Actualizado: 10 de septiembre de 2024
Colaboradores: Matthew Finio, Amanda Downie
Escalar la inteligencia artificial (IA) para su organización significa integrar tecnologías de IA en toda su empresa para mejorar los procesos, aumentar la eficiencia e impulsar el crecimiento al tiempo que gestiona los riesgos y eleva el cumplimiento.
El uso de la IA a escala ha trascendido de las empresas nativas digitales a diversas industrias como la fabricación, finanzas y sanidad. A medida que las empresas aceleran su adopción de tecnologías de IA, están pasando de proyectos aislados de IA a una transformación digital completa, implementando sistemas de IA en múltiples departamentos y procesos empresariales.
Los proyectos comunes de IA incluyen la modernización de la recopilación y gestión de datos, así como la automatización y racionalización de la gestión de servicios de TI (AIOps). Además, la IA generativa (IA que puede crear contenido original) está transformando el trabajo de gran volumen y aumentando la productividad. Esto incluye la modernización del código, la automatización de los flujos de trabajo y el uso de chatbots con IA para reinventar la experiencia y el servicio del cliente.
La IA es más valiosa cuando se integra profundamente en el tejido de las operaciones de una organización. Sin embargo, el escalado de la IA presenta distintos desafíos que van más allá de la implementación de uno o dos modelos en producción.
A medida que la implementación de la IA se expande en una empresa, los riesgos y las complejidades aumentan, incluida la posible degradación del rendimiento y la visibilidad limitada del comportamiento del modelo de IA. A medida que prolifera la IA generativa, el volumen de datos continúa expandiéndose exponencialmente. Las organizaciones deben beneficiarse de estos datos para entrenar, probar y perfeccionar la IA, pero tienen que dar prioridad a gobierno y seguridad mientras lo hacen.
Por este motivo, las organizaciones comprometidas con el escalado de la IA deben invertir en habilitadores clave como almacenes de características, activos de código y operaciones de machine learning (MLOps). Ayudan a gestionar eficazmente las aplicaciones de IA en diversas funciones empresariales.
MLOps tiene como objetivo establecer las mejores prácticas y herramientas para el desarrollo, la implementación y la adaptabilidad de la IA de forma rápida, segura y eficiente. Es la base para una escalabilidad exitosa de la IA y requiere inversiones estratégicas en procesos, personas y herramientas para mejorar la velocidad de comercialización mientras se mantiene el control sobre la implementación.
Mediante la adopción de MLOps, las empresas pueden sortear los retos de la ampliación de la IA y liberar todo su potencial para impulsar la innovación y el crecimiento sostenibles y basados en datos. Asimismo, el uso de plataformas de IA como los servicios en la nube y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) puede democratizar el acceso a la IA y aliviar la demanda de talento especializado.
Las empresas deben adoptar una arquitectura tecnológica abierta y de confianza, idealmente basada en una infraestructura de nube híbrida, para escalar la IA de forma segura a través de múltiples entornos de TI. Esta arquitectura admite modelos de IA que pueden utilizarse en toda la organización, fomentando una colaboración segura y eficaz entre las distintas unidades de negocio.
El éxito de la ampliación de la IA requiere una transformación holística de la empresa. Esto significa innovar con la IA como objetivo principal y reconocer que la IA tiene un impacto, y es fundamental, en toda la empresa, incluyendo la innovación de productos, las operaciones empresariales, las operaciones técnicas, así como las personas y la cultura.
El escalado de la IA implica ampliar el uso del machine learning (ML) y los algoritmos de IA para realizar las tareas cotidianas de forma eficiente y eficaz, adaptándose al ritmo de la demanda empresarial. Para lograrlo, los sistemas de IA requieren una infraestructura sólida y volúmenes de datos sustanciales para mantener la velocidad y la escala.
La IA escalable se basa en la integración y la exhaustividad de datos de alta calidad procedentes de distintas partes de la empresa para proporcionar a los algoritmos la información completa necesaria para lograr los resultados deseados.
Además, contar con una plantilla preparada para interpretar los resultados de la IA y actuar en consecuencia es crucial para que la IA escalable despliegue todo su potencial. Una estrategia de IA que pone en marcha estos elementos esenciales permite a una organización experimentar operaciones más rápidas, precisas, personalizadas e innovadoras.
Estos son los pasos clave que se utilizan habitualmente para escalar con éxito la IA:
- Comenzar con la ciencia de datos: empiece por trabajar con expertos en ciencia de datos y machine learning para desarrollar algoritmos adaptados a sus objetivos empresariales. Mediante el uso de las API adecuadas, puede entrenar grandes modelos de lenguaje que se adapten a sus necesidades. Los científicos de datos desempeñan un papel crucial en el diseño de modelos que, en última instancia, impulsen la innovación y la eficiencia.
- Localizar e ingerir conjuntos de datos: identificar e ingerir los conjuntos de datos correctos es esencial para entrenar los modelos de IA. Estos conjuntos de datos incluyen fuentes internas como registros de clientes, historiales de transacciones y fuentes externas, como tendencias del mercado e informes de investigación. Garantizar la calidad y la relevancia de los datos es crucial para un rendimiento preciso de los modelos de IA.
