Por qué la inteligencia artificial importa más que nunca
La inteligencia artificial (IA) existe desde hace décadas, pero con la gran disponibilidad de capacidad de computación escalable, la proliferación masiva de datos y el rápido avance de las tecnologías de machine learning (ML), las empresas de todos los sectores transforman los negocios.
Con aplicaciones pensadas para el consumidor, como ChatGPT, que ofrecen resultados impresionantes y demuestran la potencia y sofisticación de los modelos de ML actuales de forma atractiva y clara, la IA generativa ha captado la atención y la curiosidad de todo el mundo. Desde Amazon Web Services consideran que nos encontramos en un verdadero punto de inflexión y que la mayoría de las experiencias y aplicaciones de los clientes se reinventarán con la IA generativa.
Aunque las cifras específicas sobre el crecimiento de la IA generativa varían, el impacto de esta tecnología en la economía mundial no está en debate. Los efectos potenciales de estas cifras son asombrosos, tanto para las empresas que realizan las inversiones como para las que no.
Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7% (o casi 7 billones de dólares) del PBI mundial y estimular el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en un periodo de 10 años. Además, Bloomberg prevé que el gasto en IA generativa alcanzará más de 109.000 millones de dólares en 2030, una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 34,6% entre 2022 y 2030.
Ya sea que se estén ampliando las iniciativas de IA con herramientas generativas o que recién se comience con la IA y el ML, una guía de referencia clara puede ayudar a desarrollar una estrategia y a garantizar resultados exitosos. Este informe de Amazon Web Services expone los tres pilares estratégicos del éxito en la utilización de esta herramienta y ofrece recomendaciones prácticas que se pueden aplicar en las empresas.
Las tres claves del éxito:
1. Democratizar
Para seguir el ritmo de las continuas innovaciones en IA, es importante que las aplicaciones de IA generativa sean sencillas y prácticas para todos. Esto se conoce como democratización y, para muchos clientes de Amazon Web Services (AWS), es el primer paso para aprovechar el potencial de estas potentes tecnologías. Las empresas buscan en AWS formas sencillas de encontrar y acceder a modelos de base de alto rendimiento que ofrezcan resultados extraordinarios y sean los más adecuados para diferentes tareas empresariales. El segundo paso se centra en garantizar la perfecta integración de los modelos de base en las aplicaciones sin tener que administrar enormes clústeres de infraestructuras ni incurrir en costos significativos. El tercer y último paso simplifica el proceso de creación de aplicaciones diferenciadas sobre el modelo de base utilizando los datos de cada organización (pocos o muchos datos) y manteniendo al mismo tiempo la seguridad de esos datos.
La IA democratizada automatiza más las aplicaciones que usamos para vivir, trabajar y jugar, lo que permite más tiempo para concentrarse en actividades más valiosas.
2. Operacionalizar
Con el rápido crecimiento de la adopción de la IA, los equipos empresariales y técnicos se enfrentan al desafío de crear más. En esta prisa por aprovechar las tecnologías, las organizaciones rara vez se detienen para establecer herramientas y procesos estándar para el desarrollo de ML. A causa de esto, diferentes equipos con diferentes habilidades y requisitos a menudo usan herramientas completamente diferentes y desconectadas, lo que hace que la colaboración sea poco práctica, incluso imposible.
Por ejemplo, un equipo de investigación y desarrollo (I+D) podría estar trabajando en una aplicación de visión artificial con marcos y algoritmos de última generación, mientras que los equipos de ventas y marketing podrían estar creando un modelo de regresión lineal para pronosticar la demanda de los clientes en una hoja de cálculo almacenada localmente. O bien los desarrolladores podrían estar codificando una aplicación de compras móviles y desear agregar un motor de recomendaciones para que la experiencia del cliente sea más personal.
Relativamente pocas empresas utilizan herramientas y prácticas de ML operativas (como infraestructura, IDE o Infraestructura de Datos Espaciales, depuradores, perfiladores, herramientas de colaboración, flujos de trabajo y herramientas de gestión de proyectos) que se puedan conectar de forma segura. Esta realidad complica la gestión entre equipos de analistas empresariales, desarrolladores y científicos de datos y la coordinación con las herramientas y procesos de software existentes. En estos escenarios comunes, aumentar o reducir la escala se vuelve extremadamente difícil.
La buena noticia es que existe una forma comprobada de minimizar los riesgos y las complicaciones del ML a la vez que se proporcionan prácticas sencillas y replicables a los equipos, mediante la operacionalización del ML.
La operacionalización del ML proporciona las herramientas, la infraestructura y el soporte de operaciones para escalar. La operacionalización del ML comienza con la adquisición de datos y con actividades de modelado del equipo de ciencia de datos informado por una comprensión clara de los objetivos comerciales para la aplicación de ML y de todos los problemas de gobernanza y conformidad. MLOps garantiza que los equipos de ciencia de datos, producción y operaciones trabajen juntos sin problemas en una serie de flujos de trabajo de ML que estén lo más automatizados posible. La intervención humana se incorpora según sea necesario, lo que garantiza implementaciones fluidas, el monitoreo de los datos y el seguimiento del rendimiento del modelo.
3. Generar confianza
Es muy importante que las empresas se ganen la confianza de sus clientes, socios y partes interesadas internas en relación con el uso de la IA generativa. Para crear y mantener esta confianza, las empresas deben realizar inversiones y tener en cuenta el uso responsable de la IA, la seguridad y la privacidad.
IA responsable
A medida que la IA generativa siga creciendo y evolucionando, será cada vez más importante adherirse a los principios del uso responsable de la IA para generar confianza y equilibrar la innovación potencial con los riesgos emergentes. Al abarcar un conjunto básico de conceptos (equidad, explicabilidad, solidez, seguridad, privacidad, transparencia y gobernanza), la IA responsable mitiga los riesgos mediante el uso transparente de datos y modelos. Se puede utilizar para aumentar el rendimiento de los modelos, mejorar la protección de datos y establecer mecanismos de detección y mitigación de sesgos en los sistemas de ML a fin de mejorar la equidad.
La IA responsable es una parte integral del ciclo de vida completo de la IA, que abarca desde el diseño inicial, el desarrollo y la infraestructura segura hasta la implementación y, en última instancia, el uso continuo. Es un proceso iterativo que requiere pruebas y auditorías continuas de posibles sesgos y precisión. Si bien la mayoría de las empresas han comenzado su camino hacia la IA responsable, la mayoría (el 94%) tiene dificultades para operacionalizar todos los elementos clave de la IA responsable.
Entonces, ¿cómo hacen las empresas para que la IA responsable pase de la teoría a la práctica? Comienzan educando a la próxima generación de líderes de ML para aumentar la equidad y mitigar el sesgo al traer perspectivas más diversas a la mesa, brindar recursos a fin de promover la educación y la formación, y garantizar la protección de datos y la privacidad. La IA responsable también requiere un esfuerzo multidisciplinario por parte de las empresas de tecnología, los políticos, los grupos comunitarios, los científicos y otros para abordar los nuevos desafíos a medida que surgen y trabajar para compartir las prácticas recomendadas y acelerar la investigación.
