En la actualidad, la adopción de inteligencia artificial es una prioridad para toda la industria sin embargo se dejan de lado factores clave. En este sentido, el proveedor de soluciones de gestión convergente de endpoints (XEM) Tanium compartió una serie de mejores prácticas.
Ya que en medio de la polémica en torno a la implementación de IA, parece que la atención se dirige hacia argumentos extremos a favor de su existencia. Por ello conceptos, como lo es la optimización a nivel operativo no es tan atractiva como la sustitución del trabajo humano.
“No hay que equivocarse, ya que la IA generativa es capaz de cosas extraordinarias como lo es elaborar un plan de negocios en segundos o detectar fraudes. Y gestionar los riesgos, con un alto grado de automatización”, compartió Jorge López, VP para América Latina en Tanium.
Para Tanium, el objetivo de la adopción de inteligencia artificial no se vislumbra, una prueba evidente es la falta de datos confiables, para educar a los modelos. Donde incluso aquellas empresas más avanzadas digitalmente continúan operando, con soluciones y datos dispares.
Es decir, sus bases y administración de datos no están a la altura de la tarea de enriquecer una inteligencia artificial, que se comporte adecuadamente. Así la cooperación entre áreas resulta clave, para la transformación de una empresa que es impulsada por la IA generativa.
Un plan estratégico es necesario para la adopción de inteligencia artificial
Para que las máquinas prosperen, los humanos de una organización tendrán que adaptarse al programa de adopción de inteligencia artificial. Por su parte, la IA revelará si existe algún problema de administración de datos y dónde reside, que por lo general es el factor humano.
En segunda instancia están los casos de uso de calidad, ya que ayudarán a conseguir estos objetivos definidos en los proyectos de IA. También se debe contar con diversos materiales de aprendizaje, para comunicarlo a través de estos diferentes modelos de trasmisión (LLM).
“Nada de esto se puede realizar, sin trabajar con datos de alta fidelidad en tiempo real y sin contar con las herramientas adecuadas, para proteger los datos. Así el éxito de los proyectos de IA dependerá de los detalles ordinarios y no de las profecías extraordinaria”, acotó López.
Finalmente, en los proyectos de adopción de inteligencia artificial Tanium recomienda que se deben enfocar en temas especializados. El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) realizó una encuesta, que descubrió que 94 % de las empresas ya empleaban modelos de IA.
Ante dicho panorama, se debe evitar que la IA se convierta en un caso atípico sin ninguno de los controles que se aplican a dominios especializados. Un ejemplo de esto es la integración estratégica de la IA en áreas como ciberseguridad, cumplimiento normativo u otros sectores.