- Involucrar a las partes interesadas de todos los departamentos: involucre a las partes interesadas de varios departamentos, como servicio de atención al cliente, finanzas, legal y otros. Al colaborar con el equipo de ciencia de datos, estas partes interesadas pueden ayudar a guiar el desarrollo del modelo de IA y la alineación con las necesidades y desafíos específicos del negocio.
- Gestionar el ciclo de vida de los datos: desarrolle estructuras de datos seguras y estandarizadas que integren y actualicen las fuentes de datos. La gestión del ciclo de vida de los datos mantiene los datos relevantes y actualizados para entrenar y validar modelos de IA.
- Optimizar y simplificar los MLOps: opte por una plataforma de MLOps que se adapte a las habilidades de sus equipos de ciencia de datos y TI y, al mismo tiempo, dé soporte a la infraestructura de TI y al principal proveedor de nube de su organización. La optimización de los MLOps mejora la implementación y el mantenimiento de la IA.
- Reunir un equipo de IA multifuncional: forme un equipo de IA multidisciplinar que incluya a las partes interesadas de diversas áreas empresariales para promover la colaboración entre departamentos. Este enfoque enriquece las iniciativas de IA y fomenta una comprensión integral de los objetivos empresariales.
- Seleccionar proyectos con grandes posibilidades de éxito: elija proyectos con una alta probabilidad de éxito para obtener victorias tempranas y crear impulso para futuros proyectos más ambiciosos. Algunos ejemplos de casos de uso pueden ser el servicio de atención al cliente, la gestión del talento o la modernización de aplicaciones. Establecer un centro de excelencia de IA también puede apoyar estos esfuerzos.
- Incorporar el gobierno y el cumplimiento: integre el gobierno y la capacidad de informar sobre la IA desde el principio. Asegúrese de que las herramientas para la gestión de datos, la ciencia de datos y las operaciones empresariales incluyan funciones de gobierno integradas. Incorporar el cumplimiento y la denunciabilidad en todos los procesos de IA para mantener los estándares éticos.
- Utilizar las herramientas adecuadas: utilice plataformas de ciencia de datos basadas en la nube para facilitar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de TI y empresarios en cuestiones de gobierno y cumplimiento de la IA. Ofrezca entornos en los que los formadores puedan experimentar, desarrollar y escalar modelos de IA de forma eficaz. Dichos entornos respaldan la implementación y el mantenimiento eficientes de los sistemas de IA.
- Monitorizar los modelos de IA de principio a fin: realice un seguimiento integral de los modelos de IA, teniendo en cuenta métricas como la velocidad, el coste, el razonamiento y el valor para los usuarios. Mediante la monitorización en tiempo real y el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), las organizaciones pueden identificar rápidamente los posibles problemas y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo.
Escalar la IA dentro de una organización puede ser un desafío por varios factores complejos que requieren una planificación cuidadosa y una asignación de recursos. Superar estos desafíos es crucial para el éxito de la implementación y adopción de la IA a escala.
La IA depende en gran medida de datos, que pueden presentarse en diversas formas, como texto, imágenes, vídeos y contenido de redes sociales. La ingeniería de datos, que incluye la gestión de datos, la seguridad de los datos y la minería de datos (la organización y el análisis de enormes conjuntos de datos), requiere experiencia especializada e inversiones en soluciones de almacenamiento de datos escalables, como lakehouse de datos basados en la nube. Garantizar la protección y la seguridad de los datos es fundamental para protegerse contra amenazas externas e internas.
El escalado de la IA implica un proceso iterativo que requiere la colaboración de varios equipos, incluidos expertos empresariales, profesionales de TI y ciencia de datos. Los expertos en operaciones empresariales trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos para asegurarse de que los resultados de la IA se alinean con las directrices de la organización. La generación aumentada de recuperación (RAG) puede optimizar los resultados de la IA basándose en los datos de la organización sin modificar el modelo subyacente.
Las herramientas utilizadas para ampliar la IA se dividen en tres categories: herramientas para que los científicos de datos construyan modelos de ML, herramientas para que los equipos de TI gestionen los datos y los recursos informáticos, y herramientas para que los usuarios empresariales interactúen con los resultados de la IA. Las plataformas integradas, como las MLOP, simplifican estas herramientas para mejorar la escalabilidad de la IA y facilitar la monitorización, el mantenimiento y la presentación de informes.
Encontrar personas con los conocimientos especializados necesarios para diseñar, entrenar e implantar modelos de ML puede resultar difícil y caro. El uso de plataformas MLOps basadas en la nube y de API para modelos de lenguaje de gran tamaño puede ayudar a aliviar parte de la demanda de expertos en IA.
Al pasar de proyectos piloto a iniciativas de IA a escala, considere comenzar con un alcance manejable para evitar interrupciones significativas. Los primeros éxitos ayudarán a generar confianza y experiencia, allanando el camino para proyectos de IA más ambiciosos en el futuro.
Llevar los proyectos de IA más allá de la fase de prueba de concepto puede llevar mucho tiempo, a menudo entre tres y 36 meses dependiendo de la complejidad. Se debe dedicar tiempo y esfuerzo a la adquisición, integración y preparación de datos y al seguimiento de los resultados de la IA. El uso de herramientas de código abierto, bibliotecas y software de automatización puede ayudar a acelerar estos procesos.
Al abordar estos seis desafíos clave, las organizaciones pueden navegar por las complejidades de escalar la IA y maximizar su potencial para mejorar las operaciones e impulsar el valor comercial.
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