Cómo escalar la IA en su organización

El uso de la IA a escala se ha trasladado más allá de las empresas nativas digitales a diversas industrias, como las de fabricación, finanzas y atención médica. A medida que las empresas aceleran su adopción de tecnologías de IA, están pasando de proyectos de IA aislados a una transformación digital completa, implementando sistemas de IA en múltiples departamentos y procesos de negocio.

Los proyectos de IA comunes incluyen la modernización de la recopilación y gestión de datos, así como la automatización y optimización 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 impulsados por IA para reinventar la experiencia del cliente y la atención al cliente.

La IA es más valiosa cuando está profundamente entretejida en las operaciones de una organización. Sin embargo, el escalado de la IA presenta distintos desafíos que van más allá del despliegue 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 crecen, incluida la posible degradación del rendimiento y la visibilidad limitada del comportamiento de los modelos de IA. Conforme prolifera la IA generativa, el volumen de datos continúa expandiéndose exponencialmente. Las organizaciones deben utilizar estos datos para entrenar, probar y perfeccionar la IA, pero al hacerlo deben priorizar la gobernanza y la seguridad.

Por esta razón, las organizaciones que asumen el compromiso de escalar la IA deben invertir en habilitadores clave, como tiendas de características, recursos de código y operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Estos 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, el despliegue y la adaptabilidad de la IA de forma rápida, segura y eficiente. Es la base para el éxito de la escalabilidad de la IA y requiere inversiones estratégicas en procesos, personas y herramientas para mejorar la velocidad de comercialización y, al mismo tiempo, mantener el control sobre el despliegue.

Mediante la adopción de MLOps, las empresas pueden superar los retos de escalar 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 servicios en la nube y de modelos de lenguaje grandes (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 confiable, idealmente basada en una infraestructura de nube híbrida, para escalar la IA de forma segura en múltiples entornos de TI. Esta arquitectura admite modelos de IA que se pueden emplear en toda la organización, promoviendo una colaboración segura y eficiente entre varias unidades de negocio.

El éxito del escalado de la IA requiere una transformación empresarial integral. Esto significa innovar con la IA como enfoque principal y reconocer que la IA impacta y es fundamental para todo el negocio, incluida la innovación de productos, las operaciones comerciales, las operaciones técnicas, así como a las personas y la cultura.

Escalar la IA implica expandir el uso de algoritmos de machine learning (ML) e IA para realizar tareas cotidianas de forma eficiente y eficaz, adaptándose al ritmo de la demanda empresarial. Para lograrlo, los sistemas de IA requieren una infraestructura estable y volúmenes de datos considerables para mantener la velocidad y la escala.

La IA escalable se basa en la integración y la integridad de datos de alta calidad de diferentes partes del negocio para proporcionar a los algoritmos la información completa necesaria para lograr los resultados deseados.

Además, contar con una fuerza laboral lista para interpretar y actuar sobre los resultados de la IA es crucial para que la IA escalable entregue todo su potencial. Una estrategia de IA que implemente estos elementos esenciales permite a una organización experimentar operaciones más rápidas, precisas, personalizadas e innovadoras.

Estos son los pasos clave que se utilizan comúnmente para escalar con éxito la IA:

• Comience con la ciencia de datos: comience trabajando con expertos en ciencia de datos y machine learning para desarrollar algoritmos adaptados a sus objetivos comerciales. Mediante el uso de las API adecuadas, puede entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño que se adapten a sus necesidades. Los científicos de datos desempeñan un papel crítico en el diseño de modelos que, en última instancia, impulsan la innovación y la eficiencia.
  
  
• Ubique e ingiera conjuntos de datos: Identificar e ingerir los conjuntos de datos correctos es esencial para entrenar modelos de IA. Estos conjuntos de datos incluyen fuentes internas, como registros de clientes, historiales de transacciones y fuentes externas, como tendencias de mercado e informes de investigación. Garantizar la calidad y relevancia de los datos es crucial para un rendimiento preciso del modelo de IA.
  
  
• Involucre a los stakeholders de todos los departamentos: involucre a los stakeholders de distintos departamentos, como atención al cliente, finanzas, legal y otros. Al colaborar con el equipo de ciencia de datos, estos stakeholders pueden ayudar a guiar el desarrollo del modelo de IA y su alineación con las necesidades y los desafíos comerciales específicos.
  
  
• Gestione 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.
  
  
• Optimice y simplifique los MLOps: opte por una plataforma de MLOps que se alinee con los conjuntos de habilidades de sus equipos de ciencia de datos y TI, al tiempo que admita la infraestructura de TI y el proveedor de nube principal de su organización. La racionalización de MLOps mejora el despliegue y el mantenimiento de la IA.
  
  
• Reúna un equipo de IA multifuncional: Forme un equipo de IA multidisciplinario que incluya stakeholders de diversas áreas de negocio para promover la colaboración entre departamentos. Este enfoque enriquece las iniciativas de IA y fomenta una comprensión integral de los objetivos empresariales.
  
  
• Seleccione proyectos con alto potencial de éxito: Elija proyectos con una alta probabilidad de éxito para proporcionar ganancias tempranas y generar impulso para proyectos futuros más ambiciosos. Algunos ejemplos de casos de uso pueden ser el servicio de atención al cliente, la gestión del talentos o la modernización de aplicaciones. El establecimiento de un centro de excelencia de IA también puede respaldar estos esfuerzos.
  
  
• Incorpore la gobernanza y el cumplimiento: Integre la gobernanza y la generación de informes de la IA desde el principio. Asegúrese de que las herramientas para la gestión de datos, la ciencia de datos y las operaciones empresariales incluyan características cde gobernanza integradas. Incorpore el cumplimiento y la presentación de informes en todos los procesos de IA para mantener los estándares éticos.
  
  
• Emplee 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 temas de gobernanza de la IA y cumplimiento de normas. Proporcione entornos donde los capacitadores puedan experimentar, desarrollar y escalar modelos de IA de manera efectiva. Dichos entornos respaldan el despliegue y el mantenimiento eficientes de los sistemas de IA.
  
  
• Monitoree los modelos de IA de manera integral: Dé seguimiento a los modelos de IA de principio a fin, considerando métricas como la velocidad, el costo, el razonamiento y el valor para los usuarios. Al supervisar en tiempo real y rastrear los indicadores clave de rendimiento (KPI), las organizaciones pueden identificar rápidamente problemas potenciales y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo.

Escalar la IA dentro de una organización puede ser un desafío debido a varios factores complejos que requieren una planificación y una asignación de recursos cuidadosas. Superar estos desafíos es crucial para el despliegue y la adopción exitosa de la IA a escala.