organizaciones que quieran implementar un mayor volumen de proyectos de IA, la gobernanza humana no será lo suficientemente rápida ni fiable. Se necesitarán tecnologías “TRiSM”, que actúen como “agentes guardianes” para evitar que la IA acceda a datos sensibles, verifiquen resultados o filtren datos no conformes o éticamente sensibles, a fin de automatizar las políticas de IA.

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Mireya Cortés
Mireya Cortés
Editora CIO Ediworld Online. La puedes contactar en [email protected]

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